提起臺灣AI產業(yè)，不管在亞洲還是世界似乎都找不到一席之地。我們對臺灣AI產業(yè)的印象大概都來自于那篇關于“大陸在辦大數(shù)據(jù)研討會時，臺灣卻在辦鹵肉飯節(jié)”的新聞，以及李開復在臺灣大學演講時講到的那句“臺灣做AI的優(yōu)勢在于人情味”。

同時伴隨著宏碁、HTC在硬件市場表現(xiàn)的節(jié)節(jié)敗退，好像從輿論和市場兩方面看來，臺灣都注定要錯過人工智能時代了。但事實真的是這樣嗎？

臺灣AI技術究竟有多差？大半企業(yè)尚未接入云服務

首先我們可以來看看臺灣AI產業(yè)發(fā)展落后的客觀原因。

首先是在整個移動時代，臺灣深度參與全球化分工，將自己定位在了硬件代工的位置，從而使臺灣在移動軟件方面相對弱勢。Google臺灣地區(qū)董事總經理簡立峰博士曾經在演講時表示過，由于臺灣硬件產業(yè)的成功，已經形成了硬件思維的固化模式，工程師們習慣了被自上而下地領導，缺乏開源精神，也就很難適應軟件創(chuàng)新。

而這樣導致的結果，自然是數(shù)據(jù)資源和云計算、云儲存技術的匱乏。一份來自臺灣自由撰稿人雁默的調查顯示，兩百多家臺灣企業(yè)中有三分之一根本沒有接入云端，另外三分之一計劃接入云端卻沒有明確的時間規(guī)劃。

加上臺灣很大一部分企業(yè)依然以服務當?shù)赜脩魹橹?，資本活性極低，久而久之當?shù)亟洕w會陷入一種自給自足的狀態(tài)。雖然不接入新技術也能維持現(xiàn)狀，但是并不利于企業(yè)創(chuàng)新和長久發(fā)展。

如同上圖顯示，大多數(shù)企業(yè)還停留在端側ERP和CRM系統(tǒng)，僅有17％的企業(yè)應用上了數(shù)據(jù)分析，而應用了機器學習的僅有5％。

在這樣的現(xiàn)狀下，最起碼我們可以判斷現(xiàn)階段臺灣的AI發(fā)展和應用是不盡如人意的。

很多人常常拿日本和臺灣進行對比，其實雙方在人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀上也很相似。在日本街頭會看到大量平成初期建設的自動化裝置：販賣機、用燈光顯示座位空余的餐館平面圖……當一個國家或某座城市在某種科技水平下得到滿足，并且未來人口水平沒有打破這一平衡時，科技發(fā)展的動力也會有所喪失。

人們滿足于自動販賣機，可能就不需要無人便利店；人們滿足于街邊的大頭貼機，可能就不需要美顏算法。

AI世代，臺灣還有哪些可能？

當然我們討論這些并不是為了唱衰，而是為了從現(xiàn)狀中找可能。實際上臺灣發(fā)展AI產業(yè)的前景也沒我們想象的那么悲觀，在當下至少存有兩大優(yōu)勢。

第一個優(yōu)勢既是半導體工業(yè)。AI并非僅僅依賴于算法和數(shù)據(jù)，硬件設施也是其中不可或缺的一環(huán)。未來隨著人工智能技術的普及，適用于各種場景和各種設備的GPU、NPU將會有極大的出貨量。這時臺灣豐富的代工經驗和IC設計基礎就會成為一種優(yōu)勢，或許是因為AI芯片的研發(fā)成本較高，一些臺灣廠商最近才開始應聲而動，上個月聯(lián)發(fā)科才發(fā)布了首款AI芯片P60。而隨著大陸市場AI芯片需求的增加，臺積電的代工訂單也呈指數(shù)級上漲。

另一個優(yōu)勢則是臺灣的人才優(yōu)勢。臺灣雖然人口不多，但科學基礎教育水平足夠高。尤其從八九十年代開始，臺灣對IT技術的引入比大陸更早，也擁有更堅固的教育基礎。在上個世紀，臺灣涌現(xiàn)了一批類似侯捷這樣的技術作家，影響了中國一代程序員。

到今天，臺灣大學的機器學習課程仍然在網上大量流傳。在2016年一份關于全球人工智能高校的排名中，臺灣大學位列第37名，是除東京大學以外唯一一家入選Top50的亞洲高校。

像AlphaGo的“人肉手臂”黃士杰就畢業(yè)于臺灣師大，如今他已經是DeepMind的頂級工程師。只是和黃士杰一樣，隨著臺灣的人工智能發(fā)展遲遲沒有起色，臺灣高校薪資水平也不高，大量AI方面的人才正在外流。臺灣早年間累積下來的優(yōu)勢，正在被一點點耗盡。