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AI產業3種形式 台灣的3種難題

【陳昇瑋專欄】人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型,3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務,台灣該如何切入?有哪些機會與風險?

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運用人工智慧在產業中的方式,通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。

簡單地說,後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型,而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後,以產業形式輸出,輔助各行各業做產業人工智慧化。

這兩者環環相扣:人工智慧產業化,可加速與擴大產業人工智慧化的進展,而產業人工智慧化的成功,也能夠滋養人工智慧產業化。

人工智慧產業化中,常見技術包括跨產業的基礎需求:人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等;以及特定產業的共通需求:製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃,以及農業的日照與灑水控制等。

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