自从2017年的AI元年至今，各公司都大力布局AI技术。到了2019年，AI的应用需求更是明确，许多原先由云端运算的产品都纷纷转向终端运算处理。而连网设备现在为了解决网路频宽有限、通讯延迟、缺乏网路覆盖、资料隐私与机密等需求，对终端AI运算能力的需求已经多过于云端运算。除了演算法和大数据之外，作为AI的三大要素之一，运算能力也变得非常重要。目前各大晶片厂商都在开发各自的AI边缘运算晶片，将AI运算从云端逐渐向终端转移。

根据工研院预测，边缘端与装置端的AI晶片市场规模，估计2025年，前三大的Edge AI产品分别为智慧手机、智慧音箱、抬头显示设备（如AR、VR、MR等）。而成长最快速的产品则是消费型与企业用机器人及安全监控摄影机。

特定应用推动记忆体成长

在特定领域的专用人工智慧系统，由于应用背景需求明确、深厚之领域知识、模型建立计算简单可行，在单项测试之智慧水准已可超越人类智慧，目前在许多领域已取得具体成效。但其技术挑战则在于发展低能耗、高准确率的认知计算，包括新型运算架构电路设计、演算法等。未来人工智慧晶片是特定的演算法加速器，来加速包括卷积神经网路（Convolution Neural Network）、递回神经网路（Recursive Neural Network）在内的各种神经网路演算法。专用晶片的最大优势在于其成本和功耗降低，可以大幅提升人工智慧演算法运行效率。

事实上，AI技术所衍生的边缘应用，持续在汽车电子、人工智慧、影音串流、智慧物联等领域发酵，也逐渐成为备受瞩目的趋势。而强大的运算与储存需求也将同步推升全球记忆体市场，随着新兴应用产能的排挤效应，加上供给面的持续短缺，都将成全球 DRAM继续上涨的重要推手。

工研院产科国际所分析师范哲豪观察分析，记忆体是装置端AI晶片设计的关键，台湾具完整的记忆体产业链，及丰富的生产制造经验。若在发展AI晶片时能有密切的整合关系，将具强大的优势。台湾半导体业者擅长IC硬体设计，已有多起与国外AI新创公司合作开发电脑视觉或3D感测之案例。随着台湾AI晶片联盟（AITA）的成立，将会产生更大的综效。预期未来IoT装置所使用的控制晶片，皆将内含AI加速晶片。台湾过去具有丰富的IoT装置制造经验，未来若结合AI晶片共同发展，将在国际竞争上更具优势。

AI全面启动智慧感测商机

AI技术所衍生的边缘应用，持续在不同领域发酵。强大的运算与储存需求也同步推升记忆体市场，成全球 DRAM上涨的重要推手。

2019年亚马逊、谷歌、微软相继推出智慧眼镜、智慧戒指、智慧无线路由器语音助理、智慧耳机、高阶二合一笔电、混合实境头盔、先进手机等新兴智慧载具，不仅逐步整合机器学习加速晶片与神经网路计算AI技术，也导入更多雷达感测、颚骨振动感测、超音波测距、降噪指向麦克风、眼球侦测、存在感知、近场远端语音搜寻识别、自然语言处理、文字语音转换等创新感测辨识技术。搭配了AI晶片的感测器导入IoT装置后，有如让冰冷的硬体设备拥有了聪明的大脑与灵敏的五官知觉，可随时随地了解用户的行为、习惯、情感，进而在需要之时提供即时协助。

图一 : 台湾开始产业化布局AI相关晶片，重点在於落实AI晶片产业链。

工研院产科国际所分析师谢孟玹认为，目前在前端感测器搭配后端On Device AI进行感知学习已成为市场显学，展望未来，前端感测器也可望持续进化，整合更多机器学习与运算智慧，形成神经型态的类脑/仿生感知方案，因应事件变化驱动感知作动，跳脱过往时时刻刻采集资讯导致资料过多能耗过高之瓶颈，而达到真正接近人类感知的应用效果，进而驱动更庞大的市场潜在商机。

在AI搭配5G的助力之下，也可望带动更多具备AI特性感测方案的市场成长动能，台湾产学研可思考顺应这波AI创新感知风潮通力合作，共同致力进行产业升级，形塑下一波的全球市场竞争力。

打造Trustale AI

有鉴于使用AI支援人类决策的机会越来越多，由于人工智慧演算法接收资料即产出结果的黑箱特性，使人们对它产生了信任危机，近年来欧、美、亚等地区的先进国家对于AI发展都提出法案规范。此外，包括Google、Microsoft、Amazon、Facebook、IBM等国际科技大厂也共同成立研究AI科技最佳行为准则的非营利组织「The Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society 」。

归纳它们的诉求共同之处，即是要求AI必须具备透明性、公正性、稳健性，才算是拥有「可信任的人工智慧」（Trustable AI）的基础。这三要素也衍生出各自不同的议题，包括：AI的透明性被试图从建立演算法的可解释性加以强化、公正性则从改善资料品质消除偏见的角度加以调整，稳健性则从资料安全和管理机制加以改善。

工研院观察，目前虽尚未有一套整合性的Trustable AI解决方案或技术，但对于AI透明性、公正性、稳健性等三原则的建立，皆有研发技术工具辅助。演算法方面，Google与美国知名大学皆投入分析模型可视化的研究且已有初步的解决方案；资料品质方面，Google、Facebook、Twitter利用AI辨识假资讯且已见初步成效；资料管理和保护方面，则由Facebook、Apple、Microsoft、Google、Amazon等科技大厂，大力投入匿名化和同态加密技术的研发，且并购相关新创技术，以回应隐私安全的资料保护合规要求。

工研院产科国际所分析师杨玉奇分析，台湾的人工智慧产业发展呈现应用导向，追求AI解决各垂直领域问题的效能，这也使得AI是否可信任的议题加倍重要。除了法规与道德的要求，从技术面切入是最贴近实务的著力点，要建立演算法的透明性、资料内容的公正性、资料安全的稳健性并实现Trustable AI，需尽快整合学研单位、AI厂商、资安厂商的专业能量。

AI终端发展更多元

图二 : AI运算与储存需求将推升全球记忆体市场。

当许多消费电子市场步入停滞或衰退之际，厂商开始加强新产品的开发，以更细分的市场和功能来推动产品的成长动能。例如游戏机经历数年终于将迎来次代产品的推出，但云端服务厂商也会趁机推出云端串流游戏以及相对应的硬体来抢食这块市场，至于Oculus、Valve等VR厂商将透过游戏和内容服务来竞争。

根据拓墣产业研究所的预测，智慧手表受惠于入门款产品售价降低，以及更多品牌和产品加入，市场将加速成长，预计2020年出货量将达到8,055万支。而语音功能成为蓝牙无线耳机、智慧音箱等产品的成长关键，在低价与机海策略下市场将快速扩张。此外，增加智慧音箱的搭载功能也成为厂商吸引消费者的手段，包含显示萤幕、相机模组等，预估2020年智慧音箱的出货量将窜升到1.7亿台。

结语

面对AI的多元应用，台湾也开始产业化布局AI相关晶片，重点在于落实AI晶片产业链，并发展多元产品应用。由于台湾本身半导体产业链完整，从IC设计到系统软体、半导体制造，以及IC封测产业等，并针对应用包括智慧警政、智慧制造、商场安控、无人机巡检等。

面对未来，台湾的AI产业化任务包括了建立AI生态系、发展AI关键任务，并加速AI产业的开发。细节任务包括了透过AI晶片联盟与公协会来建立完整产业链，吸引更多相关业者投入。此外，由业界带头成立SIG，发展核心前瞻技术，促进台湾AI产业升级。并产出共通介面规格，串连AI晶片与系统应用，引领下世代的AI商机。