台湾AI生态系地图 显现AI创新上蓬勃发展 明日之星呼之欲出

 过去两年，台湾正快速跟上全球的AI浪潮，在各个相关领域蓬勃发展。2018年，“行政机构”提出台湾AI行动计画，全面启动产业AI化，加速产业创新发展；大约在同时间，国发会主导的亚洲・矽谷计画，也将AI纳入重点发展领域。

 

拥有良好的先天条件，让台湾逐渐成为大东南亚（东协各国＋台湾）的AI重镇。包括Google、Microsoft、IBM等科技大厂，在过去两年，陆续宣布在台湾成立亚洲最大的AI研发中心。以Google为例，自2018年1月购并HTC手机部门，共获得2,000位工程师、设计师等人才后，紧接着在3月启动智慧台湾计划（Intelligent Taiwan），宣布第一阶段，将在台湾招募超过300位AI工程师，并为台湾培育5,000位AI人才。而Microsoft与IBM，也都宣布在台湾招募的AI工程师规模达数百人。

 

台湾在发展AI上，和大东南亚各国相比，有优秀的人才与完整的产业链两大优势。在人才方面，台湾每年有超过10,000名资讯相关科系的毕业生投入职场，而根据OECD统计，台湾学生在科学教育的排名高居全球第4名，因此，在AI领域中，不论是人才的质量或数量，和大东南亚各国相比，台湾AI工程师的水准都具有比较优势；此外，台湾过去三十年来，在科技制造业累积了深厚的底蕴，在AI延伸的IoT、大数据、工业4.0等应用上，台湾的产业聚落，拥有全球独步的软硬体整合优势。

 

 

在AI新创的表现上，台湾也不断有值得让人期待的明日之星冒出头来。领头羊AppWorks Accelerator于2018年中宣布限定招募AI/Blockchain新创，至今已经毕业两期共65个新创，其中39个是AI/IoT新创，也贡献了台湾Ecosystem的蓬勃发展。

 

数位行销、电子商务发展成熟，提供AI新创成长沃土

根据AppWorks的2019台湾AI生态系地图（Taiwan AI Ecosystem Map 2019）的调查，台湾最早投入AI领域的新创，可追溯至2010年成立、专攻成效型行销广告的Tagtoo（塔图科技），除了站稳台湾市场外，Tagtoo近年也积极拓展大东南亚市场，并在2018年，获得亚洲知名行销社群CMO Asia评选为2018年印尼最佳品牌奖。

 

Tagtoo快速崛起的背后，代表台湾在数位行销、电子商务高度发展后，进入AI时代，已孕育出一批在数位行销、广告领域中崭露头角的新创。例如，提供AI数据跨萤行销解决方案的Appier，先后完成从种子轮、A轮一路到C轮的募资，共获得超过8,200万美元的资金挹注。其他像提供电商个人化推荐模组的Rosetta.ai、开发再行销（Retargeting）聊天机器人的Akohub，都是极具代表性的AI新创。

 

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AI新创衔接台湾科技制造能量

在台湾的AI新创中，另一个值得注意的趋势，则是整合软硬体的AI应用，串接台湾科技制造产业链。例如，2014年成立的Umbo CV（盾心科技），是台湾AI新创中，成功进入欧美市场的典范，在超过30个台湾地区有长期付费企业用户，包括纬创、群联都是Umbo CV的股东。

 

Umbo CV专攻智能安全监控，研发拥有自我学习与分析能力的影像辨识技术，所打造出的软体平台可透过监控的影像Data，学习并辨识影像中人、车、动植物等物件，以及侵入、群众聚集、火灾等特殊事件。除了软体平台，Umbo CV也开发出搭配用的硬体摄影机，用AI科技，改变了监控产业原本要靠保全以肉眼24小时监看的模式。

 

同样透过软硬体整合，开发AI应用的新创，还包括利用摄影机和WiFi量测的科学数据，提供实体零售业专用商情分析系统的SkyREC；开发全球第一台AI智慧宝宝摄影机的Cubo；与威盛共同合作开发Edge AI 3D套件的Lucid；成功研发自驾车辅助系统的oToBrite（欧特明电子）；以及开发AI机器人的Aeolus与NUWA Robotics等新创公司。

 

随着越来越多AI新创冒出头，台湾在创业加速器、教育、研究等面向，也呈现蓬勃发展。在创业加速器部分，2010年成立、2018年8月（AW#17）起限定招募AI/Blockchain新创的AppWorks Accelerator，目前为止已经毕业两期AI/Blockchain共65个新创，其中42个做AI ，7个做IoT。

 

AppWorks之外，也有微软新创加速器（Microsoft for Startups）、Taiwan AI x Robotics Accelerator等，皆是以AI新创团队为主要招募来源的创业加速器。台湾人工智慧学校、台湾人工智慧实验室则分别是台湾在AI教育与研究领域的代表性机构。

 

展望未来，对AI新创来说，AppWorks认为可把握三个创业机会。第一个，是自动化高人力成本的工作，例如律师、会计师、医师等高所得的职业中，利用AI来协助处理重复、例行、无聊的工作；第二个，是运用AI来做人类本来做不到的事情，例如同时根据成千上万个考量因素（远超过人脑同时处理资讯的能力），协助电商运用AI来做个人化推荐；第三个，则是在AI普及化的过程中，开发出更多不需要具备撰写程式能力，一般人就能使用AI的工具。