◎ 龔明鑫
日前「數位智慧服務推動聯盟」王定愷會長在《自由廣場》發表〈新內閣的人工與智慧〉，提及新內閣在人工智慧的政策上，應跳脫科研層次思考，並提升主導層級由數個部會共同執行。在此，個人也藉《自由廣場》說明目前政府相關規劃。
日前蔡英文總統在參與「世界資訊科技大會」（WCIT）開幕時特別強調，台灣要走入數位世代，政府推出了「亞洲‧矽谷」計畫，在強化數位基礎方面，也編列特別預算加速執行，相信未來台灣可以擺脫上一個工業時代，成為數位經濟指標國家。而再隔一天，行政院賴清德院長在第一次主持行政院院會聽取「亞洲‧矽谷」推動進度後，更具體指示「強化基礎建設、推動數位教育、鬆綁法律」等三項重點，讓國人可透過基礎建設享受智慧科技進步，提升生活品質。
從這些宣示及指示，除了再一次表達政府對數位經濟發展的決心外，也明確顯示數位經濟政策的推動，不會僅及於科研思維層次，反而是凸顯基礎建設、人才、法規等環境，以及應用服務端的重要。而人工智慧（AI）技術的突破，的確將使得數位經濟萬物聯網（Internet of Everything, IoE）時代提前到來，機器視覺、人臉、語音或影像辨識能力因AI的深度學習技術而大幅提升，使得AI未來可以廣泛應用在智慧製造、智慧醫療，甚至無人自駕車等。
那麼，台灣的發展機會在哪裡？也許我們可以分成兩部分，首先是在端（edge）上的AI，我們知道在個人電腦（PC）時代，功能都在硬體電腦裡，但在行動（mobile）世代大部分的功能都擺在平台或雲（cloud）上，硬體可能發揮的效益降到最低。但在萬物聯網的世代裡，不可能所有功能全部都在「雲」上，再大的頻寬也無法承載萬物聯網，因此，「端」上AI及資安需求一定會發生，這是台灣的優勢機會。
在「雲」與應用層上AI，無論數位經濟或AI都是以數據為核心，台灣有著許多全球都非常羨慕的完整大數據資料庫，精確詳細的全民健康醫療數據、各項產業完整製造參數及效率數據，以及數十年來農業土壤數據等。
總之，AI的發展，需要數據的完備及可分析性、演算法的創新，以及與不同專業領域的應用配合，因此，我們還有許多事情要做。首先在數據上，如何在最快的時間，在個資保護的條件下，跨部門數據的勾稽及串聯，包括健保、勞動、教育或財務等數據，越多的整合，就有越多創新的可能性；第二，是演算法的創新，除了AI及軟體人才的補強外，基礎硬體演算能量強化也是必要的；最後是不同專業領域完整產業生態系建置，這也是「亞洲‧矽谷」的重要推動目標。
以上該做的事項，在政府的部分，已由相關部會或政務委員督導跨部會推動中，但我們都知道，產業生態系的參與者除了中央政府外，還包括地方政府、學界、研究法人、大企業、中小或新創企業等，由衷期盼各界可以一起參與人工智慧來臨的機會。
（作者為經濟部政務次長兼「亞洲‧矽谷執行中心」共同執行長）
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