(本文內容部分摘自中時電子報、DEEP FORCE)
21世紀高端科技崛起，AI、大數據、雲端計算等等，都是大勢所趨，何謂AI(人工智慧)呢?人工智慧是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智慧技術。
人工智慧透過電腦來運作，AI的核心價值體現在建構能夠跟人類相似甚至超越的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。
以深度學習技術做為AI技術發展的基礎，目的在於透過巨量資料來解決細小問題，而人類卻可憑藉著自身觀察、判斷和最終決策來解決重大問題。由此可知，在AI領域的相關技術能力仍存在著突破瓶頸，現階段的AI技術還無法支撐對所有事物的理解和精準判斷，僅能解決具有明確邊界的特定場域問題。
目前的AI發展在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究。
目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基於機率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中，AI之於未來的社會具有極高的意義與價值。
2017年大陸將人工智慧定為國家戰略目標後，相關產業迎來飛速發展機遇，更成為全球吸金能力最強的產業之一，但要發展AI產業並不是一件容易的事情，大陸AI企業的融資總額已占到全球的7成，但其背後的隱憂也跟著浮現。據億歐智庫最新發布的研究報告顯示，2017年大陸仍有9成的AI企業處於虧損階段，顯示其繁榮背後，避免泡沫化風險將是陸企未來最嚴峻的挑戰之一。億歐智庫《2018中國人工智能商業落地研究報告》顯示，2017年大陸AI創業公司累計獲得超過500億元人民幣融資，但其中的前100強，累計產生收入卻不足100億元人民幣，同時，整個產業鏈中，估計有多達90%以上AI企業呈現虧損。
且大陸的AI核心技術現今仍多處在紙上談兵、實驗室階段，真正落實在商用領域的比例仍不多，這在大陸產業轉型升級中，是值得深思的課題。在人才方面，大陸目前AI領域人才擁有量1萬8232人，占全球8.9%，遜於美國的13.9%，另按北京清華大學的報告，大陸AI領域傑出人才數為977人，全球第6，不及美國的2成，人才方面的短缺，是目前大陸AI產業最急迫的短板。
最後，大陸AI產業未來勢必要跟全球跨國企業競爭，此時爭搶行業標準制定的主導權就攸關大陸AI產業能否在未來競爭中站在制高點，而這一方面，大陸在人工智慧發展的基礎設施、政策法規、標準體系方面仍亟待完善。
人工智慧項目是一項周期長、風險大的投資，但人工智慧的發展卻能推動許多行業的變革，這對大陸的經濟轉型、產業升級至關重大，從這個角度來看，能否解決上述諸多隱憂，將是未來大陸AI產業能否躋身世界前列的關鍵!
台灣的AI產業也正處於起跑階段，在ICT產業中，台灣向來以硬體技術見長，軟體並未受到太多注目，然而未來的物聯網與雲端趨勢，AI將扮演關鍵角色，因此台灣產官學界也從去年起開始積極布局，更喊出「產業AI化、AI產業化」目標。
台灣也面臨軟體人才不足問題，90年網路剛起步的時候，台灣曾經培育出一批軟體人才，當時台灣所創辦的資迅人、蕃薯藤等，都獲得全球產業注目；網路泡沫化後，這些人才不是進入學校任教就是轉到硬體公司，包括IC設計、製造等，目前台灣這些電子大廠中都仍有相關人才。不過由於台灣產業長期在軟體領域的缺席，造成產業經驗不足，此一問題也反映在人才部分，由於AI未來將會與物聯網結合，而物聯網多為特定領域的垂直應用，這些專業領域需要的AI功能各有不同，因此設計者必須具備足夠的設計技能與產業經驗，方能打造出最適化系統。
不過雖然人才問題對AI發展造成困擾，但台灣在AI領域中仍有優勢。前面提到台灣產業雖將多數資源投注在硬體，造成軟體發展受限，不過這卻也造就台灣的深厚硬體技術與完整產業供應鏈，因此AI業者如若可善用台灣硬體產業優勢去發展軟體相關，產學、官學合作，從現在開始積極培養，未來仍然有機會!