楼主:
jerry1144 (′･ω･`)
2019-01-07 11:04:03※ [本文转录自 Soft_Job 看板 #1SBlu8KA ]
作者: vu04y94 (今) 看板: Soft_Job
标题: [请益] 台湾AI/ML/DL/CV 产业近况?
时间: Fri Jan 4 14:32:37 2019
如题
AI/ML/DL/CV大概是这几年全世界最红的领域
但是台湾的产业还是跟不上的样子
http://aliensunmin.github.io/lab/info.html
孙民教授实验室的网站 上面有写学生出路
可以看到都是MTK/安霸 这两个都是ic厂
孙民教授在台湾应该也算第一把交椅了 paper满天飞 应该有指标性?
外商方面 google的缺都偏向hardware
新创方面 版上在viscovery 或 appier面试的经验好像都负评居多..
我并非想唱衰这个领域 因为我自己也是这块的 也觉得这个领域很有趣
只是从各方消息来看似乎不太乐观..
业界的前辈们能分享一下近况吗?
-
btw 有人能转科技版吗 权限不足..
作者:
ggggggh (ggggggh)
2018-01-04 14:52:00台湾有台湾的玩法
作者:
bowin (尽其在我)
2018-01-04 15:55:00我也很好奇近况，希望有人能分享。Thanks!
作者: hsnuyi (羊咩咩~) 2018-01-04 15:57:00
先想想怎样等级的东西会拿去发paper 而不是藏起来技术转移或创业赚一笔 再来讨论出路好吗
作者:
TAKADO (朕没给的你不能抢)
2018-01-04 16:38:00金融业对NLP是满有兴趣的 不过目前没有强大的solution出来
作者: hsnuyi (羊咩咩~) 2018-01-04 16:52:00
... 老共那的某公司也发了一堆CVPR啊... 全部照做的话facerecognition/motion tracking/object identification就可以做的一样好吗?金融业找NLP的人不一定是为了NLP 有可能是想找懂HMM/ARIMA/RNN的人
1. 大公司有几家有在玩AI 不只IC厂 台湾作IP CAM跟NVR的很多 他们都会有兴趣 应用先落地的也会是这边2. AI新创也不止Vis跟appier 还有很多间有的有Camera有的没有3. 自驾车也有人在做 但是台湾的汽车产业嘛...4. 台湾真正最缺的是做Data的人 不是AI的人 (泪目)
作者:
TAKADO (朕没给的你不能抢)
2018-01-04 17:54:00有资格帮资料贴标的人都是业界老江湖 领PG的N倍应该很正常金融业风向是想拿AI拿来做法令遵循 资恐跟洗防
作者: weinine32 (随意) 2018-01-04 18:45:00
AI前途渺茫，ML大有可为。自驾、语意分析拼不过大厂。
作者: eatpupu (吃大便) 2018-01-04 19:10:00
deepQ, ailab, umboCV, microsoft…很多
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2018-01-04 20:32:00会问这问题表示还没真的进圈子
连appier负评居多这种话都说得出来，代表根本不适合这行
作者:
final01 (牛顿运动定律)
2018-01-04 22:48:00原来上网看看资料就可以说自己也是这行的XD
最近很多 design house 在做 AI 芯片然后 design house 的薪水又比纯软多人自然就往那边走这些公司，除了训练模型以外也需要大量的ai人帮忙刻 NN 的各种layer整合各种 DL 框架、定点量化
作者: InfiniteMan (Gravity) 2018-01-04 23:47:00
请教很多design house是哪些？
MTK/瑞昱/联咏/义隆/比特大陆/耐能/地平线...etc这也许是台湾ai能站上世界舞台的另一条路ps:后面三个不是台商xd
喔对医疗影像会是台湾另一个先应用落地的 也会是优势(正确来说应该是已经开始应用了XDD 这块真的猛
作者:
x3795566 (恬静与快乐)
2018-01-05 00:23:00楼上有知道哪家做医疗影像很行的吗？
作者:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2018-01-05 01:18:00台湾大公司做AI 都是硬件思维，求快求有不求好。幻想10个臭皮匠能做赢google 100个诸葛亮新创就是三年倒九成，很多AI新创，但也不知道会不会比一般软件新创撑得久。AI创业要技术国际级or有独特客户WhosCall 也是成功的台湾新创，卖给Line了
作者:
kaltu (ka)
2018-01-05 06:11:00台湾的医疗data拜健保局所赐比国外环境还要好在美国做研究NIH让人很头痛，各个institute也不共享资料科技部这次的计画我觉得医疗影像起来就只是时间的问题
台湾医疗资料确实庞大，但目前还需要时间做整合，若这庞大的资料无法整合好，后续的分析也是无法进行的。
作者:
alihue (wanda wanda)
2018-01-05 20:08:00DSP/RTB 明明台湾超多家，你只听过有在炒新闻的
马的，孙民开的CV什么鸟都学不到，他现在根本就把焦点放在创业，无心在教学，ptt乡民们别再神话孙民了
作者:
exeex (执行档EX)
2019-01-07 17:09:00发哥有在搞 不是只有AI部门做AI的IC 每个部门都在搞ML从DSP、ASIC、编译器、图像算法、音讯算法都搞不管哪一家 问题还是卡在DATA 要嘛自己蒐集 要嘛客户提供谁有DATA谁就玩得起来TSMC也有在玩 但TSMC内部工作环境实在... 不适合AI发展IT不了解制程 第一线的工程累得跟狗一样 然后不会写code公司内部还没有正常的网络可以用 只有一些Q字辈的部门能够拿到DATA玩ML其他比较多的就是那些做监视器、路由器、或NAS的厂商吧比如Synology
作者:
pig2014 (Rocking Man)
2019-01-07 22:52:00泡沫
作者:
francej (~~~~)
2019-01-07 23:11:00现在火红的AI很吃DATA，台湾的DATA基本面就输国外一大截这产业真起得来才有鬼比较能捞到油水的，大概就是AI芯片的设计跟制造另外就是提供便宜的土地跟水电给Google, FB盖资料中心然后本地供应商可以加减靠卖硬件捞一笔
Ai chip or 用ML应用在硬件加速之类的在台湾是不是比较有搞头啊？
不是最赚的>美国才不做给台湾做>变成台湾最赚的所以最赚就是他不赚的原因越红越好赚 在台湾就是越烂越难赚 因为美国更不给妳GG大赚 就是当初美国人觉得不赚 丢给亚洲