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從CES展覽中看2018科技趨勢
台灣亞太產業分析專業協進會理事長 蘇孟宗 
工研院IEK中心主任

綜觀2018 年初美國CES 展的科技與產業發展趨勢,可以歸類為與「以人為本」相關的五大科技主軸:人工智慧(AI)、無人車(Self-driving Car)、機器人(Robotics)、無人機(Unmanned Vehicles)、和人機介面(Human-Machine Interface),這五大科技主軸將驅動各種民生與工業應用之服務內容升級或新創公司。其中,視聽娛樂、生活照護、工作環境、以及智慧城市將是日後值得關注的服務型應用產業,而「資料加值」(Data Value-add) 將持續支撐新數位經濟時代成長的最大驅動力及共通基礎。

 資料加值無遠弗屆

Intel 執行長Krzanich 正在帶領Intel 從創立50 周年的晶片巨擘逐步從以PC 為主的核心業務轉型為以資料服務為主。他在CES2018 的開幕演講中提到:「資料將要在未來的幾十年以戲劇性的方式轉變這世界,不像沙河和稀有礦物質有所侷限,資料將來不但在數量沒有上限,而且還會成指數性巨幅增長」。在數位經濟的新時代,類似過去能源經濟時代的石油,資料取得與分析都是最基礎的經濟資產;但是有別於石油,資料會持續爆炸性的成長、也會跨國界、開放式以及多元化被重複加值使用。

 人工智慧:下凡入魂

自從2016 年AlphaGo 打敗眾世界圍棋高手,AI 已逐漸滲入生活、生命、生產的智慧應用上,均有助於產品與服務不斷推陳出新,也促進科技大廠積極強化AI 領域的創新能力。今年在CES 開始看到國際大廠,如Intel 和NVIDIA 強調邊緣運算(Edge Computing) 將會逐漸在一些需要終端即時處理的應用上興起,不須完全仰賴雲端運算,有如AI 開始從雲端下凡,預期將促使邊緣運算生態系的蓬勃發展。AI 應用產業涵蓋多行各業,市場預估2020 年將達約650 億美元,複合成長率為23%。其中,邊緣運算市場規模將成長至2022 年的135 億美元,複合成長率為達到11%。

無人車:多元生態

CES 多家廠商展示顯示自駕科技將進入快速成長期,甚至將改變未來城市樣貌。自駕車技術將持續升級且系統平台化,包含晶片、模組、車上電腦、感測技術等。另外,無人車種類與功能也已擴增,除載客外,還有接駁、送餐、物流、商店等特定用途。例如,Toyota 找Amazon 合作,利用無人駕駛車方便商家24 小時配送貨,減少人力成本與時間。Toyota 希望未來從汽車製造商轉型成移動平台的整體解決方案提供者。

此外,NVIDIA 執行長Jensen Huang 宣布他們已經被Uber 選為無人車的合作夥伴:「希望未來無人車的駕駛成本會低於自己擁有一輛車子。而NVIDIA 也將打造一個開放無人車平台,可以讓更多的客戶可以設計客製化的自駕車系統」。NVIDIA 正與全球傳統車廠、共享經濟服務商、感知系統商、零組件商、圖資商等超過300 家公司合作,逐步建置無人車生態系。

機器人:服務到家

透過AI 的挹注,各種新型態服務機器人也在CES 百花齊放,功能包含導覽、零售、接待、運送、陪伴照護等機器人。例如,日本科技公司Seven Dreamers Laboratories 把Laundroid 自動折衣機器人直接設計在衣櫃裡,透過人工智慧視覺分析,能分辨衣物種類並分別摺疊收納。然而,最大商機將來自大量內嵌語音助理之智慧裝置,今年Amazon 隨著智慧音箱產品Echo 及第三方產品的持續增長,Alexa 已將有望達到68% 市佔率,大幅領先排名第二位的Google Assistant。智慧音箱預估2018 年繼續成長60% 到4,360 萬台。

無人機:上天下海

陸域無人機目前已開始結合服務機器人,發展各種利基應用,如本次CES 發表的自動跟隨行李箱、自動割草機、自動送餐車、高爾夫球車等應用服務;日本山葉發動機(Yamaha Motor)今年首次亮相提供農夫需要的高效率及高精準度之噴灑無人機。另外,也有廠商展現空域與水域無人機,可輔助漁友垂釣、水中影像拍攝、水上救援等功能,以及使用虛擬實境(VR) 進行第一人稱視角(FPV) 的遠端操控。

 人機介面:體驗升級

隨著人臉辨識技術日趨成熟,人臉情緒辨識成為下一代技術的開發重點。Apple 收購新創公司eMOTIeNT,未來可以透過人臉情緒辨識,幫助廣告主瞭解眾人對特定廣告的情緒反應、零售店某購物者在貨架前的偏好表情,或醫生解讀無法表達的病人心情等。

此外,未來海量影像(Volumetric Video) 將會被應用在拍電影或運動轉播等應用情境,數以百計的攝影鏡頭將會透過資料處理,讓觀眾可以從任一角度觀賞影片或慢動作重播。再加上虛擬實境(VR) 與擴充實境(AR) 融合成為延展實境(XR),進一步提升觀眾的視覺饗宴。

展望未來,以深度學習的AI 加值資料發展將持續驅動AI 加IoT(即AIoT) 融合的系統應用需求,台灣應同時培育AI 技術與領域專家的人才,透過跨域應用平台與創新服務模式,建構AI 軟硬整合生態體系;並將「AI x」做為發展軟硬融合的創新驅動「乘法因子(x factor)」,藉由台灣的產業專業知識與ICT 技術,將人工智慧融合在各種應用服務系統,例如:「AI x 智慧交通」、「AI x 智慧零售」、「AI x 智慧製造」、「AI x 智慧健康」、「AI x 智慧旅遊」⋯等應用服務面,都是可發揮軟硬融合的乘法綜效。

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