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2024年7月31日 · Google Cloud 大中華區合作夥伴暨亞太區獨立軟體供應商合作夥伴架構師總監 Sylph Lin 分享，生成式 AI 在製造業主要有三大應用場景：「洞察消費」、「智慧賦能」、「製造優化」。 Sylph Lin 也點出企業常見的誤解，「大家在用大模型的時候，常認為要挑一個最好的模型，然後讓它解決我的問題，但是很多時候企業使用的特殊場景並不是一般大模型可以滿足的，因為一般大模型是基於通用場景來訓練，可是企業要解決的是內部的特殊場景。
- 美中貿易大戰，台灣製造業的國際分工角色「升級」的時機到了
- Ai 終端多元化衍生晶片需求，台灣在「軟硬整合」擁有絕佳位置
- 當汽車變成裝著輪子的電腦，Pc 王國台灣可以做什麼？
- 善用b2b的利基，台灣才能在ai時代順勢發展絕對優勢
- 發展 Ai 時代的產業優勢，公部門要做驅動市場的領先者
- 軟、硬體人才沒交集，代表過往 10 年台灣沒有思考世代整合問題
- 為什麼台灣硬體廠投資新創，過去幾年成功案例這麼少？
- 大學追求的研究題目，都不是台灣最有優勢的題目
- 為什麼我們沒有新興產業？在政策上台灣做錯了一些事情
《科技報橘》社長戴季全（以下簡稱「戴」）：中美貿易戰的一環，不少國際與大陸設廠台商，近期紛紛開始把部分資金移回台灣、擴大台灣的投資與研發能量；針對這個現象，Google 怎麼觀察市場變化？採取的行動是什麼？ Google 台灣董事總經理簡立峰（以下簡稱「簡」）：AI 時代硬體發展越來越重要，AI的應用中，硬體平台不只在手機，也在智慧家庭和智慧汽車等；但不管是什麼樣的新應用，都需要相應的硬體平台。 在系統相關軟體上，Google 台灣團隊一直都是研發重鎮；加上併購 HTC 硬體團隊的整合（編按：Google 於 2017 年 9 月宣布以 330 億台幣併購 HTC 手機 ODM 部門），Google 台灣團隊已經是亞太地區最大的研發基地。事實上，Google 這幾年投資台灣的規模持續在成長，...
戴：這跟「邊緣運算」趨勢也有關係，在 client 端運算決策，不是全部在 cloud 端。剛剛你講的手機個人化，是不是代表硬體還是有既定標準，但是在 AI 的部分要透過每一個用戶每日使用的智慧裝置去蒐集、累積 Data ，然後在邊緣端去訓練個人化 AI？ 簡：對，你講這就是重點。為什麼終端需要運算？舉例，現在很常被應用的人臉識別，就是用戶打開手機，裝置端開始學習辨識。 為什麼這個是重點？因為終端的硬體標準現在還沒有成立，百家爭鳴。大家都在爭奪那個機會，就是「AI 時代的晶片」。譬如說你看 Google 在雲端技術有 TPU 晶片，在手機端、在 edge 端也會需要，因為終端裝置開始不斷做 machine learning，未來，用戶個人的行為都在手機端學習，所以手機端也要有一個學習的晶片。...
戴：智慧汽車的彎道超車，具體可能怎麼發生？ 簡：智慧汽車是全新的產品。可是這對台灣來說恐怕是最難的產業，台灣汽車自主這麼多年都沒有成功，根本問題是台灣 home market 很難養出自有供應鏈。智慧車又更難，Tesla 是已經接到訂單，但車子還做不出來，就代表這不只是設計生產的問題，還有是供應鏈的問題。 如果要從台灣的機會來討論，智慧汽車有一個新的問題：「智慧汽車到底是汽車還是電腦？」有一個簡化是「智慧汽車是裝著輪子的電腦」，這樣討論問題的話，那對台灣 PC 產業就是一個新的機會。 PC產業現在還有一件很重要的東西，握在台灣手上，就是主機板，因為主機板都沒人在做。智慧車如果是一台裝著輪子的電腦，智慧汽車產業就需要運算能力超強的主機板，這件事情台灣可以做。至於智慧車的應用層，我還是看不出來我...
戴：所以從台灣舊的產業利基上起跑，我們要如何建立在新產業發展浪潮底下的優勢？產業應該用這種方式思考自己的國際分工地位嗎？ 簡：我覺得我們根本上要思考兩件事，然後重新思考台灣的產業戰略應該怎麼設計和發展。 第一，台灣年輕一代很難接受我們沒有 B2C 產業。我們沒有品牌，這可能就是我們的現實。那可不可以大家接受台灣原本就很強的 B2B 產業，然後強化台灣這個「有品牌」的 B2B 產業？台達電的電源供應器世界第一；聯發科也是 IC 晶片設計的品牌強者。從這一個觀點來看，台灣沒有需要從彎道超車的概念來想下一步。 簡單比喻就是說，你知道車子開的方向，你不是「超車」他，是「靠過去」，利用原來的優勢繼續靠過去，在這種情形下台灣在 AI 時代就很多東西可以做。 我舉一個最簡單的例子，上次在半導體年會我在討論...
戴：如果這個智慧監視器前置成本那麼高，看起來勢必得在公領域發生，你認為在推動新的 AI 產業發展，公部門應該做什麼、在其中扮演的角色是什麼？ 簡：假如今天政府想要變成一個引領者，他要先把全台灣的監視器都變成智慧服務。可是台灣公領域制度把台灣看太大，好像每一個地方要管的事情有多大多少一樣，所以每個鄉里自己管自己的燈，自己管自己的監視器，結果所有的監視器沒辦法串連。內政部花很多年想嘗試推動但做不到，因為原先監視器開發的時候就是不同系統。
戴：現在台灣政府可以做到的程度，大概就是說「我這個試辦區域給你，你來申請」，可是看起還好像是政府要主導。 簡：這又一個大問題了。我自己非常、非常相信 AI 帶給台灣的機會，會跟其他國家很不一樣。PC 時代，辦公室軟體人才和電腦製造硬體人才，彼此中間有很大的鴻溝，到了網路時代，gap 更大，兩邊人完全沒有交集。 但是，只有在 AI 時代裡頭，做 AI 軟體人才跟作硬體的人才，交集點比較高；因為，AI 是在最先進的裝置（硬體）上運作。台灣應該把握它，但不是什麼都做，台灣沒有這個條件什麼都做。譬如說智慧汽車，我們到底該做哪個部分？我們要想清楚，不是全部，不可能。因為台灣人口就那麼少，策略思維是重要的。 好，回到實務面，公部門必須引導這兩個產業有交集，但應該怎麼做？台灣 40 歲以下新創很少碰硬體的...
戴：所以現在全球的趨勢上，從純軟體面起家的團隊要去發展一些新的硬體，去深圳會是這些團隊的直覺選擇？ 簡：對，我這件事講了已經十年左右了，深圳崛起了，今天不管是哪個創業家，不管是在法國、美國、台灣、日本，如果你要做硬體、做軟硬整合，都深圳了。我們剛剛講的台灣優勢在過去十年其實一直在削弱。 台灣軟新創和硬代工怎麼矛盾怎麼辦？我自己覺得本質上應該是容易的，新創團隊在思考方向時，就先想好台灣硬體產業會需要它；要併購他，若從一開始的規劃是這樣想，最後很自然會發生。可是如果他們一開始想的是要成為一間成功的網路公司，那就沒機會了。而代工廠，要試著從等待需求產生，用最短時間找到製成解決方案以降低成本的方式運作。
戴：整體來說，台灣的人才與台灣在未來國際產業分工上的角色是斷鏈的，傳統的硬體代工有很明確的國際定位角色，但是我們的人才還沒有找到最適合一展長才的角色？ 簡：這就是我一直覺得台灣很尷尬的地方。台灣的硬體公司，每天都跟全世界最重要的公司來往，閱讀的東西都是全世界最新的東西。可是我們有一堆素質極高的年輕世代去創業後，每天很認真，卻連公司要長到20個人都很難，每天接觸的人跟公司都不是世界最頂尖的。 戴：你認為這個現象的根源來自於哪裡？ 簡：這個根源，我要從一個比較遠的地方談回來，大學教育。 大學教授選研究題目，完全根據歐美國家的研究方向。可是歐美國家的優勢是，他們是一個英語共同市場，所以沒有市場大小問題，只要用英語都可以銷售，所以他們的研究題目方向，都是 B to C。但台灣有一個非常獨特、全世界都...
戴：所以產業也有問題，不只是學校的問題？ 簡：對，我們可以這樣講，台灣沒有新興產業，造成學校新興領域跟台灣新興產業沒有辦法交集。但台灣沒有新興產業這件事情，你倒回來看日本有沒有新興產業，沒有。德、法都沒有。那意思就是說，新興產業並不容易。 新興產業是要有新時代的人才，大部分的國家是發展到了一個高原期之後，每年產生的人才回到舊產業就差不多了，沒辦法再冒出來。那政府要做到讓新興產業有可能出來需要做什麼？回過頭來看，就是我們可能做錯一些事情。我們對於獎勵新創、獎勵新興產業過度保守。我們一切都要公平、不偏愛他、沒有稅制優惠、對人才沒有優惠，那當年我們是這樣給新竹科學園區的，等到我們把那些東西都要求公平的時候，你會發現新興產業永遠被夾殺。 一般的講法是說，我今天要做新創、聘十個工程師，搶不過聯發科、鴻...
2024年8月7日 · 分享本文. 面對這股一波波襲來的 AI 浪潮，全球製造業者正積極探尋以 AI 推動轉型、開創生產力革命的方式。. 據 IDC 《2024 台灣企業雲端策略與技術投資趨勢》調查指出，以雲端為中心的數位基礎架構扮演著轉型催化劑的角色，提供了極大的可擴展性 ...
2019年11月21日 · 戴：5G 所需要的資料中心架構，核心目的就是為了滿足低延遲，所以數據存取不能離服務發生的地方太遠，才有機會達到低延遲的目標，有些服務是連一點點遞延都無法接受的。
2021年8月3日 · 李洋（左）王齊麟（右）麟洋配奪下 2020 東京奧運羽球男子雙打金牌。. 首圖來源： 體育署. 2020 東京奧運，讓「麟洋配」李洋、王齊麟、林昀儒、潘政琮、湯智鈞、黃筱雯等選手的名字為台灣國人所知，但台灣體育資源長期不足，在他們於此次奧運發光發熱之後 ...
2024年8月8日 · 當機器人被注入生成式 AI，和人類一起生活的場景不再科幻，解鎖新技能的速度也飛快進展。. 獲得 OpenAI、NVIDIA 等巨頭投資的新創 Figure AI，今年頻頻展示火力──1 月大秀自家人形機器人會煮膠囊咖啡、2 月會搬東西、3 月可讓人類下語音指令和對話、7 月跑到 ...
2024年8月6日 · 哈佛輟學生打造 AI 項鍊「Friend」估值達 5 千萬美元！. 稱「陪伴」是 AI 殺手級應用. AI 硬體裝置是近期許多新創的產品開發方向，但市場反應熱絡程度差異甚遠，例如 Rabbit 和 Humane 都曾以「顛覆智慧型手機」的 AI 裝置引發熱議，然而消費者評測產品後負評不斷 ...
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