[李開復說台灣沒機會，王堅說台灣有機會]
2017 年人工智慧崛起，李開復先生出了《人工智慧來了》的書，告訴大家人工智慧將會取代很多人的工作，但台灣在人工智慧的機會很少，引起大家的恐慌。而阿里巴巴的王堅博士，卻隔空回答說，開復這次太錯了，台灣是很有機會的。為什麼會有這樣的差別？在 2017 年底未來科技展，趨勢科技副總經理周存貹在 AI 策略佈局高峰會演講時，提出了一個很好的答案，「+AI」：台灣的產業要做的是跟趨勢科技一樣，把人工智慧當作工具，整合人工智慧，產生更大的價值。
李開復先生提到的人工智慧浪潮，台灣機會很少，是因為台灣公司不具備很大的資本與數據，加上法令卡住創新發展，所以以人工智慧顛覆商業模式的「AI+」的做法在台灣是行不通的，特別像是金融科技與自動駕駛車這樣的人工智慧強大應用。
王堅博士提到台灣的機會，正跟周存貹副總所提的一致，是在眾多產業中，尋找可以發揮人工智慧的利基價值的機會，也就是所謂的「＋AI」。
[國際大廠做的是「AI+」]
Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon 及中國的百度、騰訊、阿里巴巴，因為在人工智慧軟體上有很大的資源與數據，加上開發多年的實力，其人工智慧軟體能力的確不是台灣一般企業可以趕得上的。這些大廠重視的都是以人工智慧的強大，改變遊戲規則，顛覆舊有的商業模式，像是 Amazon 的 Alexa 顛覆了智慧家庭、IBM 的 Watson 改變了傳統醫療，這就是所謂的「AI+」。但是，問題也就在於這些大廠的人工智慧應用，並不能包含所有的產業以及相關應用。於是，他們沒有做好的、沒看到的，或是台灣原本就很強的，其實就是台灣未來的機會，而這些機會，分佈在台灣各個產業的應用上。
[台灣可以做的是「＋AI」]
該如何應用人工智慧在台灣的各個產業呢？正因為現在人工智慧想要有好的模式，必須使用大量數據的深度學習方式找出模型，而這必須先有大量數據。而利用感測器收集大量數據來做分析，找出可以預測和監控異常模式是不錯的做法，這其實就是所謂的「AIOT」，將 IOT 物聯網跟 AI 人工智慧整合。這樣的做法，台灣已經有一些例子：像是和碩聯合科技應用工廠影像識別來強化工廠檢驗；台積電利用工廠數據分析整合後提高生產良率，並根據數據做好預防保養；而像行動貝果這樣的新創公司，也在協助中小企業製造公司利用他們現在的數據，做好預防保養，避免因保養不及，造成機器停機的嚴重損失。
接下來的 2018 年，這樣的需求會越來越多，因為開源人工智慧軟體程式碼讓障礙降低，台灣科技部跟 NVIDIA、微軟也展開合作，以及人工智慧學校的開始訓練這方面的人才，讓這樣的做法一般中小企業較能負擔得起，有機會遍地展開。
結合人工智慧強化自身能力，提高品質與效率，已經是很多企業的現在進行式，很難置之不理。因為相關門檻降低，正是還沒開始做的企業進行數位轉型的最好機會。這次的人工智慧與物聯網結合的數位狂潮，如果錯過，可能就不是沒能賺到大錢而已了。
而對於能及時趕上的企業來說，則會像是一開始就先用臉書做生意的電商一樣，可以享受到很大的先驅者紅利。你想搶這個難得的機會嗎？先思考一下你企業的強項是什麼，然後趕緊用上人工智慧的技術，把強項變得更強吧！
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