Apple 的 HomePod 產品開賣，將促使智慧音箱進入戰國時代，根據 TrendForce 旗下拓墣產業研究院指出，2018 年各智慧音箱產品的市占率排名，Amazon 儘管較 2017 年市占率 69.1% 下滑，仍獨占鰲頭，市占率達 50.8%，接續則為 Google Home 系列的 21.6%。Apple HomePod 今年的市占率預計將達 8.9%，此外，阿里巴巴與小米的智慧音箱產品市占率則分別為 6.3% 與 5.1% 。拓墣產業研究院分析師田智弘指出，智慧音箱市場除了既有的 Amazon、Google，Apple 加入之後， 智慧音箱市場預期將受到更多消費者的關注，加上包含小米、 阿里巴巴也都推出相關產品，進而帶動整體市場蓬勃發展。觀察智慧音箱市場發展趨勢，由於智慧音箱的本質是智慧家庭的接口，儘管有更多品牌廠商進入智慧音箱市場，但 Amazon 仍屹立不搖的關鍵在於生態圈已相當完備，就以美國市場來說，接入 Alexa 的應用服務超過 25, 000 個，加上多樣化產品與低廉的價格，讓消費者願意購買 Amazon Echo。另一方面，目前國際品牌推出的智慧音箱在語音辨識基礎上仍以英文為主，面對中國龐大的市場商機卻不得其門而入，雖然阿里巴巴與小米在 2017 年才進入這市場，但在語言屏障之下，阿里巴巴透過自主研發的人工智慧和雲端技術切入市場，小米則擁有廣大的硬體生態圈優勢，使他們能急起直追。此外，針對 Apple 推出智慧音箱 HomePod， 田智弘認為，儘管 HomePod 備受市場期待，仍面臨龍頭廠商的競爭和中國廠商急起直追，且 HomePod 存在以下 3 項不利因素：一為產品定位落差，HomePod 定位為家中的音樂家，與市場認知的智慧家庭接口並不相同；二是生態圈不夠開放，要跨入 Apple 生態圈的門檻相當高，使 HomePod 能對接的產品相當少，無法發揮原本智慧音箱的功用；最後則是功能與手機雷同，消費者同樣能用 Apple...
根據新創公司 Cardiogram 創辦人 Brandon Ballinger 最新的臨床研究發現，在確診之前，使用 Apple Watch 檢測罹患糖尿病的準確率可達 85%。在 2015 年，著名的佛萊明罕心臟研究（Framingham Heart Study）即發現，靜止心率與心率變化可用來預測糖尿病與高血壓；這也使得 Cardiogram 嘗試使用 Apple Watch 的心率感測器，看它是否能夠準確地檢測民眾是否罹患糖尿病。這項研究是 Cardiogram 與加州大學舊金山分校所合作的 DeepHeart 計畫的一部份，利用 14,000 名配戴 Apple Watch 的使用者所產生的心率數據進行 AI 分析，並且檢測出其中 462 名罹患糖尿病，研究結果已在本週由美國人工智慧協會（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）所舉行的 AAAI 2018 大會上發表。根據國民健康署統計，台灣約有 200 多萬名糖尿病病友，而且以平均每年 25,000 名的速度持續增加，而且有年輕化的現象；糖尿病成為國人十大死因之一，每年有近萬人因糖尿病死亡，所以糖尿病及其所引發的併發症對於國人的健康不容小覷，在其他國家也有相同情況。如能透過日常檢測及早預防，將能幫助降低罹病的機會。過去 Cardiogram 的研究就使用 Apple Watch 來訓練該公司研發的類神經網路演算法，用以檢測多種病症，例如檢測出異常心率的準確率高達 97%、睡眠呼吸中止症（Sleep Apnea）達 90%、以及高血壓達 82%。 The...
中科管理局配合科技部計劃以 4 年（106-109年）10 億元打造國際旗艦型的智慧型機器人自造者基地，繼 106 年 10 月 25 日辦理「中科智慧機器人自造基地揭牌剪綵典禮」，於 107 年 2 月 9 日辦理「中科智慧機器人自造基地展示中心開幕活動」，基地展示空間正式啟用，該基地未來將擔任智慧機器人產業創新平台重任。今日參加開幕活動之貴賓，包括科技部陳良基部長、立法院蔡其昌副院長、張廖萬堅委員、科學工業園區公會沈國榮理事長、台中市經發局呂曜志局長、中科管理局陳銘煌局長、財團法人工業技術研究院胡竹生所長等貴賓與會，現場嘉賓雲集。會場並集結國內外優秀廠商展示 12 套機器人，包括：Nvidia 深度學習工作站、上銀公司六軸關節機器人、台達電公司插件作業機器人、勤堃公司六軸機械手臂、安川公司人機協作機器人、工研院安全皮膚機器手臂、鐿鈦科技 3D 脊椎手術導航系統、智高公司智能互動機器人及勵德機器人自動咖啡販賣機等多軸或人機協作機器人產品，展示中心未來將不定期更換展出智慧機器人相關產品，預計結合基地之 maker 及 co-working 空間功能，以及國內外新創團隊陸續進駐，將成為台灣重要之國際級智慧機器人產官學研交流平台。 科技部陳良基部長表示台中為智慧機械之都，大肚山沿線 60 公里範圍為精密機械產業聚集，結合年輕人無限創意，以中科「中科智慧機器人自造基地」為平台，將符合未來智慧機器人產業趨勢及年輕人與世界接軌之期待。「前瞻基礎建設計畫─數位建設」在中科、南科建置機器人基地，預期將成功培育 50 家新創公司、600 組團隊進駐使用、培育 4,000 名員工、產出 45 個機器人應用計畫及 30 組以上的關鍵技術或產品並創造 1,450 個就業機會等達成 6 大 KPI 指標。未來服務對象鎖定智慧型機器人製造者、新創團隊、園區廠商及工程師、高中職、大學院校研究中心等，透過中科、南科精密機械的產業優勢，再結合園區廠商及周邊科研機構，可望打造國際級的智慧型機器人基地，並吸引國際 AI大師前來參觀。 中科管理局陳銘煌局長表示管理局將全力達成部長所揭示之 6 大 KPI 指標。此外，基地自開幕以來，已展開國中小、高中職及大學系列訓練與競賽活動，今年將持續辦理各項訓練及競賽活動，並爭取辦理世界盃 FIRA 比賽。基地係開放式創新平台，結合智慧機械相關廠商共同注入研發能量，將能提供產業整體解決方案，成為強大智慧機械產業鏈並建立 AI 產業生態系。立法院蔡其昌副院長亦親自蒞臨現場，代表立法院全力支持中科之...
如果我們要修改圖片長寬比例，比方說把 4：3 的圖片拉寬成 16：9，最常遇到的問題就是比例失真讓圖片看了不太舒服（人物變得矮胖），然而 Seam Carving 圖像演算法可透過分析，剔除圖像中不重要的部分，讓主要人物或物品比例不受影響。變形或裁切的兩難筆者直接以下列範例，來說明改變圖片長寬比例會造成的問題。假設我們將原始比例為 4：3 的圖片，直接放到 16：9 的螢幕，就會發現左右兩側空間沒有內容。但將畫面拉伸至滿版的話，就會產生建築物比例失真；然而照比例放大的話，則會遇到建築物被裁切、無法顯示完整圖片。三菱電子研究實驗室（Mitsubishi Electric Research Labs）的 Shai Avidan、以色列 Interdisciplinary Center 學院的 Ariel Shamir 研發的 Seam Carving 圖像演算法，就能解決這個兩難問題。▲ 將 4：3 的圖片放到 16：9 螢幕，會讓左右兩側沒有內容。▲ 直接拉伸至滿版會讓比例錯誤。▲ 如果強制放大，則會讓圖中物件被裁切。▲ Seam Carving 可在改變圖片比例的過程中，避免影響物件比例。調整不明顯的區域來改變比例Seam Carving 圖像演算法的概念，是辨識圖片中哪些區域是重要物件，哪些區域改變比例後失真較輕微，程式就會透過拉伸或壓縮不明顯的區域，來達到改變比例的效果。實際應用時，程式會先邊緣偵測，產生圖片的能量分布圖（Energy Map），並分析這些數據，找出代表不重要的能量最低區域。接下來程式會根據改變比例為垂直或水平方向，由上到下或由左至右，透過演算法計算出每條「縫合線」權值，權值越高代表該縫合線上的像素越重要。有了這些數據後，程式會估算各種連接各縫合線的可能方式，找出累積最少能量的連接方式，並反覆計算，找出改變比例後，影響視覺最少的區域，最後就能透過「犧牲」這些區域，改變圖片的比例。Seam Carving 除了能調整比例，還能應用於其他圖像處理領域，舉例來說，要移除圖中物件，也能透過 Seam Carving 維持圖片視覺的一致性。▲ 左方為待處理的原始圖片，右方 3 格是演算法計算的能量分布。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）▲ 上方為利用 Seam Carving 處理，與下方一般方式處理相比，能降低許多改變比例造成的違和感。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）▲ 開發團隊也利用 Seam...
「鴻海集團已經 ready（準備好），我們要真正往智慧製造、大數據、人工智慧（AI）來做結合。」2 月 2 日，鴻海集團總裁郭台銘大動作開記者會，宣布 5 年內將投資新台幣 100 億元，成立 AI 應用實驗室，網羅全球人才。依照往例，郭台銘總習慣在農曆年前，對外揭示新年度發展重點。2017 年，他暢談美國製造，今年則定調鴻海轉型主軸：工業互聯網。「這是集團現在最重要的計畫，（鴻海）談大數據、AI 已經談很久了，但究竟該怎麼用？看起來工業互聯網是一個比較明確的方向。」一位鴻海內部人士透露。工業互聯網真的能讓鴻海再創高峰嗎？拚擺脫蘋果依賴症 轉型工程浩大，外資偏觀望當 AI 與大數據的趨勢越趨成熟，台積電董事長張忠謀已經定位未來 10 年公司成長動能就來自 AI，台積電股價因此從 2017 年 5 月上旬突破 200 元後，至今漲幅最高超過 31%。廣達也靠旗下轉投資雲達搭上雲端運算題材，轉型成品牌服務商。相較之下，鴻海 2017 年營收雖然創新高，未來性仍與蘋果緊密扣連。打從 2017 年 9 月 iPhone X 發表，傳出生產良率不佳、市場反應冷淡等消息後，導致鴻海股價近 5 個月下跌約兩成。今年 1 月下旬，外資甚至連續 6 天賣超鴻海股票。工業互聯網是什麼？為什麼外資對於郭董喊出的新動能，態度普遍保守？鴻海目前是全球最大的電子代工廠，擁有大量生產數據，這些數據經由處理、分析，便能讓機器自動學習，藉此提升良率與效率。等練兵完成，鴻海還能把整套解決方案賣給其他企業，改賺顧問財。國外如西門子（Siemens）、奇異（GE）都往此路線轉型。然而，工業互聯網因為是服務生意，和鴻海本業差異大，前景較難想像，「外界很難看清楚，他實際到底想怎麼做。」一位長期關注鴻海的法人直言。此外，國外案例已證明，這條路需要長期鋪陳。以德國西門子為例，為了從賣硬體變成智慧製造服務商，前後預計至少花 10 年，成果才逐漸顯現。過去 5 年，西門子股價大漲逾 47%，從 2013 年到 2017 年稅後淨利也增加了 40%。一位曾與郭台銘接觸、參與鴻海智慧製造專案的業者便觀察：「他很有危機感，常一下飛機就 call 廠商開會。對他來說，如果不趁鴻海有資源的時候轉，那還要等到什麼時候？」最大挑戰在內部 各自爬山文化，難互相整合長期而言，「由硬到軟」轉型，是大勢所趨，而且鴻海也是少數具備先天優勢的大廠。2 月 2 日記者會上，名列鴻海 AI 合作夥伴的新創公司 Synergies Intelligent System 創辦人張宗堯說，鴻海從零組件到組裝，連供應鏈金融（指提供供應鏈中的廠商金融服務）、物流都涉獵，累積的數據既多又全面，這些都是布局工業互聯網最好的基礎。然而，一位熟悉鴻海工業互聯網布局的業界人士則指出，鴻海要靠工業互聯網再創高峰，最大挑戰反而是鼓勵競爭的企業文化。「爭權奪利是好漢，開疆闢土真英雄。」2007 年，鴻海前一年營收剛破兆元大關，郭台銘為激勵員工士氣，在尾牙的舞台上掛起這幅對聯。長期以來，鴻海採行利潤中心制，各事業單位自負盈虧，員工獎金直接和業績表現連動，賞罰分明。如此做法，成功打造年營收逾 4 兆 7 千萬元的製造王國，每個次集團獨立出去，幾乎都是營收達數千億的大型企業。只是，工業互聯網要能發揮效益，跨部門得先互通，唯有整合各項生產數據，軟體和硬體製造的單位才可能合作。放眼全球，成功轉型的先例極少，何況鴻海未來是 12 個次集團要一起攜手，挑戰自然更大。例行動員大會因此延期 大規模組織再造年後明朗化「對鴻海來說，錢和技術都不是問題，最難的其實是整合，也就是該怎麼『落地』的問題。」該位業界人士說。現在，鴻海為全力轉型，除了將旗下負責雲端、網通業務的次集團切割出去，整合成「富士康工業互聯網」（簡稱 FII），準備到中國掛牌上市，剩下的 12 個次集團，也正展開組織改造。往年總是在尾牙前召開的 3 天動員大會，今年也因轉型牽涉事廣，至今尚未舉辦，將延到 2 月下旬舉行，各次集團的整併規畫，屆時才會逐漸明朗。鴻海沿襲 40 年的企業文化能否改變，將決定郭董這一仗的結果。但若最後仗打贏了，當這麼「硬」且龐大的集團都能轉身，對台灣電子製造業而言，無疑是極佳的激勵典範。（作者：康育萍；本文由 商業周刊 授權轉載；首圖為鴻海與華人界 AI 新創代表簽署合作協議。）
未來在中國的一舉一動恐怕更加無所遁形，中國警方導入具備人臉辨識功能的太陽眼鏡，目前在高鐵鄭州東站進行測試，將投入即將到來的春運維安工作，可以做到即時、準確的身分辨識，雖然在安防的管制看似升級，但在大規模人臉辨識使用上，也引發人權隱私方面的擔憂。十分之一秒辨識身分，違法者無所遁形號稱地表上最大人類遷移的春運，近期已於中國各地陸續啟動，大批期待返鄉過節的民眾，對陸、空交通樞紐都是一大挑戰。為了強化維安防護，中國警方在鄭州車站導入具人臉辨識功能的太陽眼鏡供警方配戴。傳統的監視器設備雖然已經大規模部署，但除了畫質不夠精細，第一線使用上最大的挑戰是會有時間差，當系統辨識出異常狀況，等警方抵達現場時嫌犯早已逃之夭夭隱沒於人流中；監控太陽眼鏡的優勢在於可擴大監控範圍，填補傳統監視器無法抵達的死角，更能加速執法人員的反應速度，得到準確、即時的反饋。這款具人臉辨識科技的太陽眼鏡由北京科技新創 LLVision 開發，是與當地警政單位合作，根據需求量身打造的裝備。眼鏡採用 Intel 視覺處理器、搭配為 AI 設計的神經網路框架，需要連接一支智慧型手機才能運作，主打用於安防與醫療領域，根據官網一支眼鏡的售價是 3,999 元人民幣（約新台幣 18,395 元）。LLVision 表示，傳統攝影機是透過網路連接雲端資料庫做身分比對，而這款太陽眼鏡是與手機上不連網的嫌疑人資料庫比對，可以縮短警方反應時間，平均在十分之一秒內就能完成身分辨識，在茫茫人群中揪出可疑人士。LLVision 補充，根據目前測試的結果，當環境中太多干擾時容易影響辨識準確度，這也是目前產品待加強的部分。在每天人流有 7 萬到 12 萬的高鐵鄭州東站測試後，警方表示，這款太陽眼鏡已成功抓到 7 名涉及重大刑案的嫌犯，以及 26 名冒用他人身分證件搭車的民眾。中國監控無所不在，人權隱私恐有疑慮近年來中國官方投入大量資源於監控技術，根據統計，到了 2020 年中國境內將會有高達 6 億支監視器，而如今又加上更具機動性的 AI 太陽眼鏡。跟許多西方或亞洲民主國家相比，中國隱私規範管理相對寬鬆，一般民眾對於照片、指紋等個資的蒐集心態上也已經相當習慣，因此人臉辨識技術在中國得以順利推展，並在無人商店、提款機、門禁等許多場景中被大規模運用。不過，鄭州警方的新秘密武器也引起許多人權團體擔憂，多數認為當局缺乏配套監督，讓政府瞬間擁有過大的權力。國際特赦組織（Amnesty International）研究員 William Nee 就擔心在緝捕罪犯的同時，中國政府也能對少數民族、政治異議人士做更大程度的人權打壓，未來如果所有的中國執法人員，全都開始配戴具人臉辨識功能的太陽眼鏡，恐怕將加深中國社會監控力道，人民生活也將更沒有隱私可言。 Chinese Police Add Facial Recognition Glasses to Their Surveillance Arsenal Chinese police are using facial recognition sunglasses to track citizens Chinese police are wearing...
日本企業除了開始利用 AI 人工智慧分析求職者遞交的申請表，查閱求職者的學歷、性格是否符合工作外，最近更使用到 AI 做為面試官。應徵者會透過智慧手機，回答 AI 系統提出的問題。AI 系統可去除面試官從求職者外貌做出判斷的情況，所得結果更為客觀公正。亦有公司表示，仍然會用人力查閱合格者遞交的內容。人才公司 En-Japan 在去年 12 月舉辦了一個 AI 面試體驗會，當中有 20 位求職者參加。參加者會對著智慧電話回答問題，例如「你在學生時代學過什麼？」求職者就向著智慧型手機回答「曾經學習過農業經濟學」，就這樣一問一答的方式，在 1 小時左右完成了面試。有求職者表示，不怕面試官以貌取人，在面試時更有安心感；也有求職者說以往曾經遇過高壓態度的面試官，對他的態度相當不滿，而現在可以平心靜氣地說話。但也有受訪者指出，與面試官傾談人生經歷可有講有笑，但面對 AI 就會比較沉悶。 AI 系統除了以學歷判斷求職者是否達到要求，也可分析求職者的性格。例如「想看漫畫所以開始打工」或者「想買漫畫給弟妹所以開始打工」，兩個答案沒有善惡之分，但可分辨出前者是以自己的理想與目標來行動，而後者則是具有為他人做事也不會感到煩厭的資質。AI 人工智慧開發公司指出，企業在面試時所用的人手可大幅減少，亦可確保面試的客觀性。現在有 6 間人才派遣公司利用他們的系統。有公司如 ANA 航空、電訊公司 Softbank 則指出，他們使用了 AI 分析求職者的文件後，仍然會用人手查閱資料，「因為合格的人是將來一起共事的人，始終需要用人的眼去看清楚」。 ＡＩ面接官、期待広がる （本文由 Unwire HK 授權轉載）
年關將至，打算在年後換跑道嗎，數據分析工作可能是最佳選擇。近來大數據（big data）、人工智慧（AI）發燒，數據分析成了美國最佳工作，相關人才供不應求，薪資極為優渥。Forbes、金融時報報導，數據分析應用範圍大增，金融業也加入搶人大戰。AlternativeData.org 研究發現，160 多家資產管理機構，包括施羅德（Schroders）、富達（Fidelity）、景順（Invesco）等，至少雇用了 340 名全職數據人員。2012 年以來，這些機構聘僱的數據人員增加 4 倍之多。數據分析如何運用在金融業上？他們可以使用「深度學習」（deep learning）分析停車場的衛星影像，推測客流數。或是研究收據和刷卡資料，了解消費趨勢。OptionsGroup 估計，資產管理機構的數據主管，本薪在 25 萬至 100 萬美元之間（台幣 735 萬至 2,900 萬元），年度紅利另計。但是 AlternativeData.org 編輯 Pablo Cerrilla 說，上述數字嚴重低估了金融數據人員的薪水，也許比實際數字少了 100%。Glassdoor 研究也顯示，2018 年全美最佳工作，由數據科學家笑納冠軍。Glassdoor 首席經濟學家 Andrew Chamberlain 說，多年來數據科學家都是熱門職缺，連續 3 年在 Glassdoor 全美最佳工作中奪冠，此一職缺需求旺盛、薪資豐厚、工作滿意度也高。不只科技公司爭相聘用，各行各業如健康照護、零售業等，也都在尋找相關人員。LinkedIn 2017 年美國新興職缺報告指出，機器學習工程師的工作機會，較 5 年前增加 9.8 倍。數據科學和機器學習的需求不斷提高，是成長最快的職缺，市場求職者過少，無法滿足需求。數據分析也可用於分析企業高層在財報會議上的發言，可運用人工智慧，量化分析高層用詞，讓投資人能跳脫文字迷障、窺見實情。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： AI 分析語言模式窺人心，財報會議發言恐洩天機
創新工廠創始人李開復一直以來都是人工智慧的支持者和宣傳者。他不僅經常談起 AI 的能與不能、希望人們不要對 AI 產生不理智的恐慌，而且也經常耐心解釋中國與美國在 AI 的發展現狀與潛力之間的區別。不過，李開復還認為，除了光明之外，前方還有一些潛藏的危險。以下為採訪內容整理。近期一次 CGTN（中國國際電視台）對李開復的直播採訪中，李開復表示：「在我看來每個創業者都很想把自己的創業公司包裝成 AI 公司，而每個 VC 也都想要標榜自己是 AI 投資人。但 AI 投資其實不適合新手參與。如果對 AI 技術本身沒有了解就急著參與 AI 的早期階段，這種人會賠得連褲子都不剩。到了今年底，我覺得會有很多泡沫破掉。」「有一些初創公司編出的故事其實無法達到，他們就這樣去騙 VC 投資他們，因為 VC 又不懂。所以到了年底左右，我們當然能看到一些非常成功的案例推動 AI 發展，但也會有更多泡沫破碎。企業花完了錢，然後破產，這會讓整個環境冷卻一陣子。」不過，李開復也表示，AI 既然技術來了，就肯定會落地生根，所以不必對短期漲落過分擔心。關於泡沫破碎對整個市場環境的影響，李開復說：「影響有可能會很大，而且是世界性的。現在回頭看 2000 年，『.com』泡沫帶給通訊公司、科技公司包括微軟等沉重的打擊。歷史就是這樣。如今我不僅對 AI 有擔心，我還覺得 ICO 才是最大的泡沫。ICO 泡沫破碎時，也會使一些 AI 泡沫破碎，並且連鎖反應影響到更多科技公司。所以我覺得個人投資者一定要很小心，接下來 6 個月左右會有不少泡沫破碎。」李開復說。「人工智慧三巨頭」之一的紐約大學教授、Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 也在 Facebook 轉發這篇報導表示贊同，並補充評論：「確實如此。他提到的泡沫就是有的 AI 公司許下的志向有月亮那麼高，今年過不了多久他們的錢就會花完了。」 Kai-fu Lee: AI bubbles to burst by...
吳恩達於 1 月 30 日在部落格平台 Medium 及 Twitter 公布離開百度後創立的第 3 個項目──AI Fund 基金。他表示一直希望開發出「一個有可重複性的系統性程式」，來「開發和追逐新的 AI 機遇」，翻過來就是透過這個基金提供資本資助各類新 AI 公司成立，並推動 AI 創業公司發展。他在 2017 年 6 月和 12 月宣布了兩個項目，分別是 Deeplearning.ai 和 Landing.ai。自此，他在 2017 年 8 月宣布要做的 3 個創業項目已全部集齊。AI Fund：打造改變社會的 AI 公司吳恩達表示，新基金已籌集 1.75 億美元，將用於啟動各項新事業，用 AI 改善人類生活。提振這些事業發展同時，也希望幫助更多人加入 AI 領域，共同建立 AI 推動的社會。新基金的投資方包括 NEA、紅杉、Greylock Partners、軟銀以及其他機構。吳恩達是新基金的普通合夥人（General Partner），Eva Wang 將是合夥人和 COO，還有 Steven Syverud 也將成為合夥人。▲ 左起為 Eva Wang （COO...