AI人工智慧的科技成長

當科技進入高度發展的同時，如何突破現有限制提升性能，是各家科技大廠在研發上兵家必爭的區域。而對應現有的5G、AIoT等，在智慧製造的前提下，不難看出未來的世界成長軌跡，與AI發展息息相關。

未來10年，AI與半導體將驅動未來10年的經濟發展局勢，除了擁有先進製程的晶片技術外，AI作為軟體發展的先驅，與晶片的發展為互相扶持成長的關鍵。晶片的成長動能由原先電腦與手機等個人裝置，轉變為資料中心的高速運轉(HPC)、電動車與醫療所需的商用運算加速晶片、以及以AI為核心的IoT聯網技術。

AI亦區分為核心技術、應用技術與產業應用三大類，多數企業都以產業應用切入，而取得AI核心技術將是未來企業能擁有長期競爭力的關鍵門票。AI核心技術包括機器學習、深度學習、進階學習技術、工具架構、資料治理等層面；AI應用技術則涵蓋電腦視覺、自然語言處理、數據分析與預測、語言處理、推薦系統等；AI產業應用則包括智慧製造、智慧醫療、智慧零售、智慧金融、邊緣運算(AIoT)等。在全球物聯網設備連接數量之中，政府佔26%、工業22%、交通15%、零售12%、醫療9%、物流7%、農業4%、家庭3%、其他2%

該如何發展生態系，企業必須清楚且了解部門功能運作、重新定義員工技能、確保組織效能運作，已經是AI不斷升級並進入應用量產的路上必須思考的條件。

減碳發展的技術延伸

因應全球關注的氣候議題而推動的淨零碳排，也是在這場AI發展賽中重要的必備條件。

為了協助產業進行綠色轉型，運用AI人工智慧最佳化科技，快速分析工廠裡的製造執行系統（MES）、企業資源規劃系統（ERP）等超過百萬筆以上的巨量資料，找出最佳資源配置，減少高耗能設備使用和設備待機空轉電力，協助減碳效益。

產業的重點發展：智能化產線

就製造現場而言，現有勞動力不足將是未來的成長隱憂，推動並導入AI並執行生產自動化將是未來製造業的生存關鍵。整合高效率AS/RS無人搬運車與自動化智能倉儲系統，導入X-Ray自動點料機，精準清點及計算打件後的零件數量，確保成品零件的正確性，AI檢測視察確認製程品質，透過自動化提高生產的效率、準確率以及產品品質，為之後的智慧製造鋪陳建置新生產模式。

在數位轉變的時代裡，AI發展與聯網載體、聯網速度將成重要的關鍵指標，除了日常生活中的智慧物件外，製造業也需脫離原先的生產思維，導入對應企業需求的資源系統，關注未來的AI發展局勢，並活用在企業體系及政策中，將會是未來企業成長的重要關鍵。

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