▲2018台灣邁向工業4.0（圖／新漢提供）。
文／TAIWAN夢想家
2018台灣「AI實踐年」正式起跑，在社會大眾熱切關注AI、大數據、工業4.0的聲浪中，科技部攜手產學界，5年投入50億，在台清交成四所頂尖大學成立4個AI創新研究中心，希望提升產業競爭力，迎向AI的國際戰場。
在這場全球賽事中，論者常提及台灣的一些隱憂，包括（a）深度學習仰賴大量資料，唯有國際級的網路、APP公司才能蒐集足量數據，台灣的機會不大；（b）從既有的商業交易流程或自動駕駛蒐集使用者數據，台灣的起步與規模都居於不利的劣勢。
這些深思熟慮的諍言，確實提醒我們在打造全球AI產業鏈時，除了要發展差異化的技術及應用外，也必須思索如何另闢蹊徑，利用AI促進台灣產業與社會的轉型。
其實，數據的取得，還有一個經常被忽略的關鍵面向：信任機制的建立。台灣從南到北，聚落在北部的新莊、迴龍，中部的台中、彰化，到台南、高雄等地，潛藏許多深具國際競爭力的公司：包括精密模具、塑膠成型、五金扣件、工具機等具「隱形冠軍」潛力的廠商。多數廠商很清楚工業4.0的大勢所趨，也都嘗試導入smart data相關系統，逐步邁向智慧製造；也深刻體認智慧製造絕非打掉重鍊、一蹴可幾。
▲圖為富士康工業4.0機械手臂(圖／記者高振誠攝) 。
其中有些公司，已經在國內外資深專家和顧問的協助下，透過學習工廠（learning factory）這種「廠中廠」創意機制，一步步建置新世代智慧工廠。透過科學數據的掌握，即時偵測問題點，迅速找出解決的方法。學習工廠中，每一個machine owner，不用再去輸入工單，只要透過數據畫面，馬上可以瞭解自己的表現，既能不斷地成長，也可以讓公司透過這些數據，調整生產的決策。
這種實踐智慧製造的務實策略，最美妙之處在於，輔導團隊跟工廠之間，透過全面檢視製程、達成穩定生產、建置廠中廠的改造過程中，達成雙贏的合作關係，也為下一階段擷取大數據的努力，打下堅實的互信基礎！如果可以從三家、五家學習工廠中擷取實戰的數據，不斷擴大累積，透過識別標誌保護，建立大數據的資料庫，藉由AI專家的分析，將加值成果，回饋到個別的廠商，構成一個相互提升的良性循環。
以過去幾十年來，台灣中小企業肩負全球製造重任的關鍵角色，從中所累積的巨量資料與潛在的創新應用，委實不可限量，也提供一個發展AI的獨特利基。這應該也是陳良基部長在評估AI研究在眾多領域的發展前景時，之所以特別強調智慧製造的成果將會最快顯現！
重點在於，掌握AI發展domain knowledge的學者專家，應該放下身段走入業界，透過創意建立各種合作的信任機制，讓AI智慧接地氣，既可培育新一代智慧製造的堅實人才，更可以建立AI的示範亮點。
●作者TAIWAN夢想家，是由一群掌握AI創新價值及趨勢的跨領域人才組成，希望藉此提升國家競爭力，將台灣打造為AI發展重鎮，進而孕育AI新興產業應用發展。以上言論不代表本網立場，本網保有刪修權。88論壇歡迎多元的聲音與觀點，來稿請寄：editor88@ettoday.net
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