【AI 時代來臨,企業要往如何轉型?台灣的機會在哪?】-微軟亞洲研究院 AI 研討會:如何運用AI 技術創造產業升級共贏

微軟研究院的潘天祐副院長開場說到:『40 年前是個人電腦、20 年前是網際網路、現在就是 AI!』

踩上個人電腦浪頭販賣作業系統的微軟,在智慧型手機當道的網路時代鋒芒曾經被Google Facebook等網路巨頭給蓋過。但是在2014年新上任的總裁薩帝亞·納德拉(Satya Nadella)帶領微軟大刀闊斧的改革,從曾經堅守使用者付費與排斥開源的公司邁向開源、雲端化服務的未來,在 2018年微軟股價的上揚證明了市場對43年公司轉型的認可。

本次講座是由微軟的亞洲研究院主持的 AI 研討會,從 1998 年在中國北京創立至今,累計發表了五千餘篇關於電腦領域前沿性的論文,深耕基礎研究,為微軟的創新產品提供堅實的土壤。

微軟的開源與研究

對比先前微軟對待開源軟體與程式碼智慧財產權的態度,微軟在2014年後簡直是改頭換面,開源與共享手中的大量專利。(然後轉頭立馬買下了全世界最大的開源社群網站 GitHub。)

在 AI 產業佈局上,微軟針對不同的需求提供了各樣開源工具:

NNI:自動機器學習工具,幫助開發人員更便利的建立模型與測試各種參數。

OpenPAI:提供 AI平台管理,調度硬體以及監控各項數據能夠更加便利。

MMdnn:協助不同框架的使用者可以無痛轉換到其他框架,目前最知名的是 靠AlphaGo 一戰成名的Tensorflow,但是市面上還有例如微軟的 CNTK 以及臉書的Caffe,但是要換到不同框架程式碼需要重新撰寫,這個計劃可以協助開發者更加快速的將原有的成果轉移到其他框架。

除了平台端的開源,應用方面,微軟也研發了 oneOCR新一代的光學辨識文字引擎,可以辨識曲面包裝上的文字。以及與香港東方海外貨櫃航運公司合作,研究智慧物流系統,協助調配貨櫃的運輸,減少營運成本。

透過與企業協同進行數位化轉型,微軟在 AI 時代的市場定位成『提供數位轉型服務』,協助企業將自身數據應用到智慧學習上,改善各方面的效能。

 

台灣在AI浪潮的機會

人工智慧奠基於三大關鍵因素:Algorithm 演算法、Big Data大數據 Computation 算力,早在1980年代深度學習的演算法就已經被發表,但受限於計算能力以及數據樣本不足,而沒有商業化、普及化的價值。不過近年來的繪圖晶片 GPU 的進步以及社群網路與物聯網產生大量數據,使得人工智慧在應用上變得蓬勃發展。

創立 AI Lab的杜奕瑾受邀參加本次研討會的座談,分析他看到台灣在這波數位化轉型的機遇:

  1. 豐富的軟體人才:成立 AI Lab 時收到上千封高品質的履歷,台灣並非沒有軟體人才,只是台灣的產業還沒有看見其中的潛能與提供機會。
  2. 硬體製造發達:台灣的硬體工業發達,在研發階段可以與硬體廠協同調整,發揮出更大的效能。
  3. 法規與世界接軌:台灣的隱私法規與外國接軌,研發成果適應國外市場的機會較高,比如法國等重視隱私的歐洲國家對台灣的監視器分析軟體興趣會比對中國的來的高。
  4. 豐富的數位化數據:台灣的政府資料數位化行之有年,不論是健保資料庫與許多統計資訊都已經電子化,具備AI 所需的大數據基礎。

台灣已經具備了AI 所需的土壤,只需要適當的環境就有機會開花結果。

(funP 行銷專員 Brody)