日前在經濟部舉辦的台灣全球招商論壇中，國際知名企業的決策主管特別建議，政府要擴大對人工智慧（AI）的投資，搶先爭取躋身AI產業先鋒，並藉此建立完整的尖端供應鏈，迎接科技新世代的商機。

據IBM公司預估，發展快速的AI產業到二○二二年時的市場規模，將可達到三點九兆美元，商機十分龐大；儘管全球CEO（企業執行長）期待AI可以幫助並促進企業轉型，但據調查，其實有八成的企業還沒有展開AI的相關投資；從這個角度來看，台灣發展AI的腳步雖然有點晚，但目前的機會還是很好，只是動作要快、現在就該開始。

AI產業關鍵的核心是「資料」，資料量夠大才得以透過大數據及演算法，建構出智慧模式。AI有四大浪潮：

第一波是網路AI，大量資料來自網路，媒介包括新聞、社群、影音及電商等；第二波是商用AI，以企業資料及網路資料為主體，來源有金融、保險、醫療和零售；第三波是感知AI，除了前述媒介之外，還增加了感測器資料，來源是商場、家庭、工廠和城市；第四波是目前正夯的自主AI，這個階段增加了自主資料，來源是自駕車、機器人、無人機等。

台灣在第一波浪潮中，運用AI進行了精準行銷，第二波則活絡了金融信貸服務、提升效能並降低風險；第三波的無人商店剛剛才開始。

至於從第三波進展到第四波，考量到運算量，已龐大到寬頻可能難以負荷，因此從雲端的中央運算，發展到邊緣運算。

簡單的說，就是自駕車、無人機等智慧裝置所收集到的資訊，不必再像過往一般要通通上雲端統一處理後，再從雲端下指令，因為這個流程既占用太多頻寬且速度也太慢，而有邊緣運算出現，如自駕車在運行過程中捕捉到資料，在該智慧裝置上就可自行運算，然後給出行動指令，在路上看到一隻貓，可以立即停下來或是轉彎避開，不用把資料上傳到雲端後再運算，節省時間及頻寬需求。

高效能、低耗能與低成本的「邊緣運算」技術具有很大的發展潛力，而台灣在邊緣運算這個領域已經形成產業鏈，從3D視覺演算法、語音辨識演算法、神經演算法到相對應的3D視覺感測器、語音感測器和語音晶片和神經感測器，以及無人機、無人載具等，都已有企業投入，且進展不錯。 完整且具競爭力的供應鏈是台灣發展AI產業的重要利基；國際AI及資訊科技所需要的相關設備，台灣可以透過OEM或是ODM的方式，供應九成以上國際AI及資訊科技所需要的相關設備。除了上述硬體方面的優勢條件外，在軟體部分，台灣教育體系培養出大量優秀的AI人才，開放而完整的資料，如健保、電子發票、高速公路ETC、房地產的實價登錄等，及開放而多元的社會環境與政策等，都有助於台灣發展AI產業。

微軟公司就看好台灣發展AI產業的機會，因此在台灣成立AI研發中心；亞馬遜也增加了對台灣AI的投資。被稱為是「第四波工業革命」的AI產業已成為全球最新的產業戰場，台灣要加大發展AI動作的力度和速度，爭取新一波的發展契機。