2018年3月28日 星期三

科技創新(一百零六):AIoT產業-Google 的人工智慧將在台灣往下一個世代開始佈局

3 月 21 日,Google 在萬豪酒店宣佈了「智慧台灣計畫」:董事總經理簡立峰先生表示,Google 台灣將開放 300 名新職缺。而且,接下來要訓練超過 5000 名 AI 人才,以及 50000 名數位行銷人才,在線上與線下(包含校園與產業)全面合作。



 
從 Google 在彰化建立這個在亞洲最大的資料中心開始,之後 Google 又買下了 HTC 的團隊,協助 Google 強化硬體能力,現在 Google 又展開了智慧台灣計畫,這在在顯示了 Google 在台灣佈局的積極,身為台灣居民,當然是替台灣高興。但是,為什麼 Google 如此積極?以下是我的看法:

[Google 的人工智慧將往下一個世代開始佈局]

我們大家都知道 Google 的人工智慧能力很強,但 是 Google 的 AI 能力的強大,是應用深度學習與強化學習的能力,而在深度學習的部分,必須利用大量正確的資料,才能建立精確的模型。雖然 Google 現在在影像、聲音跟語意辨識上的人工智慧,都因為有足夠的資料而表現不錯,但是在其他的方面,很多需要用 IoT 前端設備的感測器們來收集到足夠資料,才能在這些方面提供好的服務,贏得市場。

這些 IoT 終端設備,必須是願意把資料傳回 Google 的資料中心做分析的。要達到這樣的目的,最直接的方式,就是透過直接擁有好的團隊或找到 ODM 廠商協助硬體設計與製造。

台灣強大的硬體設計製造能力,剛好符合這個需求,這也是為什麼 Google 買下了 HTC 原來為 Google 代工的團隊,並且打算以「智慧台灣計畫」跟台灣的 ODM 公司深入合作(就如簡立峰先生於 21 日指出「Google 將與台灣 OEM/ODM 合作夥伴關係,擴展到汽車、穿戴型裝置、電視與居家產品等領域。」)而資料中心在彰化,則可以大幅減少共同開發期間,資料跨域長距離傳輸造成的相關問題。

[終端設備上的人工智慧晶片]

自從 Google 開發 TPU,大大強化了在運用 Tensorflow 做深度學習的運算速度;之後蘋果在 iPhone X 上使用人工智慧晶片 A11 Bionic 強化 iPhone 的人工智慧影像識別之後,設備端用的特殊人工智慧晶片來強化人工智慧運算已經成為顯學。

特別是在終端設備上,由於可以兼顧客戶隱私權與減少傳送資料數量兩大優點,讓這個需求在今年開始爆發。

簡立峰先生之前就提過,台灣有很強的 IC 設計與製造能力,這是台灣可以在人工智慧發展的優勢。這如果跟 Google 接下來相關的終端設備需求結合,對 Google 是很大的加分。而要達成這樣的目的,就必須讓台灣的 IC 設計業跟 Google 做緊密合作,共同合作來完成;而教育台灣的人員,強化對 Tensorflow 的應用與認知,就可在這方面達到事半功倍的效果。

[人工智慧不該只是這樣,更要跨入製造、醫療產業]

根據簡立峰先生在 2017 年人工智慧年會的演講,台灣在人工智慧發展特有的利基,會在製造、醫療等產業,而他們都有影像辨識的需求。透過 Google 的 AutoML,簡單的使用介面,利用轉移達成不需要太多資料的訓練學習,就可以有很好的運作模型,協助廠商達成想要的辨識效果,而這也可以幫助 Google 打入一直打不好的製造業,並且有機會跟台灣很強的醫療健康產業達成更進一步的合作。

另外,Google 在 AI 與數位行銷的線上線下全面擴大,這個部分就是利用 Google 既有的數位學習課程中文化,加上跟各個機構組織的合作,來表示 Google 在台灣的善意,強化跟台灣政府的關係,也讓台灣中小企業更樂於使用 Google 的工具,擴大能力,獲取市場,並且讓整個合作佈局更為穩固。

總之,Google 這次的「智慧台灣計畫」,對 Google 和台灣產業是雙贏的發展,讓台灣產業能透過與 Google 的合作,有更美好的未來。

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