行政院科技會報日前舉辦「智慧系統與晶片產業發展策略會議」，院長林全指出，過去台灣一直以具競爭力的硬體實力做經濟推力，未來要以軟體作為拉力，在下一波智慧革命中取得機會與優勢。

政府已在二○一六年底通過了《數位國家．創新經濟發展方案》（二○一七至二○二五年），簡稱為「DIGI+方案」，透過建構有利數位創新的基礎環境，鞏固數位國家基礎配套措施，打造創新生態，以擴大數位經濟規模，達成發展平等活躍的網路社會。

「DIGI+方案」除了將智慧聯網、無人載具等先進數位科技列為重點研發項目外，二○一八年將投入一百四十億元推動智慧科技相關計畫，到二○二五年，將投入一千億元；在這次的前瞻建設計畫中，政府也編列了一百二十億元的預算用於智慧科技。

依工研院「產業經濟與趨勢研究中心」的分析，人工智慧分成四個層級：第一級是指控制程式的人工智慧，也就是內建控制程式的人工智慧，如空調、吸塵器、洗衣機等；第二級加入知識基礎，產生大量輸入與輸出能量的典型人工智慧，如拼圖解析程式、醫學診斷程式。

第三級加入機器學習的人工智慧，內建搜尋引擎，或根據大數據自動做出判斷，會運用機器學習的演算法則，這個階段是尋找學習的規則；第四級加入深度學習的人工智慧，透過機器學習，可進一步呈現資料的變數，進行特徵表達學習。

一般新創公司在人工智慧技術的研發與投入，多集中於深度學習／機器學習、自然語言處理、電腦視覺／影像辨識及個人虛擬助理等領域；台灣在人工智慧發展上，所具優勢除學界核心技術研究能量強、視覺和機器學習領域有相當多的耕耘外；產業界也有多家企業投入影像辨識、整體發展的基礎。

台灣具有完整的晶片供應鏈，是發展人智慧晶片的關鍵；至於應用端部分，台灣對製造資料和應用系統的掌握度很高，在農業、紡織等產業又具利基，運用人工智慧可產生相乘的競爭優勢。

在發展的機會上，深度學習需要高度運算效能，因此對終端硬體的需求很高，值得台灣耕耘；且金融、健康照護、零售和製造等，市場應用的需求高，對業者是很大的誘因。

政府在推動智慧產業時，應多鼓勵企業多運用國際人工智慧開源和商用平台的資源，加速創新應用。

台灣在發展智慧產業上，仍有許多不足之處、須加強努力。如學術的科研成果與產業需求間，較欠缺鏈結，對強化產業在國際間競爭力貢獻有限；高階科研人才在產業的發揮舞台不足；核心研發設施的使用效率亦低。

承續「工業4.0」的進程，智慧科技已在全球掀起狂潮，據Venture Scanner研究調查資料顯示，至二○一六年十月底，全球已有約一千五家智慧新創公司，投資金額達一百零三億美元之多。台灣不能錯過這班最有前景的發展列車。