产业AI化尚未普及 如何创造最大推力？

DIGITIMES首度以产业AI化、AI产业化为主题举办「Taiwan AI EXPO」，一连三天展会邀请多位重量级产业专家分享对AI的洞见，包括富士康研究院CEO李维斌、台达研究院院长阙志克以及广达技术长张嘉渊等。而其中作为新创代表，近年以拿下两岸最大铝箔制造厂的全厂AI检测方案打开知名度的开必拓数据也参与其中，并透过新创视野，观察近来产业AI化的发展现况。

开必拓创始人暨CEO孙逢佑直言，现在产业AI化还在萌芽期，想像空间还很大，而产业势必要先AI化后，才可能真正进入AI产业化。至于这个时机点何时来临？则要先看产业AI化的规模是否够大，因为只有产业AI化的规模够大，市场才需要分工，才会有更多不同专业领域的厂商进来，并且各自在市场中找到定位，AI产业化才得以成形。因此孙逢佑也妙喻，「当新创开始忙不过来，你就知道这个时机点到了」。但产业AI化的规模要大到什麽程度，则不一定，要视各产业别而定。

产业AI化的规模要够大，这个说法或许有点抽象，但简单来说，其实指的就是AI必须要先在产业中普及，但不一定要成熟。孙逢佑指出，AI是靠经验累积的技术，因此产业AI化通常是一个堆叠的过程。以制造业AI化来说，像是开必拓开发fastable.ai平台，但仍需要不断迭代更新，在设备上进行软件升级，或发展新的软硬整合，这是因为制造业者往往会再进一步提出其他应用需求，延伸、扩大其他智能功能。

fastable.ai提供智能制造的AI瑕疵检测方案，但事实上光是制造业的品质管理，就是一门学问，瑕疵检测不过是冰山一角。现在开必拓不只是做瑕疵检测，更把瑕疵分级，从分级制度上活用次级品，但这过程中次级品要怎麽二次加工、后续要怎麽分流，甚至检测出来的数据要怎麽实时与前后制程勾稽，改善制程参数等，这些牵涉层面很广，也不可能单靠一家做完。

与AI有关的部分开必拓或许可以自己研发，但机械、设备硬件就需要更多夥伴，换言之，当市场需求越广、延伸越多，才会需要更多各种不同领域的专业夥伴一起进来，届时市场才会真正进入分工的阶段，才有办法把产业AI化作大，同理，当产业规模扩大，才有足够能力支持产业再往下一层分工，这是互为因果。

而如何让产业AI化能够在各产业别中普及，迅速扩张规模，关键之一在于发展通用型AI。孙逢佑说，通用型AI的好处是可以让AI普及到更多产业中，且让规模扩张的速度愈来愈快，在这两个条件下，加入生态系的夥伴自然就会愈来愈多。

虽然大部分新创在初期会投入比较多的心力经营特定产业，在各自擅长的场景中对产品及方案进行落地，并验证商业价值与可行性。以开必拓来说，也是在初期先在某一特定产业做「深」，累积经验，并对产业特殊需求发展更深化的应用，接着再奠基于过去的经验，如同上述提及，AI是一种透过经验累积的技术，透过在不同特定产业中累积的经验能够让AI「触类旁通」、「举一反三」，进而发展出通用型的AI，如此一来便可模块化快速复制到下一个产业中，逐步从深朝向「广」发展，而一旦AI可复制、可普及，可快速看见其商业价值与可行性，那麽接下来要让产业与市场扩大，就不是难事了。

责任编辑：陈至娴