根據南韓媒體《The Korea Times》報導，南韓科技大廠三星電子注重人工智慧（AI）科技發展的情況越來越明確。繼日前三星於南韓首爾及美國矽谷分別建立人工智慧研究中心之後，29 日英國劍橋的人工智慧中心也將開幕。後續還有本週開幕的加拿大多倫多人工智慧中心，以及俄羅斯莫斯科的人工智慧中心。未來，三星希望在人工智慧投資獲得的成果，帶領三星營收繼續成長。報導表示，三星在全球建立 5 大人工智慧中心目的，在於確保 2020 年之前於南韓境內培育 600 名、海外 400 名總計 1,000 名的人工智慧人才，以投入人工智慧產業發展。三星正積極將人工智慧應用導入旗下產品，如目前開發語音助理 Bixby，正在進一步導入智慧家庭產品，包括電視、冰箱等，建立一個完整的家庭智慧物聯網。三星電子消費電子部門和三星研究部門負責人指出，三星最終希望能成為人工智慧領域規則的改變者。對三星積極布局人工智慧領域，其他科技大廠也是來勢洶洶，三星依舊面臨不小的挑戰。報導指出，以對手科技大廠 Google 為例，新開發的人工智慧軟體 Duplex 不但能像人類一般評論事情，還會使用有情感的形容詞。Duplex 已可透過電話與一般人談事，但對方並不知道自己在跟人工智慧軟體對話，這使大眾大為驚歎。此外，亞馬遜（Amazon）也將自行研發的人工智慧軟體 Alexa 安裝於 Echo 智慧喇叭，目前全美智慧喇叭銷量 Echo 遙遙領先對手。（首圖來源：Flickr/g0d4ather CC BY 2.0）
AI 在手機等智慧裝置的應用深化，是當前的大勢所趨。過去幾年，高通一直致力將人工智慧技術應用到智慧手機。2016 年起，高通發表驍龍神經處理引擎 SDK，吹響了進軍裝置人工智慧的號角。今年 2 月，高通推出人工智慧引擎（AI Engine，以下簡稱 AIE），讓人工智慧在裝置的應用更快速高效。高通身為行動晶片霸主，在 AI 和智慧裝置的結合有天然優勢。據高通總裁 Cristiano Amon 介紹，過去 12 個月，高通平台提升了 200% 的人工智慧性能。除了算力提升，5G 商用的接近也加速人工智慧向裝置遷移。在 5G 的技術積累，高通處於領先位置。Amon 表示，未來高通將和眾多營運商合作構建 5G 網路邊緣的計算能力。過去的訓練、推理，大量依賴雲端算力，5G 時代的到來，憑藉高速率和低延遲的特性，將進一步釋放邊緣計算的潛力，讓所有邊緣終端都具備機器學習能力。裝置的智慧，不僅可及時回應用戶指令，個人資訊更安全，更重要的是，可以提供個性化的用戶體驗，針對所處場景自主學習，讓身邊的裝置更「了解」你。未來的人工智慧、雲端和裝置將並行發展。裝置的人工智慧，可讓資料處理最靠近數據源的位置，和雲端互補。與此同時，5G 還可以將兩者打通，將各裝置連接到 5G 網路，達成萬物互聯互通，最大限度釋放裝置智慧的能量。現在，高通不斷推出 AI 相關新產品，拓展與裝置廠商合作，讓 AI 的深度應用逐漸成為裝置標配。AIE 家族再添新成員AIE 是高通推動人工智慧裝置應用的核心。目前，高通旗下晶片產品驍龍 845、驍龍 835、驍龍 820、驍龍 660 等都已支援 AIE。現在有位新成員加入行列──驍龍 710 行動平台。24 日高通人工智慧創新論壇，高通發表了這款產品。包括小米、一加、vivo、OPPO、華碩、錘子、黑鯊等眾多廠商，都在產品融合高通的 AIE。驍龍 710 為硬體廠商提供了更豐富的選擇。驍龍 710 是驍龍 700 系列產品組合的首款行動平台，基於 10 奈米製程，整合多核人工智慧引擎，並具備神經網路處理能力。驍龍 710 可提升手機 AI、拍攝、顯示、連接多方面的性能。與驍龍 660...
剛結束的 Google I/O 2018 開發者大會，CEO Sundar Pichai 向觀眾展示 Google Assistant 的新技能，可幫主人打給餐廳訂位，語氣酷似真人，可像人一樣閒聊，還會追問。自從 3 年前 Google 提出 AI first 口號以來，在 AI 領域的布局狂飆猛進，收購了 30 多家 AI 創業公司，不僅在學術層面研究人工智慧，也將成果投入實際應用。據維基百科介紹，機器學習平台 TensorFlow 最初由 Google Brain 團隊開發，用於 Google 研究和生產，2015 年 11 月 9 日，Google 宣布開源 TensorFlow，所有人都可以透過電腦和網路使用該平台。Google 旗下 50 多個產品，如語音辨識、Gmail、Google 相簿和搜尋，都運用 TensorFlow 深度學習系統。以下整理了基於 TensorFlow 開發的各種應用實例，以饗讀者。Google 神經網路機器翻譯2016 年 9 月 Google 發表翻譯技術的突破性研究：神經網路機器翻譯系統（Google Neural Machine Translation，GNMT）。同年 11 月，這項技術正式應用到 Google 翻譯，並支援英語和法語、德語、西班牙語、葡萄牙語、中文、日語、韓語、土耳其語八組語言互譯。不同語言間翻譯的誤差問題一直是機器翻譯需要克服的地方。TensorFlow 和 Tensor Processing Units（TPUs）為 Google 神經網路機器翻譯模型特別打造硬體加速器，透過不再將句子中的詞和片語獨立翻譯，而是處理完整句子，將翻譯誤差降低了 55%~85%。▲ GNMT 翻譯原理。該系統藉助最先進的機器學習技術，整體翻譯句子而非逐字翻譯，大幅提高了 Google 翻譯的精確度與流暢度。同時，Google 還建立了端對端學習系統，這讓整個翻譯系統可經翻譯自行學習和訓練，並使翻譯水準進一步提升。▲ GNMT 大幅提高機器翻譯水準。影片內容辨識 APIGoogle Cloud 影片智慧 API 使用強大的深度學習模型，基於...
安聯人壽與 IBM於 29 日聯手宣布，全球首發智慧型客服機器人 「Allie 艾莉」正式上線啟用。「Allie 艾莉」 能藉由智慧型客服為保戶進行身分驗證、即時保單變更及跨平台使用 3 大新功能，將傳統一對一的人工客服，升級成新一代、多管道的數位、智慧化服務。根據安聯人壽指出，「Allie 艾莉」是台灣壽險業首家使用 IBM Waston 認知技術打造的智慧金融客服機器人。其突破以往的文字對話方式，把複雜的金融資訊用圖像方式呈現，並能讀懂使用者的問題與情境，提供最適當且有溫度的服務，未來也將會是全台第一家金融機構建置跨官網 Web、App、Facebook 三大平台使用的 AI 客服機器人。近幾年，安聯集團將全面發展數位化列為重要營運策略。安聯人壽總經理林順才宣示，除了將金融科技全面應用在銷售系統之外，安聯同時也致力在客戶服務面的數位升級。2017 年陸續啟用了安聯 ePay 電子化轉帳授權服務，便利保戶快速授權及繳交保費之外，安聯 e 服務行動 APP 則進一步提供保戶全年無休的保險服務。現今與 IBM 聯手推出智慧型客服機器人「Allie 艾莉」，提供客戶更多元化、智慧新體驗。台灣 IBM 公司總經理高璐華表示，IBM 積極在台灣落實認知科技應用，透過 ABCD (AI、Blockchain、Cloud、Data) 創新科技帶動新興商業模式，加速台灣 FinTech 新金融時代革新。此次，安聯人壽與 IBM 團隊攜手合作，採用 IBM Watson Assistant API 結合 IBM Cloud，打造全台第一家保險機構建置橫跨官網、行動 App，以及社群三大通路的智慧客服平台。藉此智慧平台提供貼心、便利且最佳的使用者體驗，不僅安聯的保戶能輕鬆查詢、變更保單資訊，甚至增加新保單交易，安聯人壽也能有效掌握與保戶每一次互動的機會，進而優化保險金融服務與體驗。安聯人壽與 IBM 聯手推出的智慧型客服機器人「Allie 艾莉」，不同於多數坊間的人工智慧機器人僅能使用單純詞彙記憶聊天，「Allie 艾莉」藉由 IBM Watson 平台上的工具，以編寫劇本 (Script) 的簡單方式建構設計，將來自安聯客服中心的日常客戶問題，編撰成超過...
台灣新創團隊麗暘科技服務型機器人「Robelf」，今年初榮獲美國消費性電子展創新獎（CES 2018 Innovation Awards）載譽而歸，現宣布與精誠資訊、冠捷科技攜手合作，並即將於 7 月首發銷售，早鳥活動價格為 16,888 新台幣，目標在商用及家用領域成為人們的好幫手。耗時四年打造的 Robelf 機器人具有 AI 人工智慧，目標成為「為人服務」的平台，不僅能走進人們家庭生活當中，應用於兒童培養教育、智慧保全、長期照護等方面，也能在商用領域做為人們的輔助工具提升工作效率。麗暘科技攜手系統整合商精誠資訊、液晶顯示產品代工大廠冠捷科技共組產業生態鏈結盟合作，也將與中華電信合作導入 MOD、HiChannel、KKBOX 等娛樂影音串流服務。麗暘科技執行長陳凌鋒表示，Robelf 在 2018 年 7 月上市後到年底銷售可望達 6,000 到 7,000 台，預估台灣與中國家用數量占其中 4,000 到 5,000 台；商用則以台灣先行，約達 2,000 台左右，目前訂單已經接得差不多。接下來 Robelf 也會有不少客製化及方案合作，目前已找到韓國合作夥伴在當地代理銷售，另外也在跟美國代理商洽談當中，未來還有很多可能性。▲ Robelf 即將於 2018 年7 月上市去年 Robelf 在台北國際電腦展（COMPUTEX 2017）中首次亮相時，其 85 公分的身高就是一大特點，頭部可近 90 度仰高或轉動，讓使用者站立時也能輕鬆操作觸控螢幕，不必彎腰或蹲低遷就機器人高度。Robelf 具有聲音偵測功能，能接受語音指令操作，其語音辨識技術與多家企業機構嫁接，包括 Google、中國騰訊、科大訊飛、中華電信等。此外，Robelf 還具有臉部辨識、室內定位、移動避障等功能。▲ Robelf 高 85 公分、重 7 公斤，頭部觸控式螢幕解析度為 1280 x 800「現在很多人對於 AI、機器人會抱持著恐懼，但我們相信未來的世界會有很大的不同，會是一個物聯網的世界，」陳凌鋒說明未來所有物聯網裝置會是數據交換分析的媒介，人類的生活習慣將會大大受到改變。他提到，現在麗暘科技朝離線 AI 智慧「Robelf...
在一年一度輝達 (NVIDIA) 的 GTC 大會上，近兩年執行長黃仁勳一直選擇台灣做為其首先開始的第一站，顯示對台灣的重視。對此，黃仁勳表示，台灣擁有全世界最優秀的半導體、設計人才，在未來全球發展人工智慧 (AI) 的趨勢下，台灣都將是 NVIDIA 不可或缺的夥伴。至於，被媒體問到，對於台積電董事長張忠謀即將在 2018 年 6 月份舉行完股東會後就退休，會不會影響 NVIDIA 與台積電的合作關係時，黃仁勳表示，自己很高興能成為張忠謀的朋友，也很開心成為台積電的合作夥伴。因為台積電是一個成功及偉大的企業，NVIDIA 與台積電的合作關係將不會有所改變。NVIDIA 的 GTC 技術大會於 30 日開幕，首先即由創辦人暨執行長黃仁勳進行開場演講。會後，黃仁勳在接受與媒體的聯訪時提到，因為台灣有著優秀的半導體與 IC 設計的基礎及人才，這在 AI 產業發展的過程中，生產人工智慧晶片是不可缺少的關鍵項目，而且 NVIDIA 在台灣也有多的合作夥伴，例如台積電、廣達、鴻海、英業達等企業，因此對台灣來說是一個很好的發展機會。再從應用的角度來看，包括台積電在使用深度學習進行晶片的生產，鴻海也在使用深度學習再進行品質檢測與生產管理等。還有很多企業的經驗，都可以在 AI 領域中提供做為範本，做為其他企業或國家的學習標竿。黃仁勳進一步指出，雖然相較於美國或中國，台灣的市場較小，但是也因為有著生產及應用上的優勢，台灣要做華人世界 AI 產業的領導者。這就不是美國、中國、英國、香港、新加坡等國家所做得來的。而這也是台灣在 AI 產業上的利基點，也會是未來最大的競爭優勢。另外，媒體還問到，因為輝達與晶圓代工龍頭台積電有著長久的合作關係，而台積電董事長張忠謀則預定在 2018 年 6 月份退休，這就是事情會不會影響兩者的合作關係時，黃仁勳指出，張忠謀已經樹立企業界的標竿，他已經是這世界上最棒的企業領導者之一，很高興自己能跟他成為朋友，而且一直以來都非常享受與張忠謀工作的過程。此外，黃仁勳也強調，過去 30 年來，台積電在張忠謀的帶領下，就像家庭一樣擁有單純的文化。而且，30 年來就只專心做好一件事，那就是做好晶圓代工這件事。這樣的決定，使得台積電不但能夠在全球的競爭環境中生存下來，如今還愈加強大。因此，對於有這樣的合作夥伴，兩家公司的合作關係未來也將不會因此而有所改變。黃仁勳強調，張忠謀一直是個聰明的思考者，他幾乎在任何時間中都在思考、學習，並且提問，而且不論何時總是精力充沛，似乎完全都不會感到疲倦；張忠謀就像是台灣最重要的寶藏一般，原因是在這世界上，沒辦法找到像張忠謀這樣的一個人，帶領著台積電讓這樣的一個公司能夠如此偉大；張忠謀造就了世界上許多的科技巨擘，當前也仍在為這個世代努力奮鬥。因此，黃仁勳打趣地說 : ｢ 誰說年紀大的人不能繼續管理公司？張忠謀在企業管理的角度上，他一點都不老。｣(首圖來源:科技新報攝)
因為近期 GPU 運用在 AI，而在科技圈聲勢相當高的 Nvidia，從 30 日起一連 3 天，在台北舉行 GPU Technology Conference。儘管 Nvidia CEO 黃仁勳宣布用在高速電腦運算和 AI 結合的 HGX-2 平台，但 Nvidia 強調他們是 AI 技術背後的生態系營造者。Nvidia GTC 大會上宣布 HGX-2，由 16 個 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU 組成，能夠處理科學運算和模擬的 FP64 和 FP32，以及 AI 運算需要用到的 FP16 和 Int8。 ▲ Nvidia CEO 黃仁勳宣布高速電腦運算和 AI 結合的 HGX-2。3 月時 Nvidia 宣布的世界最大 GPU...
5G、AI 的時代來臨！需要處理的資料量愈來愈龐大，5G 要求高傳輸、低延遲以及超大連接；AI 要讓裝置擁有快速反應的能力，資料還要上雲端未免太慢。現在裝置與雲端之間多了一層邊緣層（Edge），減少資料往返雲端的時間與成本，裝置更能快速反應，也讓工業自動化、智慧城市、無人車的夢想愈來愈近！ 而資料傳輸大增，記憶體需求跟著升高，除了 AI 化裝置端物物聯網的儲存需求提高，邊緣運算、雲端等企業端記憶體需求更是不容小覷，以 Enterprise SSD 為例，其位元出貨量在 2016～2018 年間，年成長率都超過 50%，是所有 NAND Flash 應用產品中，成長動能最強勁的存在。DRAMeXchange 預測，到了 2020 年有超過兩成 Enterprise SSD 成長動能由雲端運算所帶動！ 延伸閱讀： 集邦科技「Compuforum 2018」研討會 6/6 登場，聚焦邊緣運算下的儲存新時代商機與技術發展 【拓墣觀點】AI、5G 都靠它，邊緣運算夯什麼？ 邊緣運算加速 AI 與 5G 發展，至 2022 年市場規模 CAGR 將逾 30% 5G、大數據帶動，哪幾類記憶體需求大增溫？
NVIDIA 創辦人兼執行長黃仁勳在 30 日於台北舉行的 GTC 技術大會表示，GPU 運算是 AI 發展的加速引擎，未來在各行各業上，包括媒體、娛樂、醫療、自駕車上都會看到 AI 應用。而對於加密貨幣對 NVIDIA 的 GPU 所帶來的影響，黃仁勳則表示目前會把重心放在其他方面，加密貨幣只是個紅利市場，他一點都不擔心。至於，手機晶片廠也瞄準 AI 應用而來，黃仁勳指出，那個不是他們的戰場。黃仁勳指出，25 年來摩爾定律讓運算效能成長 10 萬倍，但這個成長速度已經停滯，為了解決人類面臨的最大挑戰，需要更多的運算，GPU 加速運算已到了關鍵點，世界需要超大型的 GPU 來開發更強大的模型。因此，NVIDIA 攜手台積電，宣布推出以 12 奈米製程打造，並搭載 Tensor 核心的 Volta 繪圖處理器（GPU）的 HGX-2 雲端伺服器平台，透過高效能運算與人工智慧的整合，提供業界一個強大的多用途運算平台，以克服全球最艱鉅的運算挑戰。至於，被問到最近自駕車的事故，會不會影響到 NVIDIA 在自駕車上的發展時，黃仁勳強調，這正是他們不得不加速開發自動駕駛汽車的原因。因為，自動駕駛汽車永遠都在警戒狀態，如果做得好，未來車禍事故就會減少。因此，當他們的資訊娛樂化事業發展的很好，成長非常非常快的時候，7 年前如果他們沒有將工程師，移轉到自駕車領域，就不會有今天的發展和成就，他很滿意當初做的決定。另外，有媒體提及，過去一段時間以來，因為加密貨幣的熱潮，帶動了 NVIDIA GPU 需求，不但讓 NVIDIA 的獲利滿滿，也讓 NVIDIA 的股價攀高。如今，在各種因素下，加密貨幣的挖礦熱似乎有點退燒，也可能連帶影響 NVIDIA 的業績時，黃仁勳對此指出，加密貨幣的需求提升，雖然 NVIDIA 的獲利提升，讓其他的市場買不到 GPU。但是，加密貨幣的需求降，其他的需求也就會增加，這對 NVIDIA 來說也是件好事。所以一點都不在意這種來得快、去得快的紅利商機。 NVIDIA 還是會把重心放在其他領域，好好發展。至於，目前有手機晶片業者從邊緣運算的角度出發，也想搶食 AI 商機。這件事情在黃仁勳看來，這是完全不同的市場，也不會對 NVIDIA 造成影響。黃仁勳進一步表示，手機晶片業者從邊緣運算的角度出發，就好像麥克風也可以做深度運算、喇叭也可以做深度運算，無處不可做深度運算一樣，那些都是很淺薄技術的市場。而...
在 DevDays Asia 2018 亞太技術年會的第三天，除了邀請到（亞洲）互聯網工程院首席工程總監徐鵬陽登台，台灣微軟 AI 研發中心執行長張仁炯也特別分享了對於 AI 進入產業的看法。張仁炯過去在微軟服務了將近 20 年的時間，2018 年初因應台灣微軟 AI 研發中心成立，他受邀擔任研發中心執行長，由於在微軟曾經待過許多團隊，張仁炯可以說是 20 年間一直看著電腦軟體產業在改變，而他也持續對台灣產業發展現況學習觀察，並從中得出了一些感想。張仁炯指出，台灣在硬體製造和 IC 領域上一直有著堅強實力，而這過去也為台灣經濟發展打下良好基礎，但可能是其他產業過於強勢時導致的排擠效應，綜觀過去這 20 年，軟體產業和人才並無太多發揮空間。或許也是因此隨著 AI 浪潮來臨，許多產業都非常焦慮未來發展，但張仁炯指出，他在與學校老師接觸的過程中，發現台灣 AI 基礎科學研究能力其實非常強，在國際學術論壇經常得獎，真正的問題反而是在於台灣「學術能力難以轉換為商業應用」的特殊情況，這使得研究成果難以透過商業平台走到國際，如果能解決這種脫節、協助產學連接，其實台灣 AI 發展未來並沒有大家所想的這麼糟。但企業要發展 AI 究竟該從何處著手？張仁炯指出，除非是打算成為一間 AI 公司，否則企業都應該要將焦點關注在 AI 應用上，試著將最好的技術以「最適合的方式」運用在企業中，這是因為現今的 AI 技術並不是真的那麼聰明，在不具備融會貫通與想像力的情況下，實際上是你教什麼它便做什麼，無法做到學習範圍以外的東西。許多人都知道 AI 的技術發展很好，但張仁炯也注意到許多人在談起 AI 時是『為了 AI 而 AI』，他認為其實人們不應該過分強調技術內容，而是該去關注技術對生活、對自身企業可以達到的改善成效，像是經常聽到的自駕車、醫療影像、工業製造、商業流程改善，不外乎都是仰賴影像處理、語言、語音等幾項 AI 基礎技術上達成，「比較有趣的還是在於，能不能找到一個好的場景把技術應用到你的工作或生活當中。」在市調機構 IDC 的預測中，AI 將在未來三年內為全球企業增加 1.2 兆美元的收益，在面對這樣的 AI 浪潮下，張仁炯認為，台灣多數企業面臨的最大困境是在於「數位化能力不足」，這將是發展 AI 必須首要解決的問題，如果公司數位化程度不夠，談起 AI 只會有些本末倒置。在張仁炯看來，未來必定是屬於軟體的世界，完全不需要討論，如果台灣產業仍舊沉浸於過去硬體產業的成功將無法跟上未來，但這並不代表就必須拋棄過往硬體發展的一切，可是應當將其視為基礎持續努力。「如果沒有開創性學習，你就只能持續做出類似的決定。」張仁炯也提醒企業，運用 AI...