日前紐約時報報導：舊金山一家研究機構支付年薪一九○萬美元（約新台幣六千萬元）給該機構的ＡＩ工程師兼研發主管Ilya Sutskever，不僅震撼了美國的高科技業，也讓人工智慧專家成為新創公司當紅炸子雞的指標。
人工智慧 (ＡＩ）已成為驅動高科技公司獲利的主要技術，ＡＩ產業的浪潮已然來襲，唯獨這方面的專家始終不足；國內數個主要大學在科技部的支持下，朝向以最短時間培養充足的ＡＩ工程師以紮實的機器學習演算法融入新的產業應用，以回應產業界殷切的需求，利用ＡＩ產業的轉機邁向樞紐經濟。
十五世紀「大航海時代」，在成熟的航海技術支持下，各國船隊航行於海洋探索新航線，當時未能搭上這一波浪潮探索世界的國家，接下來數個世紀中皆成為歷史上失落的國家。這對此刻台灣正在發展ＡＩ的小國大戰略應有極其關鍵的啟發。
早在五○年代ＡＩ的可行性便被確立，唯獨缺乏計算能力與充足的資料；而後有機器學習的發展，以有答案的資料模擬人類的決策。這兩個技術成就今日ＡＩ的基礎。雖在科幻電影如同真實人類心智與情感之狀態仍然難以達成，但以挾帶多年來累積大數據的ＡＩ技術來說，解決目前產業界無法突破的瓶頸是綽綽有餘的。
那麼台灣產業的機會在哪裡？產業ＡＩ化才是王道！
首先是服務業，以熱門的共享經濟話題中的Uber或Lyft為例，透過ＡＩ的演算法，在短時間內實現便利的呼叫搭乘服務。並透過評價系統串聯社群網路。Uber的共享經濟，提倡多人共乘的觀念，不但可增加司機收入，又不影響到達目的地時間，這是導入ＡＩ技術實現簡單卻富創意的應用。
第二個產業是金融業，遍地的ＡＩ機器人理專正滲透金融界的領域，金融科技結合網路平民化的趨勢而衝擊了銀行生態。雖金融服務領域涉及各國金融管理法規，加上個資保護法規不同，故擴張難度有所差異，但仍可看出銀行普遍縮編轉由ＡＩ科技取代的趨勢不變，成功應用在電商線上支付、網路財務保險與線上借貸等方面。
最後是製造業，全球智慧製造正風行，無論產業大小，面對全球化趨勢，紛紛運用虛實整合，導入相關ＡＩ技術，以求邁向智慧製造之列。筆者觀察到在歐美國家，傳統製造業晉級為工業4.0的憧憬依然存在，美國矽谷一帶的ＡＩ新創公司，在創投資金挹注下，爭相協助將傳產ＡＩ化。一家ＡＩ公司輔導美國阿肯色州營收額十三億美金的ＢＲＳ鋼鐵公司，使其一舉成為全世界第一家智慧型鋼鐵製造公司，即為非常優秀的例子；將製造、行銷及工程部門ＡＩ化，並將設備智慧整合，將過去依賴人工經驗作業轉換成自動化之生產管理，經過學習歷程後，ＡＩ演算法自動協助製程上的最佳決策。
ＡＩ也許永遠無法取代製造業那些經驗老到且靠類比資料做決策的資深員工，但從各行各業鋪天蓋地使用ＡＩ技術來自動化或是最佳化工作的趨勢來看，似乎這一次ＡＩ的大航海時代真的來臨了，國內產業是否已經準備好正面迎擊ＡＩ時代的浪潮呢？
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