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人工智慧發展對全球產業鏈與經貿環境影響(上)

摘要"

人工智慧(AI)已成為近年最受到產、官、學界關注的熱門潮流,2016年全球企業投入金額至少超過260億美元。根據全球最大市場研究公司markets and markets預測2016至2021年,無論是機械學習、圖像辨識及自然語言處理(NLP)等AI技術市場的複合年均成長率(CAGR)皆有兩位數的成長。就全球經貿的角度來看,人工智慧會讓新興市場的技術增強,透過機器人和3D列印技術,挑戰低勞動力成本的好處,有可能改變整個供應鏈。資訊流及資料流已成為全球化的王道,全球化正以數位化的形式改變了賽局參與者、跨國經商的模式以及經濟效益的流向。另外,由於人工智慧將提高生產力和產品價值,並推動消費成長,預期汽車、金融服務、醫療保健、運輸業、零售業、能源業與製造業等將是最大受益行業。隨著AI時代即將來臨,建議企業(1)應需要更加關注AI使用案例,了解如何運用AI來增加其價值、(2)在導入AI系統前,應先整理出有用數據、(3)AI人才爭奪戰開打,應加速培育AI人才。

關鍵詞:人工智慧、AI、機器人、3D列印、機器學習、圖像辨識、智慧手機、語音辨識、語意辨識

前言
「人工智慧(Artificial Intelligence, AI)」的概念是由美國電腦科學家約翰·麥卡錫(John McCarthy)於1956年在達特茅斯會議(The Dartmouth Conference)上所提出的,目標為使電腦具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力,能夠進行推理、規劃、學習、交流、感知和操作物體,應用領域非常廣泛。
AI已成為近年最受到產、官、學界關注的熱門潮流,亦是時下討論「顛覆性創新」時必備的關鍵詞。根據麥肯錫的研究報告[註1]指出,目前突破所需的條件已經到位,包括電腦能力成長迅速、演算法變得更為精緻,更重要的是全球產生大量資料,而資料正是人工智慧的燃料,使其創造出商業價值[註2]。
2016年全球企業投入AI的金額約260億美元至390億美元,其中不乏科技巨頭如Google、Apple、微軟等,估計投資額在200億美元至300億美元。其中,90%的金額投入研究開發與其他布局,10%用於收購AI的新創企業。因此,本文擬從人工智慧技術發展趨勢切入,分析AI發展對全球產業與經貿環境之影響,提供相關新的趨勢方向及商機。
二、人工智慧技術發展趨勢
在人工智慧的分類上有很多種,最簡單的分類方式是將AI系統歸類為「弱AI」或「強AI」。弱AI (Weak AI),是為特定任務設計和訓練的AI系統,虛擬私人助理,如蘋果產品的Siri;強AI (Strong AI),強人工智慧又稱為人工智慧,是一種具有廣泛人類認知能力的人工智慧系統,當人們提出一個陌生的任務時,就有足夠的智慧來尋找解決方案。以下將就各人工智慧領域之技術發展及市場規模進行探討,以了解人工智慧軟硬體技術發展趨勢:
1. 機器學習、深度學習
機器學習技術是指讓電腦能夠具備自我學習的能力,而無需每次皆經由人工明確的輸入程式指令,透過機器學習技術,電腦能夠做出基於資料導向的決策預測,而不單單只是透過程式指令產生統計結果;深度學習則是機器學習當中的一個子領域,基於一組具有複雜結構、多層次處理的演算法,用以框架高階且抽象的資料。深度學習技術可根據多種目的、利用多層非線性資料處理去萃取結構化與非結構化資料,例如模式分析與分類,可截取出從簡單到複雜多種形式的內容。
機器學習支持解決方案正被全球各個組織廣泛採用,以提高客戶體驗和投資報酬率,並在業務運營中獲得競爭優勢。而且,未來幾年,機器學習在各行各業的應用將呈指數級成長。數據生成的技術進步和擴散是市場的主要驅動因素之一。根據全球最大市場研究公司markets and markets的報告指出,預計機器學習市場規模將從2016年的10.3億美元增加到2022年的88.1億美元,複合年均成長率(CAGR)為44.1%。
2. 圖像辨識
圖像辨識技術在人工智慧領域中的應用,主要是使用各種演算法去辨認圖像中的內容。相關的演算法可以進行圖像分類、圖像中的物件辨認與定位、以及根據影像特性進行相似度分析、甚至是文字影像辨認並進一步進行語意分析(semantic analysis)。一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理,而分類技術可被用作確定識別到的特徵是否能夠代表系統已知的一類物體。有些即時影像傳輸的服務平台商,運用圖像辨識的技術在農業範疇,使用者可透過影像分析的結果,得知目前作物生長的情形、辨認農害、以及進行管理。
根據markets and markets的報告指出,圖像辨識市場預計從2016年的159.5億美元成長到2021年的389.2億美元,預測期內的年均複合成長率(CAGR)為19.5%。圖像辦識市場的成長可以歸因於零售和BFSI(銀行、金融服務與保險)領域高速寬頻數據服務的使用日益增加。智慧手機和具備攝影照相鏡頭的設備正在吸引供應商投資市場。對具有圖像辨識功能的安全應用和產品的需求日益增長也正在影響這一市場的成長。零售,汽車,醫療和保全等不同行業的公司正在大力採用圖像辨識技術。低分辨率的圖像尺寸和存儲對於市場的成長是一個挑戰。
3. 語音辨識或語意辨識
語音辨識技術是指機器或程式能夠辨認出以口述語言方式輸入的字詞或句子,並能轉成機器可讀的格式。語音辨識中的幾項重點技術有語法或文法辨識、雜訊過濾、分辨不同發言者、以及機器能夠辨認的說話方式到何種層次,如文本翻譯、情感分析和語音識別。
語音辨識在人工智慧市場中,除了使用語音輸入並運用電腦或程式將之轉換為機器指令外,另一項重點是,如何將輸入的口說語言(通常相對於程式語言而言是非結構化的)利用程式進行語意分析,加以理解語言內容,進而使機器能以接近人類語言的方式與之對話。因此,在人工智慧領域當中,自然語言處理(NLP)是一項非常重要的技術。
根據markets and markets預測,自然語言處理(NLP)市場規模將從2016年的76.3億美元成長到2021年的160.7億美元,年均複合成長率(CAGR)為16.1%。促成NLP市場增長的主要因素包括智慧設備使用量增加,客戶體驗增強需求增加以及機器對機器技術潛在成長。(待續)

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