The Issue of Taiwan's Industrial AI Series(11):Does Taiwan still have a chance in the U.S.-China Arms Race?

AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？

台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。

在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。

很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。

盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀

不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。

再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。

而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。

AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢

更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。

不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。

環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。

美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及

從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。

從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。

由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。

在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。

人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項

從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。

再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。

還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。

企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環

令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。

從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。

由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。

國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少

IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。

另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。

人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻

就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。

幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。

台灣應專注利基產業 善用軟性資產

從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。

說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。

但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。