2017年十大ICT产业关键议题 通通跟人工智慧有关

▲工研院产经中心(IEK)举办2017十大ICT产业记者会。(图/记者周康玉摄)

记者周康玉/台北报导

工研院产经中心(IEK)今 (2/20)举办「2017十大ICT关键议题重点产业机会」记者会,提出年度ICT产业的十大关键议题,这10项议题全是人工智慧的延伸出来,也显见人工智慧就是产业趋势的唯一关键字,十大议题如下:

关键议题1:人工智慧促使人机互动加速发展 语音成为年度重点

AI新时代来临,以机器来完全或部份取代人力的商业模式正逐步落实于日常生活,例如:Amazon Go无人商店、居家陪伴型或功能型机器人等。为了让科技自然地连结到人体的感知系统,人机互动技术将扮演关键性角色。其中,透过影像和语音为常见的人机互动模式,亦是厂商重要的发展项目,例如Amazon推出的三项人工智能服务Rekognition、Polly、Lex将机器学习技术导入影像和语音辨识,提升辨识的准确度,进而发展出不同的商业应用。Facebook收购语音辨识技术公司Wit.ai,新增人工智慧语音辨识能力等,均显示语音辨识技术的快速普及化, AI语音辨识商机庞大。

关键议题2:人工智慧从通用到专用晶片 效率大幅提升

在未来,AI科技在各行各业带来翻天覆地的变革,包括:安防、制造业、金融、交通、教育、法律、医疗等行业,也会改变每个人的生活。传统加速人工智慧运算的神经网路硬体,主要包括使用中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程阵列(FPGA)等。根据研究机构Tractica预估,由AI驱动的硬体营收,将从2015年的8亿美元,成长到2025年的1,740亿美元,年复合成长率达56%,商机十分惊人。

关键议题3:「预测分析」成机器学习新焦点 以庞大资料分胜负

机器学习 (Machine Learning)是透过演算法提供模式辨识、统计模式、资料探勘、知识发现、自我调适、自主组织与预测分析。其中模式辨识是最常见的应用,如影像辨识与语音辨识是2016年全球人工智慧主要研发重点。IBM Apache SystemML平台便能提供开发者建造各种预测分析的机器学习模型,IEK建议,台湾厂商应善用既有资料库之可及性与丰富性为基础,开发可能之预测应用,例如:利用ETC数据进行路况预测。

▼IEK公布今年十大ICT趋势,全部都跟人工智慧有关。(资料照/记者洪圣壹摄)

关键议题4:智慧机器日新月异 大力拓展AI应用生态圈

IEK认为,2017年将是居家机器人与娱乐休闲机器人百家争鸣的一年。居家服务机器人将扮演智慧家庭中枢,如:Amazon Echo 、华硕Zenbo、丰田Kirobo Mini、夏普COCOROBO及美国Jibo、法国Buddy等。而娱乐休闲型机器人也开始进入商用场域,例如:软银Pepper于银行、店家等,日立EMIEW3于机场导览、台湾金宝电子机器人于银行、百货零售业等。由于AI成熟的技术导入,促使IoE(Internet of Everything) 架构将更为复杂,促使机器学习不断进化,而能做到软硬整合、自主决策、互动如人且流畅驱动相关软硬体的智慧机器人将成为全球产业与市场的新宠。

关键议题5:物联网趋势加速Mobile Edge Computing技术标准化

在物联网趋势带动下,电信业者面对庞大的物联网资料处理需求,同时随着行动影音(如视讯直播)使用行为趋于普及,频宽压力倍增,未来5G网路环境下AR/VR业务的兴起,单纯提高频宽也无法满足低延迟服务的需求,MEC技术因应而生,根据预估,全球物联网连结边缘设备数量将于2020年达56亿台;MEC全球市场规模,则将于2021年达800亿美元,其中包含相关设备、平台、软体、API以及服务等。

关键议题6:低功耗广域网路技术发展迅速 产品问世促使服务加速商用化

在2016年,全球采用非授权频段的低功耗广域网路(LPWAN)阵营Ingenu、LoRa、Sigfox等推出广覆盖、低功耗、低成本解决方案在市场上崛起,包含:韩国SKT、荷兰KPN、Senet与Comcast等都进行大规模的布署,造成3GPP阵营晶片、模组、设备业者及部分的营运商的竞争压力。去年6月3GPP终于完成标准制定,LTE-cat M1与LTE-NB1晶片与模组业者更是于下半年积极推出解决方案供营运商测试,预期Vodafone、DT与中国地区将优先于2017年推出商用化LTE-NB1网路,同时Verizon与AT&T则选择优先完成LTE-cat M1商转。在2016年标准底定下,预期将带动2017年全球各地营运商的服务布局。

▼IEK公布今年十大ICT趋势,全部都跟人工智慧有关。(资料照/翻摄自网路)

关键议题7: pre-5G网路服务上路 带动设备及系统解决方案需求

日、韩、俄等国电信业者在近两年开始借由举办国际重要体育赛事,积极备战即将来临的5G行动通讯大战,并于活动上以高画质影像直播等方式来展示最新5G行动通讯技术及服务,目前以NTTDoCoMo(2020东京奥运)、SKT(2018冬季奥运)最为积极;另外,美电信业者包括Verizon Wireless、AT&T也积极加入5G网路试验建置,预估pre-5G网路最快于2017年推出。

关键议题8:感测融合技术 实现智慧机器全方位视觉

车辆自动驾驶功能需要即时取得车辆周边的所有资讯,这需要仰赖车上配置的所有感测器,如:摄影机、短距雷达长距雷达、超音波雷达、光达(Lidar)、卫星定位…等感测器的资料,以建构出车辆周边环境的360度现场资讯,经由分析与高速运算后,下达执行车辆控制的指令,以让车辆可以自动驾驶。除了自驾车外,无人载具、机器人、AR/VR都需要Sensor Fusion技术之机器视觉。如何更顺畅结合各种不同感测器之数据进行整合分析,进而勾勒出机器视觉样貌,并以高效率、低成本、甚至低功耗之运算系统实现,将是产业界于2017年发展之焦点。

关键议题9:AR/VR内容应用爆发 虚拟经济生态渐成形

2016年被外界喻为VR元年,四大主流头盔产品均正式出货,至年底累积了约8百万套出货量。2017年在Google Daydream平台及Sony供货短缺问题解决下,估计VR年出货量将可达1500万套,成长达88%。在四大主流平台中,以HTC建构应用生态圈最为积极,包含成立投资新创、开发工具及应用商城,也成功吸引许多开发者,开发许多应用与Vive配件。Samsung则是仰赖旗舰手机搭配VR头盔方式销售,累积庞大出货量,并透过独占内容方式,吸引消费者目光,如2016里约奥运的VR转播仅限Gear VR用户观看。微软HoloLens则开放合作厂商制造不同版本的HoloLens来建构完整的Windows Holographic生态系统,这也将刺激更多开发者开发AR应用内容。

▼工研院今年初在CES参展的视觉辨识机器人。(资料照/工研院提供)

关键议题10:区块链入多元产业 制造业管理验证年

2017年区块链的发展,将扩及金融外的其他产业进行概念验证(Proof of Concept),采用共享式的资料与协议底层,以金融业而言,近期应用重点为利用其安全和不可窜改的特性,配合生物辨识、大数据分析等新兴技术进行身分认证;而非金融领域的近期应用重点为利用其「共享帐本」概念,开发防伪、自动交易验证、资安保护等功能;目前可预见的首波新开发应用将以「制造业供应链管理」为主,例如:金流、物流、资讯流管控及产销履历追溯等,将有效提升供应链的安全性及成本效益。

▼机器人在ICT产业已成为热门关键字。(资料照/翻摄自夏普推特)