工研院要研發國產AI平臺軟硬體,讓國網中心AI大平臺服務不用全買舶來品

工研院要研發國產AI平臺軟硬體,讓國網中心AI大平臺服務不用全買舶來品 工研院資訊與通訊研究所所長闕志克透露,未來將與國家高速網路中心合作,研發國產的AI運算平臺硬體和軟體,由國網中心負責系統的運行和服務 文/何維涓 | 2017-07-30發表 圖片來源: iThome 近日工研院在一年一度的資通訊科技日上聚焦於雲端系統軟體、物聯網、5G通訊、人工智慧、自動駕駛等5個主題,也展示了目前在技術研究上的成果,包括語音助理、雲端技術視訊分析平臺、智慧手機虛擬化等技術。身兼工研院的董事長的行政院政委員吳政忠表示,依照他的觀察,大家都在喊要軟硬整合,但是到底要如何整合,是目前臺灣產業發展高科技所面臨課題,他認為,臺灣在過去的30年來,資訊與通信科技(Information and Communication Technology,ICT)的硬體產業,不管是效率和技術都算是是全世界非常頂尖的,但是未來30年臺灣的ICT產業不能只靠硬體,必須整合軟體一同發展,且他強調,軟體開發想法應該從應用端思考。鼓勵企業勇於創新,發展出臺灣獨特的解決方案過去臺灣高科技產業聚焦於代工的產業,接國外大廠的訂單,能夠快速且便宜的製造硬體產品,但是吳政忠呼籲,臺灣應該要知道自己要做什麼,他建議企業可以從日常生活中觀察,實做出一套消費者願意購買的獨特解決方案,他也期許研究單位不要將研究的結果中止於發表文章,更要實現到生活中的應用,才能創造真正的價值。另外,吳政忠發覺,臺灣不缺技術人才,但是國際行銷的人才相對拮据,技術成熟也要搭配國際行銷的經驗,他認為臺灣的經濟體小而精幹,且跨域布建的速度較快,他期許臺灣的企業善用這兩項優勢,並一同發展技術和硬體,做出一套完整的解決方案,快速地將應用整合到各行各業中。吳政忠也鼓勵IT人員可以組成小型的研發公司來創新,他表示經濟部將會全力支持,也不要害怕失敗,因為創新就是會有失敗的風險。吳政忠舉例,過3年前臺南爆發登革樂疫情時,防疫的工作看似只由衛服部負責,但是其實他指出,防疫是從上到下的事,當時就利用無人機監控積水的區域,也透過大數據分析發現,下雨過後的2個星期就是蚊子孳生的時間點,就能夠預測哪些區域將會孳生蚊子,甚至還能透過影像辨識蚊子的性別,因此,在日常生活的場域中,處處都可以找到應用。工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示,工研院希望可以成為中央研究實驗室,與業界有更多緊密的合作,資通所目前有12個技術部門,團隊規模大約1,100人,大致分為IC、雲端計算、智慧型設備和通訊4大主要領域,協助企業發展高科技技術和應用。工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示,在這一波AI競爭的浪潮中,臺灣的企業有兩條路可以切入AI市場:產業AI化、AI產業化。攝影/何維涓智慧型手機商要更了解消費者才是長遠的營利模式現在人手一支智慧型手機,闕志克指出,智慧型手機目前還是很重要的戰場,不過,蘋果和三星兩大廠商的獲利率加起來竟然大於100%,也就是說,大部分的智慧型手機廠商是在做賠錢的生意,在他的觀察,臺灣的廠商在投入這一塊可說是意興闌珊,廠商不可能一直只靠著賣手機來維持獲利模式,因此,他認為,手機廠商與客戶的關係不能中止於買賣手機,應該要與手機的使用者有更深的連結。闕志克解釋,手機商要了解使用者在智慧型手機上的行為、興趣等,就像Google 但臉書一樣了解使用者的瀏覽足跡、購買的商品、感興趣的內容等,但是面臨的問題就是要如何在消費者使用手機中的APP時,掌握消費者的資訊,因此,工研院開發出一套解決方案,可以擷取消費者在手機上輸入和張貼的文字,也能掌握消費者瀏覽的文字,就能透過這些文字萃取出關鍵字,再分析萃取出的關鍵字與興趣關聯,進而開發出新的應用。除此之外,闕志克也表示,由於現在市面上App眾多,企業開發App費時且維護業需要投入大量成本,消費者使用每個不同的App時,因此,工研院希望可以創造一個「App的任意門」,來減少使用者需要下載多個App的不便,目前這項技術已發展成熟,但還沒有正式與廠商合作。闕志克解釋,「App的任意門」就是將所有Android系統的App都整合到一個App中,消費者可以只使用一個App,就能完成要在其他App才能完成的工作,舉例來說,若是消費者有5個銀行帳戶,就不需要下載每一個銀行的App,可以在一個App中透過Bot介面,消費者下指令後,就能觸發後端雲端的程式執行相對應的工作,程式再將執行結果送回介面呈現給消費者,消費者就能同時檢視個人的5個銀行帳戶資訊,他指出,就像一個購物中心裡有許多商店,不可能要消費者每家商店的App都下載。工研院在活動中展示了目前在技術研究上的成果,包括語音助理、雲端技術視訊分析平臺、智慧手機虛擬化等技術,其中工研院利用智慧手機虛擬化技術打造「App的任意門」。攝影/何維涓工研院要和國網中心合作打造國產的AI軟硬體在人工智慧的部分,闕志克也透露,未來將會與國家高速網路中心合作,研發國產的AI運算平臺硬體和軟體,由國網中心負責系統的運行和服務,他表示,科技部部長陳良基先前提及的50億元預算,不會全部採購國外的產品,有一部分則是要投入於發展對產業有效益的工作。闕志克表示,一開始會使用國外的AI晶片,但是由於價格昂貴,因此,工研院期許能夠開發出國產的AI晶片,他舉例,採購DNN專用的Nvidia DGX-1要價400萬元,且每年還得負擔100萬的維護費用。除了在硬體方面的著墨,工研院在AI的軟體上也有深入地研究,「未來機器學習技術會變成開發軟體的一種重要方式!」闕志克指出,以往,企業開發軟體的模式,都是由工程師共同創造出演算法後,再一同撰寫出程式碼,不過,未來則是機器學習變成了主流的開發方式之一,「AI的技術不管追不追的上,都一定要用!」他說。企業要加入AI市場可從2大方向切入在這一波AI競爭的浪潮中,闕志克認為,臺灣的企業有兩條路可以切入AI市場:產業AI化、AI產業化,他解釋,產業AI化就是企業內部培養AI人才,好好地學習AI的技術,找到企業中可以應用的場景,他認為產業AI化並不難,他也不擔心。不過,闕志克表示,AI產業化則相對困難,企業必須思考如何將技術變成賺錢的模式,且企業中必須要有了解系統軟體、硬體和AI技術的人才,即使相對困難,但是他認為,只要下定決心投入,臺灣的企業還是很有機會。闕志克也指出,其實AI的技術不難,目前大家在競爭的是資料的訓練(Training),他進一步解釋,大家使用的AI技術都差不多,重點在於有沒有足夠的資料集來訓練模型,以及訓練模型的時間能不能縮短。闕志克指出,預測模型要達到高準確率,需要經過一次又一次的訓練,若有足夠的數據,就能透過人工標示,讓程式準確地學習辨識的真實值。不過,他也表示,不僅模型要準確,產生模型的過程還得快速才行,若要加速訓練模型的時間,就要由了解資料且具有經驗的工程師調整系統參數,來降低每次訓練模型的次數。工研院也在現場展示自建的智慧語音助理技術,且強調有獨特的優勢,不但可以讓使用者自己定義語意,還能辨識中文和台語,且支援臺灣常用的通訊軟體,像是可以用語音的方式發送Line的訊息給朋友。攝影/何維涓

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