企業該如何抓緊商機？

根據Gartner的預估，到2020年深度神經網絡（DNN）和機器學習應用將為半導體供應商創造100億美元的市場商機，人工智能與機器學習將逐漸滲透所有事物，成為未來5年科技廠商的主要戰場。

而企業該如何掌握人工智能在2018年甚至未來幾年衍生的龐大商機？龔培元表示，以數字分身、智能物聯網代理、區塊鏈、成熟人工智能等技術組織而成的智能數字網格，衍生出的新商業解決方案都將比以往更加真實，無論是高科技產業還是終端使用者都不應忽視。而接下來的一年里，將出現更多實際的應用及解決方案。

Gartner認為，相信企業在2017年已見證并感受到人工智能、物聯網與區塊鏈等技術的成熟，也明顯觀察到以人工智能為基礎的商業模式及其解決方案的持續創新，因此全球CIO的業務將回歸到智能工具和App所引領的突破性創新。所有高科技產業在現階段都應該開始面對、規劃及采用人工智能技術，清楚定義“智能”情境和業務層面的影響更為關鍵。至少在2020年以前，科技廠商的主要戰場都將在于如何打造能夠學習、適應甚至可能自主行動的系統。

半導體/電子產業應鎖定的方向

人工智能在2018年甚至未來幾年熱潮看似不會中斷，一般企業除了從自己內部開始導入人工智能外，也應開始利用人工智能打造更貼近消費者的服務。Gartner預測，到2022年，將有企業推出的物聯網專案將有超過80%會內建人工智能元件，相比2017年僅不到10%的比例，可謂大幅成長。而半導體廠商又該如何把握人工智能的商機？

Gartner研究總監鄭雅君表示，Gartner提出的十大技術趨勢技術都有半導體業者能切入之處，其中因應人工智能的風行，未來運算架構將會有很大的改變、且人工智能與物聯網勢必會進一步融合。而更先進的運算架構也將促使異質運算（heterogeneous computing）架構的出現、持久型存儲器（persistent memory）日益受到重視、固態硬碟（SSD）需求增加、快閃存儲器陣列（AFA）調整為固態陣列（SSA）、高效能網絡勢在必行，以及更高密度封裝技術更顯重要，因此半導體相關廠商可從上述幾點切入，推出相應的產品或新技術。

資策會MIC產業顧問兼副主任周士雄指出，人工智能將加速智能物件的發展已成大勢所趨，未來半導體業者不僅可朝人工智能專用芯片研發，智能物件也將具備人工智能推論及訓練的能力，因此各式各樣的ASIC，如語音辨識ASIC、影像處理ASIC、運動控制ASIC…等，將蓬勃發展，協助及分擔中央處理器（CPU）或GPU工作負載，更可依照應用終端的需求，打造專屬的產品。

更重要的是，要從IC設計時，就加入數字雙胞胎（digital twin）的思維，不但能因應人工智能帶來的運算架構的改變，還能進一步節省成本。這也是***半導體業者未來在研發IC產品時，需要多加思考的部份。

另一方面，人工智能與物聯網的結合也將造就許多智能物聯網物件的出現。智能物件指能按照固定的程式模型執行任務，并利用人工智能做出更進階的行為的實體物件，同時能以更自然的方式與周遭環境還有人類進行互動。人工智能正帶動新型智能物件如自動駕駛車、機器人和無人機的技術進展，也為許多既有物件強化功能，例如連結物聯網的消費性與工業用系統。

鄭雅君進提醒，未來的智能物件如人們不可或缺的智能型手機，一定會內建自然使用者介面（NUI），甚至比使用者還要聰明，因此手機內部芯片架構也會有所不同。例如只依賴一顆主CPU進行自然使用者介面及人工智能，或者其他部份的運算，將捉襟見肘，勢必須要內建另一顆協同處理器（co-processor）。此外，整合自然使用者介面的智能物件還須結合更多的感測器，半導體業者還須思索如何進一步降低主處理器功耗與裝置整體功耗。

周士雄表示，自然使用者介面包括自然語言、臉部、虹膜…辨識等，未來這些人體生理特征的辨識技術，將因人工智能的進展而更加精確。而要在智能物件上實現自然使用者介面，除了感測器外，麥克風陣列、音訊或影像處理器、攝影機…等，都可為半導體廠商帶來新商機。

表1：2016年全球主要芯片設計廠在網通與物聯網技術的布局