我是觉得政府有心发展就不错了
有政策总比没政策好
没科技政策的政府我都很担心台湾未来
看看
源自:非凡新闻台
标题:AI无所不在
连结:http://www.ustv.com.tw/UstvMedia/youtube/0/new/sfW0MNmfLTk
内容:语音 自行看
心得:里面辉达董事长有说受科技部邀请 要跟台湾工研院相关单位
研发台湾超级电脑 要有世界前25强
看看台湾发展AI不是乱发展 AI需要的超级电脑 科技部也知道需要解决
所以科技就给高手们去烦恼吧 要成果要等好几年甚至更久
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而这有关股票版 就是辉达要并购高通 以小吃大
※ 引述《show31729 (Joker)》之铭言：
: [其他] 发展AI及半导体是台湾未来30年的重要关键
: http://bit.ly/2AvkeZZ
: 全球AI芯片市场预测2016-2022年成长率62.9%
: 人工智能被视为第四次工业革命核心，预估到2020年，AI市场商机规模高达3,000亿美元
: 。根据市调公司MarketsandMartets调研报告Artificial Intelligence (Chipsets)
: Market by Technology (Deep Learning, Robotics, Digital Personal Assistant,
: Querying Method, Natural Language Processing, Context Aware Processing),
: Offering, End-User Industry, and Geography - Global Forecast to 2022，针对人工
: 智慧（芯片模组）技术市场，从深度学习、机器人、个人数位助理、搜寻方法、自然语言
: 处理、情境察觉处理等应用，预估人工智能（AI）芯片总体市场产值从2016的8.6亿美元
: 以年均复合成长率(CAGR)62.9%，到2022年将达到160.6亿美元。在“得芯片者得天下”预
: 期心理驱动之下，因此吸引各大科技厂争相加码投资。
: https://imgur.com/a/qDds8
: AI芯片发展之现况
: AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人.
: ..)。当前机器学习多采用 GPU图像处理，尤以NVIDIA是此一领域龙头，但是，有些业者
: 认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、
: TPU、NVPU...等等。目前还不清楚哪种架构的芯片会在 AI 大战获胜。但(手机)终端市场
: 对于AI芯片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据芯片更高。为抢
: 未来AI应用市场商机，科技巨鳄(如：Google、微软、苹果)企图建构AI平台生态模式吃下
: 整个产业链。
: https://imgur.com/a/hOKVO
: AI发展八大趋势
: 趋势一：AI各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
: 人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜
: 力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增
: 加，尤其是改善对终端消费者服务。
: 当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智慧型手机及智能穿戴式装置的普及。
: 其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不
: 断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车资通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智慧
: 手机等领域。
: 趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长
: 首先，人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的
: 6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。由于医疗保健行业大
: 量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、
: 降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计画、医
: 疗咨询与宣传推广和销售开发。
: 趋势三：AI取代萤幕成为新UI / UX接口
: 过去从PC到手机时代以来，使用者接口都是透过萤幕或键盘来互动。随着智慧喇叭
: (Smart Speaker)、虚拟/扩增实境(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加
: 速在不需要萤幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透
: 过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代萤幕
: 在使用者接口与使用者体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术介
: 面也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现即
: 时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智慧，也因此设定了未来互动的
: 高标准模式。
: 趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心
: 现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来
: 的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D传感技术带入iPhone之后，Android
: 阵营目前仅华为推出AI智慧型手机，其他竞争业者预估也将在明年(2018)跟进导入3D传感
: 技术，并布局终端相关商业应用。例如：利用Siri、Alexa等虚拟语音助理变得更加智慧
: 化，进而根据个人化的需求为每个用户提供独特的服务。
: 趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件
: AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快运算速度与低功耗，包括GPU、
: DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在
: 于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件
: 选择就看产品供应商的需求考量而定。例如：苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度传感晶
: 片加上神经引擎运算功能，整合高达8个元件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应元
: 件、距离感应器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户
: 的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃
: 取。
: 趋势六：AI自主学习是终极目标
: AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前
: ，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，
: 是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，
: 必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到
: 自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器
: Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。
: 趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来
: 未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，
: 什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如
: ，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多
: 种算法。
: 趋势八：AI和AR两者是互补的，互相不可或缺
: 未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造
: 的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训
: 练，还需要更多其它的技术。总体而言，AI和AR两者是互补的，互相不可或缺。
: AI科研战略就是“AI小国大战略”
: 基于AI是全球科技发展的关键，且关系著未来30年的国家竞争力。我国从既有的领先全球
: 的半导体及ICT产业优势切入，打造由人才、技术、场域及产业构筑而成的AI创新生态圈
: ，引导台湾成为AI发展重镇，进而孕育AI新兴产业应用。
: 科技部长陈良基提出AI科研战略就是“AI小国大战略”，预计5年投入160亿建构我国AI创
: 新生态环境。推出5大策略：“研发服务-建构AI主机”、“创新加值-设立AI创新研究中
: 心”、“创意实践-打造智慧机器人创新基地”、“产业领航-半导体射月计画”及“社会
: 参与-科技大擂台”等。由科技部、教育部及经济部等机关协力合作，引导学、研及业界
: 投入，一边培育AI软硬件人才，一边产生产业群聚效应，协助产业转型升级，使台湾成为
: AI发展重镇，再创台湾未来30年荣景。
: 心得：机械是工业之母，芯片半导体是电子产业之核心，未来更是物联网、工业4.0、智
: 慧制造的"心脏"。台湾应该在既有半导体产业优势上，竭尽所能进行横向及垂直整合开发
: 下世代的产品。