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时间:2018-12-06
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1、台湾AI产业发展真的落后吗?台湾都注定要错过人工智能时代了 同时伴随着宏碁、HTC在硬件市场表现的节节败退,好像从舆论和市场两方面看来,台湾都注定要错过人工智能时代了。但事实真的是这样吗? 台湾AI技术究竟有多差?大半企业尚未接入云服务 首先我们可以来看看台湾AI产业发展落后的客观原因。 首先是在整个移动时代,台湾深度参与全球化分工,将自己定位在了硬件代工的位置,从而使台湾在移动软件方面相对弱势。Google台湾地区董事总经理简立峰博士曾经在演讲时表示过,由于台湾硬件产业的成功,已经形成了硬件思维的固化模式,工程师们习惯
2、了被自上而下地领导,缺乏开源精神,也就很难适应软件创新。 而这样导致的结果,自然是数据资源和云计算、云储存技术的匮乏。一份来自台湾自由撰稿人雁默的调查显示,两百多家台湾企业中有三分之一根本没有接入云端,另外三分之一计划接入云端却没有明确的时间规划。 加上台湾很大一部分企业依然以服务当地用户为主,资本活性极低,久而久之当地经济体会陷入一种自给自足的状态。虽然不接入新技术也能维持现状,但是并不利于企业创新和长久发展。 如同上图显示,大多数企业还停留在端侧ERP和CRM系统,仅有17%的企业应用上了数据分析,而应用了机器
3、学习的仅有5%。 在这样的现状下,最起码我们可以判断现阶段台湾的AI发展和应用是不尽如人意的。 很多人常常拿日本和台湾进行对比,其实双方在人工智能的发展现状上也很相似。在日本街头会看到大量平成初期建设的自动化装置:贩卖机、用灯光显示座位空余的餐馆平面图……当一个国家或某座城市在某种科技水平下得到满足,并且未来人口水平没有打破这一平衡时,科技发展的动力也会有所丧失。 人们满足于自动贩卖机,可能就不需要无人便利店;人们满足于街边的大头贴机,可能就不需要美颜算法。 AI世代,台湾还有哪些可能? 当然我们讨论这些并不是为了唱衰
4、,而是为了从现状中找可能。实际上台湾发展AI产业的前景也没我们想象的那么悲观,在当下至少存有两大优势。 第一个优势既是半导体工业。AI并非仅仅依赖于算法和数据,硬件设施也是其中不可或缺的一环。未来随着人工智能技术的普及,适用于各种场景和各种设备的GPU、NPU将会有极大的出货量。这时台湾丰富的代工经验和IC设计基础就会成为一种优势,或许是因为AI芯片的研发成本较高,一些台湾厂商最近才开始应声而动,上个月联发科才发布了首款AI芯片P60。而随着大陆市场AI芯片需求的增加,台积电的代工订单也呈指数级上涨。 另一个优势则是台湾
5、的人才优势。台湾虽然人口不多,但科学基础教育水平足够高。尤其从八九十年代开始,台湾对IT技术的引入比大陆更早,也拥有更坚固的教育基础。在上个世纪,台湾涌现了一批类似侯捷这样的技术作家,影响了中国一代程序员。 到今天,台湾大学的机器学习课程仍然在网上大量流传。在2016年一份关于全球人工智能高校的排名中,台湾大学位列第37名,是除东京大学以外唯一一家入选Top50的亚洲高校。 像AlphaGo的“人肉手臂”黄士杰就毕业于台湾师大,如今他已经是DeepMind的顶级工程师。只是和黄士杰一样,随着台湾的人工智能发展迟迟没有起色
6、,台湾高校薪资水平也不高,大量AI方面的人才正在外流。台湾早年间累积下来的优势,正在被一点点耗尽。
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