2017年十大ICT產業關鍵議題 通通跟人工智慧有關
▲工研院產經中心(IEK)舉辦2017十大ICT產業記者會。（圖／記者周康玉攝）
記者周康玉／臺北報導
工研院產經中心(IEK)今 (2/20)舉辦「2017十大ICT關鍵議題暨重點產業機會」記者會，提出年度ICT產業的十大關鍵議題，這10項議題全是人工智慧的延伸出來，也顯見人工智慧就是產業趨勢的唯一關鍵字，十大議題如下：
AI新時代來臨，以機器來完全或部份取代人力的商業模式正逐步落實於日常生活，例如：Amazon Go無人商店、居家陪伴型或功能型機器人等。爲了讓科技自然地連結到人體的感知系統，人機互動技術將扮演關鍵性角色。其中，透過影像和語音爲常見的人機互動模式，亦是廠商重要的發展項目，例如Amazon推出的三項人工智能服務Rekognition、Polly、Lex將機器學習技術導入影像和語音辨識，提升辨識的準確度，進而發展出不同的商業應用。Facebook收購語音辨識技術公司Wit.ai，新增人工智慧語音辨識能力等，均顯示語音辨識技術的快速普及化， AI語音辨識商機龐大。
關鍵議題2：人工智慧從通用到專用晶片 效率大幅提升
在未來，AI科技在各行各業帶來翻天覆地的變革，包括：安防、製造業、金融、交通、教育、法律、醫療等行業，也會改變每個人的生活。傳統加速人工智慧運算的神經網路硬體，主要包括使用中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、現場可編程陣列(FPGA)等。根據研究機構Tractica預估，由AI驅動的硬體營收，將從2015年的8億美元，成長到2025年的1,740億美元，年複合成長率達56%，商機十分驚人。
機器學習 (Machine Learning）是透過演算法提供模式辨識、統計模式、資料探勘、知識發現、自我調適、自主組織與預測分析。其中模式辨識是最常見的應用，如影像辨識與語音辨識是2016年全球人工智慧主要研發重點。IBM Apache SystemML平臺便能提供開發者建造各種預測分析的機器學習模型，IEK建議，臺灣廠商應善用既有資料庫之可及性與豐富性爲基礎，開發可能之預測應用，例如：利用ETC數據進行路況預測。
▼IEK公佈今年十大ICT趨勢，全部都跟人工智慧有關。（資料照／記者洪聖壹攝）
關鍵議題4：智慧機器日新月異 大力拓展AI應用生態圈
IEK認爲，2017年將是居家機器人與娛樂休閒機器人百家爭鳴的一年。居家服務機器人將扮演智慧家庭中樞，如：Amazon Echo 、華碩Zenbo、豐田Kirobo Mini、夏普COCOROBO及美國Jibo、法國Buddy等。而娛樂休閒型機器人也開始進入商用場域，例如：軟銀Pepper於銀行、店家等，日立EMIEW3於機場導覽、臺灣金寶電子機器人於銀行、百貨零售業等。由於AI成熟的技術導入，促使IoE(Internet of Everything) 架構將更爲複雜，促使機器學習不斷進化，而能做到軟硬整合、自主決策、互動如人且流暢驅動相關軟硬體的智慧機器人將成爲全球產業與市場的新寵。
關鍵議題5：物聯網趨勢加速Mobile Edge Computing技術標準化
在物聯網趨勢帶動下，電信業者面對龐大的物聯網資料處理需求，同時隨着行動影音(如視訊直播)使用行爲趨於普及，頻寬壓力倍增，未來5G網路環境下AR/VR業務的興起，單純提高頻寬也無法滿足低延遲服務的需求，MEC技術因應而生，根據預估，全球物聯網連結邊緣設備數量將於2020年達56億臺；MEC全球市場規模，則將於2021年達800億美元，其中包含相關設備、平臺、軟體、API以及服務等。
關鍵議題6：低功耗廣域網路技術發展迅速 產品問世促使服務加速商用化
在2016年，全球採用非授權頻段的低功耗廣域網路(LPWAN)陣營Ingenu、LoRa、Sigfox等推出廣覆蓋、低功耗、低成本解決方案在市場上崛起，包含：韓國SKT、荷蘭KPN、Senet與Comcast等都進行大規模的佈署，造成3GPP陣營晶片、模組、設備業者及部分的營運商的競爭壓力。去年6月3GPP終於完成標準制定，LTE-cat M1與LTE-NB1晶片與模組業者更是於下半年積極推出解決方案供營運商測試，預期Vodafone、DT與中國地區將優先於2017年推出商用化LTE-NB1網路，同時Verizon與AT&T則選擇優先完成LTE-cat M1商轉。在2016年標準底定下，預期將帶動2017年全球各地營運商的服務佈局。
▼IEK公佈今年十大ICT趨勢，全部都跟人工智慧有關。（資料照／翻攝自網路）
關鍵議題7： pre-5G網路服務上路 帶動設備及系統解決方案需求
日、韓、俄等國電信業者在近兩年開始藉由舉辦國際重要體育賽事，積極備戰即將來臨的5G行動通訊大戰，並於活動上以高畫質影像直播等方式來展示最新5G行動通訊技術及服務，目前以NTTDoCoMo(2020東京奧運)、SKT(2018冬季奧運)最爲積極；另外，美電信業者包括Verizon Wireless、AT&T也積極加入5G網路試驗建置，預估pre-5G網路最快於2017年推出。
關鍵議題8：感測融合技術 實現智慧機器全方位視覺
車輛自動駕駛功能需要即時取得車輛周邊的所有資訊，這需要仰賴車上配置的所有感測器，如：攝影機、短距雷達、長距雷達、超音波雷達、光達(Lidar)、衛星定位…等感測器的資料，以建構出車輛周邊環境的360度現場資訊，經由分析與高速運算後，下達執行車輛控制的指令，以讓車輛可以自動駕駛。除了自駕車外，無人載具、機器人、AR/VR都需要Sensor Fusion技術之機器視覺。如何更順暢結合各種不同感測器之數據進行整合分析，進而勾勒出機器視覺樣貌，並以高效率、低成本、甚至低功耗之運算系統實現，將是產業界於2017年發展之焦點。
關鍵議題9：AR/VR內容應用爆發 虛擬經濟生態漸成形
2016年被外界喻爲VR元年，四大主流頭盔產品均正式出貨，至年底累積了約8百萬套出貨量。2017年在Google Daydream平臺及Sony供貨短缺問題解決下，估計VR年出貨量將可達1500萬套，成長達88%。在四大主流平臺中，以HTC建構應用生態圈最爲積極，包含成立投資新創、開發工具及應用商城，也成功吸引許多開發者，開發許多應用與Vive配件。Samsung則是仰賴旗艦手機搭配VR頭盔方式銷售，累積龐大出貨量，並透過獨佔內容方式，吸引消費者目光，如2016里約奧運的VR轉播僅限Gear VR用戶觀看。微軟HoloLens則開放合作廠商製造不同版本的HoloLens來建構完整的Windows Holographic生態系統，這也將刺激更多開發者開發AR應用內容。
▼工研院今年初在CES參展的視覺辨識機器人。（資料照／工研院提供）
2017年區塊鏈的發展，將擴及金融外的其他產業進行概念驗證(Proof of Concept)，採用共享式的資料與協議底層，以金融業而言，近期應用重點爲利用其安全和不可竄改的特性，配合生物辨識、大數據分析等新興技術進行身分認證；而非金融領域的近期應用重點爲利用其「共享帳本」概念，開發防僞、自動交易驗證、資安保護等功能；目前可預見的首波新開發應用將以｢製造業供應鏈管理｣爲主，例如：金流、物流、資訊流管控及產銷履歷追溯等，將有效提升供應鏈的安全性及成本效益。
▼機器人在ICT產業已成爲熱門關鍵字。（資料照／翻攝自夏普推特）