[未來趨勢-1] 今年「+AI」才是出路


現在AI的新創,跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處,相同的是沒有獲利但是估值很高,但不同的是當今的產業巨人,已經在做很多AI新創公司的事情。

所以什麼樣的 AI新創可以殺出一條路存活下來? 
什麼樣的 AI應用會變成殺手級應用?

可以獲利的應用、可以「持續」獲利的應用,就能存活下來。

國際大廠做的是「AI+

Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon 及中國的百度、騰訊、阿里巴巴,因為在人工智慧軟體上有很大的資源與數據,加上開發多年的實力,其人工智慧軟體能力的確不是台灣一般企業可以趕得上的。像是 Amazon 的 Alexa 顛覆了智慧家庭、IBM 的 Watson 改變了傳統醫療,這就是所謂的「AI+」。

但是,問題也就在於這些大廠的人工智慧應用,並不能包含所有的產業以及相關應用。於是,他們沒有做好的、沒看到的,或是台灣原本就很強的,其實就是台灣未來的機會,而這些機會,分佈在台灣各個產業的應用上。

台灣可以做的是「+AI

但是該如何應用人工智慧在台灣的各個產業呢?正因為現在人工智慧想要有好的模式,必須使用大量數據的深度學習方式找出模型,而這必須先有大量數據。

而利用感測器收集大量數據來做分析,找出可以預測和監控異常模式是不錯的做法,這其實就是所謂的「AIOT」,將 IOT 物聯網跟 AI 人工智慧整合。

這樣的做法,台灣已經有一些例子:像是和碩聯合科技應用工廠影像識別來強化工廠檢驗;台積電利用工廠數據分析整合後提高生產良率,並根據數據做好預防保養;而像行動貝果這樣的新創公司,也在協助中小企業製造公司利用他們現在的數據,做好預防保養,避免因保養不及,造成機器停機的嚴重損失。

而「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域,因為我們有全世界最好的健保系統,有大量的資料,這對大眾健康,社會成本等等,有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」,很多資料也都公開,即使沒公開的也買得到,如果我們可以做出「金融商品神預測」,那得到的利潤將將是十分可觀的。

接下來的 2018 年,這樣的需求會越來越多,結合人工智慧強化自身能力,提高品質與效率,已經是很多企業的現在進行式,因為相關門檻降低,正是還沒開始做的企業進行數位轉型的最好機會。

先思考一下強項是什麼,然後趕緊用上人工智慧的技術,把強項變得更強吧!
(取自:數位時代INSIDE )

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