AI產業化或產業AI化?台灣在人工智慧大商機中的角色(上)

近年來,在後互聯網的時代,有很多新一波的科技名詞開始進入產業應用,包括了物聯網、大數據、人工智慧、區塊鏈、雲端/邊緣運算、機器人等等,而對於台灣產業而言,如何在新一波的技術轉型中確保公司在產業鏈中的位置,甚至在新價值鏈中佔有一席之地。

但隨之而來的恐慌卻是由於人工智慧宛如軍備競賽一般的出現在企業之前,不論是谷歌Google、微軟Microsoft,或者是海峽對岸的BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)等,還有陸續崛起的AI人工智慧獨角獸,都與台灣廣大的製造業與中小企業似乎距離很遠,要合作似乎也不太可能、至於要競爭舊更說不上了,這也是我個人與企業主對談時最受歡迎也最困擾的話題之一。這些問題還包括了:

“物聯網如何幫助公司提昇辦公效率?” “辦公室的照明如何更省電?” “我想讓員工更好的利用非固定式座位,這要怎麼做到?”

“人工智慧要怎麼協助客服系統更有效率?” “AI很厲害但是要怎麼導入公司系統?” “大公司資源這麼多,我們這種中小企業以後還有機會嗎?”

“要去哪找人工智慧的人才?公司相關數據夠多嗎?這個人要放在什麼部門 — 是資訊部還是總經理辦公室?”

以下是日前在軟協主辦的<2018智慧生活軟體應用展>的研討會中,所發表關於這個議題的演說,在這邊與業界朋友分享。

台灣資通訊產業在上一波以PC/NB/Mobile為主流的時代,以彈性製造、服務快速著稱,難道在人工智慧這一波浪潮下會失去這龐大商機嗎?其實並不盡然,相反的機會相當多,因為人工智慧的基礎在於大數據,大數據的分析方法與找出解決問題的根源在於行業知識(know-how),不論任何革命性的科技,包括前述的前沿技術等,都只是服務於人類與商業的賦能工具,如何運用科技來有效地提昇生產、管理、研發、業務開發的效率,才是這一波新科技發展的關鍵,好比西元2000年左右互聯網出現了很多達康公司,但最後都隨著網路泡沫化消失,但網路開始賦能各行各業,在這十幾年間大幅提昇人類生活的效率。

以一個販售消費性電子產品的產業來說,以下是典型可以導入人工智慧AI應用的節點,如下:

從工廠管理、生產管理、產品研發、一路到業務支援都有廣泛導入人工智慧的機會,企業可依據本身需求,排列優先順序依序導入,而對口單位是否需要是了解人工智慧的專才?其實是不須要的。

但弔詭的是,理論上與AI供應商或系統整合商的對口必須是公司內最了解此項業務的單位,但這單位往往是最反彈導入人工智慧的單位,反彈的原因來自於AI在部分工作內容的取代性,且這也常會牽涉到公司內部的權力鬥爭。解決之法無它,最後看的還是管理層(上至老闆)的決心,以個人輔導企業轉型的經驗來說,技術導入與尋找關鍵問題這多半都只是表層原因,最後要解決的還是人的問題。

在台灣除了製造業之外,人工智慧也正在改變幾個重要產業,包括金融業、零售業、餐旅業等服務業,以及IT產業的物聯網相關應用,還有最重要的醫療與健康管理相關產業。以下我們來看幾個應用案例。

在零售業的部份,無人商店或者自動化商店將會在未來幾年影響人們的生活,以亞馬遜著名的Amazon Go無人商店來看,亞馬遜正在數位化實體世界的購物流程,其著重的部分在於消費者進入了實體商店後”如何買東西”,包括了購買動作與心理的小劇場,運用了大量的藍牙定位、影像分析,以及各類的感測器,企圖精準的分析消費者的整個購物過程與動機,為的是能更準確的找到售價與銷量的交叉點,讓商品與資金快速流動,並且能有效的避免排隊人潮,讓消費者拿了就走(Just Walk Out Technology),並且降低龐大的現場人力需求。未來還有可能會佈置Amazon Echo在無人商店店內,讓線下店沒有庫存的商品,會員用戶可以立刻在現場用智慧音箱訂購亞馬遜電商服務。

相對以台灣7–11的無人商店來看,著重的部份還是在”消費者買了什麼以及要如何快速結帳”,比較沒有放在買東西的細部過程上,在人工智慧的倚重上相對的少了很多。

而在韓國最大的連鎖超商CU的店中,則是與韓國行動網路最大的SK電信合作,引進其智慧音箱NUGU,SK電信將先在100家CU便利店安裝其NUGU智慧音箱,協助超商運營。

NUGU將放置在櫃檯附近,以便店員可以詢問大約200個管理與超商營運的相關問題。

SK Telecom NUGU AI Speaker

智慧音箱將會回答一些店員FAQ,比如送貨卡車目前位置,以及提供店內設備供應商的信息,以便店員可以在出現故障時與他們聯繫。那為什麼要擺設AI智慧音箱在店內呢?因為超商員工是以輪班為主,而且人力需求的轉換率相當高,智慧音箱扮演的角色類似一個資深店員的角色,可以協助新進店員快速進入狀況並且即時掌握物流狀況。

智慧音箱是目前最能讓人工智慧落地的載體,也是未來機器人在各行各業應用的濫觴,搭配硬體本身在邊緣運算的能力跑模型做AI即時應用,以及在雲端運算搭配大數據做AI訓練,未來不論在B2C消費端或者B2B行業端都會有巨大的應用存在。


「產業AI化」與「AI產業化」其實是同時存在一個閉環當中,讓我們再看一次AI產業循環圖(如下),如果台灣產業累積已久的有效數據與行業知識,能夠大量整合進入台灣資通訊產業的軟體與服務相關公司,並由後者透過大數據與人工智慧服務回頭賦能並回饋在產業之上,讓產業結構產生質變,並且形成正向循環閉環,則包括台灣各式產業與AI產業都能夠在人工智慧時代於價值鏈中佔有一席之地。

在下一篇的文章中,將會針對餐旅服務、智慧家庭、健康管理等各產業舉例說明,並且探討目前台灣發展人工智慧產業的斷鏈點,以及筆者個人建議的解決方案,讓我們下次再聊。