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不進則退！自行車生產王國的台灣有何隱憂？
腳踏車踏板製造廠「新可大」導入智慧製造，讓原65%生產效率直逼100%
中小企業面對客製化的競爭，如何在短時間內 大幅提升生產效率，成為企業轉型的當務之急
中國生產力中心營運的「APO智慧製造卓越中心」協助企業導入智慧製造，讓生產達到「事半功倍」
＃中國生產力中心 ＃智慧製造道場 ＃新可大 ＃競爭力

延伸閱讀：
B2C邁向C2B CPC扮智慧經濟推手
https://ctee.com.tw/news/industry/219277.html?utm_source=index&utm_medium=slider

中國生產力中心總經理 張寶誠提三願景 要業務遍及亞洲
https://m.ctee.com.tw/dailynews/20200214/A11AA11/1040705/72b84deda4b33234efc295bf39956c03/share

示範產線 智慧製造體驗道場
https://m.ctee.com.tw/dailynews/20200214/A11AA11/1040706/3249291f92e6f5c1c9cf417a1a46120f/share

CPC建生態系統 躍上國際舞台
https://m.ctee.com.tw/dailynews/20200214/a11aa11/1040707/d51659d631ad13de1d4e51e83977d6f6#.XkX9qw4qs0k.lineme

【美國人工智慧倡議對台灣的啟示】（下）
資策會產業情報研究所所長 詹文男

　　回到台灣，相對美國AI倡議的剛推出，近兩年我國政府在AI上的推動，可謂不遺餘力，在資金的投入上也相當可觀。從AI產業化到產業AI化，以及人才的訓練多有著墨。但觀察台灣整個發展環境，面臨了一些亟待政府與產業攜手共同克服的挑戰：

　　其一是資料量的缺乏。台灣於商業應用與網路服務方面少有規模廠商，在缺乏足以支持的資料量下，不易有效形成正向資料回饋，造成人工智慧模型養成不易；其二是企業應用的匱乏。具有足夠資料量的業者諸如電信、金融業者，對於人工智慧技術的導入，少見積極態度；其三為產學明顯的落差。於核心技術演算法、統計與數學模型，其能量多存於學研單位，國內軟體產業多以系統整合為主，難以有效承接與釋放相關能量；而應用專利佈局落後也是危機。衡諸美國人工智慧技術應用專利佈局，領先者皆為美日廠商，隨人工智慧產業蓬勃發展，專利戰火遲早蔓延至國內業者。

　　因此，從美國倡議的幾個指引及台灣所面臨的挑戰，我們也看到國內需要努力的幾個面向：首先，AI的應用的層面廣泛，不僅是一、二、三級產業需要，政府機構也應該率先投入。因此除了重新進行資源盤點及優先順序的部署安排，以聚焦關鍵議題之外，就電子化政府可以提升民眾服務效率與品質的項目，也應積極進行AI的研發，以帶頭示範，提昇國內整體AI應用水準。

　　其次是AI資源的釋放。相對產業的研發環境與資源，一般來說，大學、研究機構及研發法人在設備及電腦資源上有比較多的餘裕與空間，建議政府應該協調相關的研發機構，除了自行研發及產學合作外，應該對產業界開放及提供更多的數據、模型和電腦運算資源。尤其是政府所擁有的數據，在合規的要求下，針對產業的需求加速釋出，以利AI的訓練與應用。

　　再者，建議政府應速思考選擇特定在地需求領域進行場域及系統的試煉。除了兼顧本土市場需要，未來亦可伺機拓展全球，如智慧工廠、照顧服務、安全監控，智慧能源系統等。

　　此外，多數人都忽略了，這波AI技術帶來的衝擊，並不僅是效能強化、流程重塑與工作替代，更重要的是新商業模式及新生態系統的建立。尤其未來的市場變化，不管是C2B（客戶直接對企業）或C2M（客戶直接對製造商）等去中介化及逆商業的興起、無人商店的浪潮，或者是虛實整合的需求等，AI都將扮演關鍵角色。

　　最後是勞動力的再訓練。AI時代將帶來多元的挑戰，不管是白領或藍領，就業都將受到一定程度的衝擊，如何有計畫且系統性的提供目前廣大的就業民眾相關的課程與訓練，以協助其面對未來的AI環境，的確需要加速進行！

#AI
#美國人工智慧倡議對台灣的啟示

（全篇完）

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