在工研院產經中心(IEK)橫跨兩週之「眺望2018產業發展趨勢研討會」中，有很大的篇幅在探討台灣產業的未來與建言。

各產業加速與智慧裝置+ IoT結合的機器深度學習新頁

回顧2017年，國際間大事不斷，然而，對科技業最大的盛事，若過於在3月由 Alpha Go 揭開的AI/機器深度學習的新 頁。 彷彿一夜之間，沈寂已久的AI智能科技再次成為人們的焦點，各產業也開始加速與智慧裝置、IoT結合的企業流程，包括剛上市、具備刷臉功能的iPhoneX……..，可以說AIoT 已經真實走進每個人的生活，產業焦點也由物聯網延伸至人工智慧。

展望2018年，IEK預期AI與IoT將快速匯流，進化為AIoT，驅動智慧應用大鳴大放。然而，在AI關鍵技術不斷突破之際，產業面臨技術選擇、尋找潛力應用等數位轉型的關鍵議題。

工研院IEK主任蘇孟宗指出，由人工智慧所引領的第四波科技創新正在發生，不論是既有產業的轉型升級，或是新創企業的突破創新，人工智慧都將是發展關鍵，如果能有效運用人工智慧，產業就能提升競爭力。過去台灣在高科技產業的國際分工體系中，扮演製造加工的代工角色，然而在物聯網時代下，蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、Facebook 等全球市值前十大的企業，則強調「以使用者為核心的服務生態系」整合各種技術、系統、利益關係人及供應體系等概念。

蘇孟宗因此認為，面對AIoT時代來臨，台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫(先進製造、健康醫療等)、及半導體核心運算技術等。

以台積電(TSMC)引領的台灣半導體產業在2017年台灣半導體產業產值成長0.5%，2018年再成長7.1%優於全球。估計2020年產值上看3兆元新台幣。

例如：台灣業者可從AI應用系統與平台架構出發，掌握該應用相關的AI演算法發展，再由AIoT終端零組件及聯網設備的產業優勢切入，如感測晶片、光學模組、觸控面板、匣道器等，提升這些關鍵元件的功能，整合AI硬體上的軟體模組，推出高附加價值的AIoT機器元件，增加台灣在AIoT的核心競爭能力。

AIoT商機無限 First Mile源自半導體

AIoT聽起來還是很遙遠嗎？ 事實上，舉凡無人機送貨、無人商店、刷臉支付，到情感社交機器人、商用導覽機器人、倉儲物流機器人等，都是目前AIoT在商務情境中的實例。

IEK表示，未來在AIoT模式下，AI應用平台、AI演算法與AI感測晶片將呈現三位一體，統一由AI大腦指揮。在技術限制上，目前低功耗AI運算晶片已是全球半導體產業的發展焦點，各種解決方案不斷浮出，各自擁有適用情境與優劣勢。而演算法的輕量化，則需使用壓縮技術，將龐大的演算法模型精簡化，以供終端使用。

值得一提的是，由於晶片嵌入神經網路處理引擎(Neural Engine)趨勢，讓邊緣運算(Edge Computing)的能力大幅提升，使得汽車、手機與語音助理...等各種應用領域得以進入後物聯網的AIoT時代，也牽引全球半導體設計業進入AI應用新領域。隨著資料運算解析市場快速成長，對高效能運算(HPC)及AI晶片的生產需求大增，半導體製造業將持續投入10奈米以下邏輯製程與嵌入式記憶體技術以因應。半導體封測業更投入異質整合封裝、系統級封裝、扇出型和中介層等高階晶片的異質整合，以滿足AI晶片對先進封裝技術的需求。

因此，台灣半導體產業不論是出口、產值、附加價值、就業人數、產業關聯效益，確實地支撐台灣經濟命脈，實屬國寶級產業。政府正積極推動產業創新，需要半導體為基石，而這些產業創新也是未來半導體的重要應用市場，是帶動半導體產業再躍進的動能。

資料來源:工研院 IEK/2017