首页 > > 谁说湾湾没有AI

谁说湾湾没有AI

发布时间:2018年03月29日 12:09 来源:开机123游戏资讯

谁说湾湾没有 AI

虎嗅APP 5分钟前

提起台湾 AI 产业,不管在亚洲还是世界似乎都找不到一席之地。我们对台湾 AI 产业的印象大概都来自于那篇关于 " 大陆在办大数据研讨会时,台湾却在办卤肉饭节 " 的新闻,以及李开复在台湾大学演讲时讲到的那句 " 台湾做 AI 的优势在于人情味 "。

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,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,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。

从智慧医疗到智能算命,台湾真的有 AI

说过 " 局限 " 又说过 " 可能 ",其实我们今天提出这个话题还有一个重要原因……那就是台湾真的有 AI 啊!

或许我们印象里的台湾是白天卤肉饭、晚上小确幸,但这其中一部分原因是媒体本身对台湾科技的关注较少。在那些我们没看到的地方,台湾 AI 产业正在长出根须,慢慢立足。

或许是因为资本的热度没那么高,反而在台湾催生出了不少没那么功利的小项目。举例来说,在一次台湾大学的黑客马拉松上,几位学生利用 2000 张人手照片数据训练出了一个 " 看手相 " 模型 HandBot,看来算命的都要接轨 AI 了。

这一项目将接口放置在了 Facebook 的 Messenger 上,一时引爆了社交网络并且获得了该黑客马拉松的 " 信息安全奖 "。

另外一个典型案例,是台湾近年来在智慧医疗上取得的进展。台湾地区的平均医疗水平一直表现优异,曾经被世界卫生组织评为亚洲第一。相比大陆,台湾地区的民营医疗发展得更为完善,如果把诊所、医学中心等等都算在内,台湾有 85% 的医疗机构都属于民营。

针对灵活、高水平的医疗优势,在十年前台湾地区科技部就推行了一项 Stanford-Taiwan Biomedical Fellowship Program(斯坦福—台湾医疗器材产品设计人才培训)政策,鼓励台湾医疗人才去斯坦福中进修。

在不断交流的过程中,斯坦福中的 AI 技术也以这种方式来到了台湾。目前在台湾的智慧医疗创业潮中,我们可以看到事先规划脑部手术路线的脑部导航机器人、利用机器学习分析糖尿病患病风险等项目。

不难发现,数据量的不足和资本的缺席并没有彻底堵死台湾 AI 产业的发展,反而使台湾利用起了自己的优势,走出了拥有自身特色的道路。

那么,未来呢?台湾绝不可能永远是人工智能的处女地,也绝不可能永远按照自己的节奏发展。

如今国际企业已经陆续进入台湾,就在几天前,谷歌宣布对台湾进行进行大规模投资,称其今年将聘用至少 300 名 AI 工程师,培养 5,000 名人才,并培训超过 50,000 名数字营销人员。今年一月,微软也宣布将在两年内投资 10 亿元新台币,在台湾设立微软 AI 研发中心。国际资本可以给予台湾技术和经济支持,可台湾或许会因此失去 " 人工智能主动权 "。

包括台湾地区自身,也在努力自我突破。去年台湾地区科技主管部门正研拟计划,预计在未来 4 年~5 年内注资 160 亿新台币,打造人工智能生态圈。但以台湾当下的资本和数据基础来看,实在是太难。

那么,究竟该依然向外引援支持本地经济发展,还是自我革新寻找机会?从这个问题来看,台湾绝非没有 AI 产业,而是恰恰走在了 AI 产业发展的分叉路口。

当一个时代来临,没有人选择去错过它。人们可以选择的,只有自己在这个时代中所扮演的角色。

相关标签: ai 人工智能

虎嗅APP
原网页已经由 ZAKER 转码排版 查看原文
最新评论

提起台湾 AI 产业,不管在亚洲还是世界似乎都找不到一席之地。我们对台湾 AI 产业的印象大概都来自于那篇关于 " 大陆在办大数据研讨会时,台湾却在办卤肉饭节 " 的新闻,以及李开复在台湾大学演讲时讲到的那句 " 台湾做 AI 的优势在于人情味 "。

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,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,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。

从智慧医疗到智能算命,台湾真的有 AI

说过 " 局限 " 又说过 " 可能 ",其实我们今天提出这个话题还有一个重要原因……那就是台湾真的有 AI 啊!

或许我们印象里的台湾是白天卤肉饭、晚上小确幸,但这其中一部分原因是媒体本身对台湾科技的关注较少。在那些我们没看到的地方,台湾 AI 产业正在长出根须,慢慢立足。

或许是因为资本的热度没那么高,反而在台湾催生出了不少没那么功利的小项目。举例来说,在一次台湾大学的黑客马拉松上,几位学生利用 2000 张人手照片数据训练出了一个 " 看手相 " 模型 HandBot,看来算命的都要接轨 AI 了。

这一项目将接口放置在了 Facebook 的 Messenger 上,一时引爆了社交网络并且获得了该黑客马拉松的 " 信息安全奖 "。

另外一个典型案例,是台湾近年来在智慧医疗上取得的进展。台湾地区的平均医疗水平一直表现优异,曾经被世界卫生组织评为亚洲第一。相比大陆,台湾地区的民营医疗发展得更为完善,如果把诊所、医学中心等等都算在内,台湾有 85% 的医疗机构都属于民营。

针对灵活、高水平的医疗优势,在十年前台湾地区科技部就推行了一项 Stanford-Taiwan Biomedical Fellowship Program(斯坦福—台湾医疗器材产品设计人才培训)政策,鼓励台湾医疗人才去斯坦福中进修。

在不断交流的过程中,斯坦福中的 AI 技术也以这种方式来到了台湾。目前在台湾的智慧医疗创业潮中,我们可以看到事先规划脑部手术路线的脑部导航机器人、利用机器学习分析糖尿病患病风险等项目。

不难发现,数据量的不足和资本的缺席并没有彻底堵死台湾 AI 产业的发展,反而使台湾利用起了自己的优势,走出了拥有自身特色的道路。

那么,未来呢?台湾绝不可能永远是人工智能的处女地,也绝不可能永远按照自己的节奏发展。

如今国际企业已经陆续进入台湾,就在几天前,谷歌宣布对台湾进行进行大规模投资,称其今年将聘用至少 300 名 AI 工程师,培养 5,000 名人才,并培训超过 50,000 名数字营销人员。今年一月,微软也宣布将在两年内投资 10 亿元新台币,在台湾设立微软 AI 研发中心。国际资本可以给予台湾技术和经济支持,可台湾或许会因此失去 " 人工智能主动权 "。

包括台湾地区自身,也在努力自我突破。去年台湾地区科技主管部门正研拟计划,预计在未来 4 年~5 年内注资 160 亿新台币,打造人工智能生态圈。但以台湾当下的资本和数据基础来看,实在是太难。

那么,究竟该依然向外引援支持本地经济发展,还是自我革新寻找机会?从这个问题来看,台湾绝非没有 AI 产业,而是恰恰走在了 AI 产业发展的分叉路口。

当一个时代来临,没有人选择去错过它。人们可以选择的,只有自己在这个时代中所扮演的角色。