根據麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）預估，2030年AI人工智慧產值將高達13兆美元，預計每年能為全球GDP成長率貢獻1.2%，其中AI結合大數據、邊緣運算晶片、智慧醫療和無人載具等領域更是明星領域。隨著全球化帶來的跨域創新，AI人工智慧已成為國家競爭力指標，以及年輕人職涯首選。工研院今（29）日舉辦「以人為本 x 跨域創新」 AI人工智慧產業論壇，邀請工研院總營運長余孝先、Appier及iKala科技董事簡立峰、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、工研院人工智慧應用策略辦公室主任暨產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗等重量級領袖齊聚，從台灣產業發展的機會與挑戰，到因應全球淨零碳排趨勢下，要如何善用AI人工智慧協助企業減碳、發展節電的邊緣運算晶片等都將是下世代AI新興應用主題，藉由多方探討提供給產業更多元的思維，並鼓勵年輕世代聚焦相關開發，以此協助台灣在AI應用產業掌握先機。

工研院舉辦「以人為本 x 跨域創新」 AI人工智慧產業論壇，邀請產學界重量級專家分享卓見，期望讓更多年輕世代投入相關領域開發。

工研院總營運長余孝先表示，AI人工智慧應用近年有兩大重點，一是協助各行各業創新轉型的產業AI化；另一是在產業AI化過程中，因累積或挖掘到共通性需求或痛點後，衍生出更大的AI需求與商機，進而創造出AI產業，也就是AI產業化。第三個重點是應該注意AI平民化。例如工研院研發的AI眼底鏡，讓台灣偏鄉/離島的民眾不需到城市大醫院就可以使用AI診斷糖尿病眼部病變、或是打造「AIdea」平台建置議題庫、資料庫、人才庫，讓台灣中小企業因此運用到各種AI技術解決方案與AI人才等資源。第四個重點是政府AI化。AI不僅能提升企業競爭力，也能協助政府提升競爭力，包括可讓人力密集的工作效率提升，例如英國用AI提高福利系統資源運用效率；也可讓政府更精準、更及時地提供服務，例如美國運用AI進行道路鋪面損壞評估等。

Appier與iKala科技董事簡立峰認為，近年來台灣年輕世代對於人工智慧科技非常投入，也開始有像Appier等AI新創獨角獸出現。此外， AI人工智慧技術也可以協助提升半導體製程的良率、降低成本，甚至可能加速晶片設計自動化，尤其台灣應該是全世界少數最適合發展半導體與晶片產業AI化的地方，在電動車產業也有類似的機會。

工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生則認為， AI人工智慧近來演變出以自主決策為趨勢結合深層神經網路學的非結構式計算方式，過去應用在自動化流程中的諸多決策，現今已無法用事前簡單的邏輯或是規則去定義。此外，以資料與數字為主的計算網路，以及經由迴授資訊，不斷自我修正的方法，雖然在實際應用上已有進展，但目前業界面臨的最大挑戰是在技術上要能強化檢驗和制定這些自主決策系統的標準。

因應全球淨零探排趨勢下，也衍生許多AI人工智慧的新興應用機會。工研院電子與光電系統研究所所長所長吳志毅就指出，AI人工智慧發展的能耗問題在目前仍有很大的改善空間，尤其是雲端的晶片解決方案，雖然效能與運算力強大，但耗電量大，也有雲端非即時性及資安等顧慮，隨著下世代AI人工智慧應用產品如智慧駕駛車、消費性與企業用機器人、智慧無人機，甚至是近來熱門的元宇宙（MetaVerse） 硬體裝置等發展，如何讓新興的AI邊緣晶片及架構必須更省電，將是台灣廠商切入AI人工智慧應用的絕佳機會。

工研院人工智慧應用策略辦公室副主任暨巨量資訊科技中心執行長馮文生表示，目前企業要導入AI的過程中，仍面臨諸多挑戰，例如人才短缺、資料收集與標註耗時、缺乏產業應用工具等因素，造成AI應用落地並不如預期的普及。國際上也有所體認提出AI工程化（AI Engineering）概念，希望讓AI的應用從資料整備標註、模型開發、應用部署、持續調校等步驟可更加自動化，以加速AI應用的落地。另一方面，在日益嚴格的淨零減碳要求下，人工智慧的確可以協助企業減碳，然而，是否會因為運算能耗增加碳排，則需一併考慮。

在當前全球面對淨零碳排的挑戰，工研院持續研發AI人工智慧科技協助節能減碳，協助鋼鐵、水泥、石化等碳排大戶建立新的生產減碳技術，優化生產流程克服產業挑戰。此外，工研院規劃未來10年人工智慧技術發展方向，將人工智慧、半導體晶片、通訊、資安與雲端技術視為科技基磐強化應用領域之智慧化與產業化，為台灣產業找到應用新價值。

圖說:工研院舉辦「以人為本 x 跨域創新」 AI人工智慧產業論壇，邀請產學界AI巨擘及諮議委員專家群討論未來10年臺灣AI產業趨勢。前排右起為NVIDIA 全球副總裁暨臺灣區總經理邱麗孟、工研院人工智慧應用策略辦公室副主任暨巨資中心執行長馮文生、工研院機械所所長胡竹生、Appier與iKala科技董事簡立峰、工研院總營運長余孝先、工研院人工智慧應用策略辦公室主任暨產科國際所所長蘇孟宗、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、工研院電光所所長吳志毅合影