台灣人工智慧學校-新竹分校第3期開學主題演講(二) 工研院產業科技國際策略發展所蘇孟宗所長：人工智慧對產業及社會的價值創造

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蘇孟宗
工研院產業科技國際策略發展所
2019年5月4日
人工智慧對產業及社會的價值創造

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1
強化關鍵產業與應用市
場研究，投入國際前瞻
關鍵技術發展趨勢探索
促進與全球領導科技研
發機構策略合作，強化
創新科技產業化動能
參與國際網絡合作，扮
演區域業務平台，連結
國際創新科技生態網絡
整合產業技術能量與國
際研發網絡，提升產學
研創新科技研發動能
掃描前瞻科技與
新興應用市場
Technology Scouting
結盟科研策略夥伴
共創未來
Strategic Partnering
連結全球創新
生態網絡
Ecosystem Networking
提升產學研
創新科技研發能量
Capability Boosting

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2
北美公司
工研院海外據點 更多合作夥伴
日本辦事處
總部
推動研發服務合作
• 共同研究
• 委託研究
• 協助國外公司來台創新研發
研發成果海外淬煉
• 推動創新解決方案進行海
外場域共同試煉
經營機構合作平台
• 政府對政府
• 機構對機構
創新成果產業化
• 槓桿國際能量, 推動科技
創新成果實際應用
荷蘭辦公室
俄羅斯辦公室
歐洲辦事處
國際合作策略推動：
鏈結人脈網絡 助攻產學研國際佈局

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深入且多元的產業經濟與知識顧問服務
顧問服務
全球鏈結
技術預測
產品發展
市場預測
產業調查
產業情報網
會員制資料庫
研討活動
出版品
•廠商/產業動態分析
•市場規模分析預測
•產銷調查產值推估
•產業趨勢預測模型
•產品/技術發展藍圖
•產品/技術需求分析
•創新產品技術觀察
•潛力產品技術篩選
•研討會
•到府簡報
•研究專論/產業年鑑
•IEKTopics年度專刊
•趨勢資料庫
•產業焦點與簡報
•領導廠商策略分析
•即時產業議題分析
結合工研院技術研發、政府智庫、產業顧問、國際鏈結、產業情報會員等經驗，
提供產官學研各界最優質的國際前瞻科技觀測及產業發展策略服務
•前瞻規劃導引
•市場佈局規劃
•策略夥伴鏈結
•國際市場拓展
http://www.iek.org.tw

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4
簡報大綱
• 人工智慧發展趨勢
• 產業變革與新價值
• 台灣產業的挑戰與策略
• 結論

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5
5
資料來源：工研院前瞻科技指導委員會潘益宗顧問(2018/12)
數位轉換，PC,
Digital Printer,
storage
移動手持裝置
/NB
1980 1990 2000 2010 2020 年
全球市場
成長率
智慧型
手機
2030
新興
快速成長
成長趨緩
衰退
發展拐點 數位經濟
數位科技
• 人工智慧、數據分析
• 物聯網、B5G
• 金融科技
智慧製造
• 3D/4D列印
• 工業4.0+/CPS
• Micro LED
• 材料數位設計
創新材料
• 循環經濟、B5G通訊、
新能源
無人載具
• 自駕車、機器人、無人機
智慧健康、智慧城市
新興科技潮起潮落，
數位經濟正引領下一波新興產業
• 2016年前，台灣在NB和智慧手持裝置建立完整的產業鏈與國際重要地位。
• 2020年之後，新的決戰點在數位經濟相關領域。

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6
人工智慧發展的四波趨勢浪潮
第一波
網路AI
第二波
商用AI
第三波
感知AI
第四波
自主AI
資料來源：AI新世界 (2019/01)
網路資料 網路資料 網路資料 網路資料
企業資料 企業資料 企業資料
感測器資料 感測器資料
自主決策
新聞、社群
影音、電商
金融、保險
醫療、零售
商場、家庭
城市、工廠
自駕車
機器人
無人機
1998
2004 2011
2015

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7
人工智慧發展重點趨勢
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)
資料 演算法 智慧機器
網際網路
內部資料
感測資料
縮小化供行
動裝置使用
降低對資料
的需求
多功能
遷移學習
雲端運算
邊緣運算與AI晶片資料的運用引發
管制問題

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8
人工智慧大趨勢：非人類智慧行為的興起
{Soft, Hard, Wet} Ware
資料來源：Perceptio Founder Nicolas Pinto(2017/06); Internet
WetWare
(Brain)
HardWare
(AI Chip)
SoftWare
(AI Algorithm)
科技的價值
仍是以人為本2020
“I’m AI”
2050
“I am I”

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趨勢一：全球AI運算發展重點從雲端轉往邊緣
Edge Computing解決四大瓶頸
Cloud Server
Edge Server
Edge Devices (AIoT)
Cloud
Computing
Edge
Computing
頻寬有限
通訊延遲
資料隱私
網路覆蓋 Base Station
IPC / NAS
Gateway
增加AI運算能力
增加AI運算能力
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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AI + Edge Computing 四大應用場域
城市(city-scale)
建築(building-scale) 家庭(room-scale) 個人(personal-scale)
工廠/醫院內部影像辨識、機器
人控制、機台數據分析、醫療
診斷等….
家庭內如智慧音箱、
智慧家電
自駕車、無人機、自走載具、街頭監控系統….
手機、平板、穿戴裝
置、AR/VR頭盔….
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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趨勢二：AI專用運算晶片三波發展階段
• 第一波為NVidia為首，利用通用GPU進行AI運算，缺點為耗電與昂貴
• 第二波為專屬客製化ASIC晶片，缺點為研發成本高昂
• 第三波將為新架構晶片，目前以類腦架構(Neuromorphic)為主要發展方向
資料來源：Gartner (2018)

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趨勢三：個資運用管制趨嚴，是限制也是機會
個資歐盟GDPR首先出台
• 個資儲存須加密
• 沒有規定明示同意或默認同意
• 未規範用戶資料返還權利
GDPR實施前 GDPR實施後
• 以代碼、匿名、隱藏部分資料或
其他方式去識別化
• 去識別化程度提高：確保個資不可逆的去識別化
GDPR實施前後個資處理流程的差異
• 個資儲存時是否須加密並無要求
• 需明確有效同意
• 發現非法使用個資、當事人要求撤回(如資訊錯
誤)，經當事人要求資料控管者有義務刪除個資
個資處理
個資儲存
技術層面機制
管理層面機制
個資蒐集
個資挖掘 • 對自動化分析決策無規範
• 對敏感個資(如：政治立場、經濟條件等)進行
自動化分析決策設限，以個資避免可辨識為
隱私防護設計原則
*自動化分析決策: 處理個人資料採人工智慧、演算法等機制作出決定(如利用演算法評估信用評，作出拒絕核貸)，GDPR規定須經當事人同意且個人有權拒絕決定、了解決策過程
• GDPR所規範之個資處理流程，提高產業對於專業資料處理中心(secured data hub)之需求，
同時歐盟對於個資管制趨嚴，其他地區可考量把握機會發展資料加值之業務
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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美國隱私法案陸續跟進，從個資保護到資安管理
• 以法規保障資安及隱私成各國常態：全球資安隱私與數據保護法令焦點，已漸
由個資保護(GDPR)、關鍵基礎設施保護(NIS Directive)，轉移到物聯網設備
安全，物聯網設備安全防護成為2019年政府關切與業者競爭重點，業者須提
高資通訊產品安全可管理性
– 美國加州於2018年9月已通過資訊隱私聯網設備法規，預計2020年實施
– 美國國家標準與技術研究院(NIST)於2018年9月發布管理草案，基於標準的網路安
全風測試準則即將問世
– 歐盟預計2019年通過Cybersecurity Act立法，要求設備須確保安全功能並通過對
應認證
個人隱私與數據保護相關法案
• 2017年9月歐盟提出
「Cybersecurity Act」
預計2019年夏季完成立
法文案
• 2018年9月加州通過
「 Information
privacy: connected
devices」要求製造商
為設備加入安全功能
• 2018年6月28日簽署
「消費者隱私法案
(California Consumer
Privacy Act; CCPA)」
• 2016年4月歐盟通過
「全球數據保護條例
（GDPR）」2018年
5月正式生效
蘋果允諾支持隱私與數據保護法案
蘋果執行長庫克
在歐盟國際會議
上倡導美國聯邦
隱私法案
美國NIST 2018年9月發表草案：
「物聯網網路安全和隱私風險的管理因素」
個人可識別資訊
的資安
Cybersecurity Privacy
被授權的
個人可識別
資訊處理
非允許的
系統行為
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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工研院「2030亞洲前瞻科技調查」對象：
成熟市場與新興市場
資料來源：IEK Consulting (2018/11)
• 調查對本國2030年前瞻科技之看法：2018年針對10個較具代表性之亞洲市場，並
依據國家產業與市場開發程度分為兩群，分別是成熟市場群與新興市場群。
• 中國因特殊市場差異特性，本次調查中歸屬於成熟市場群。
成熟
市場
台灣
中國
日本
韓國
新加坡
新興
市場
印度
印尼
泰國
馬來
西亞
菲律賓
亞洲2030前瞻科技調查

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「2030亞洲前瞻科技調查」結果： 十大重點技術
• 排序原則：綜合影響性、滲透率與投資優先度三項加總。
• 重要性的意義在於該國不僅在2030年需要該技術(市場潛力)，也對該技術作了
高度的投資作為來促成技術的成熟(技術供給)。
數位科技
智慧機器
數位科技
綠能環保
先進材料
資料來源：IEK Consulting (2018/11)

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「2030亞洲前瞻科技調查」結果：亞洲特色
亞洲重務實生活，全球重技術突破
• 全球觀點較為重視前瞻
突破型技術，亞洲觀點
則較為務實，以生活相
關技術為主，兩者有明
顯的不同 。
• 全球較偏向次世代的前
瞻技術上，如下世代運
算、下世代顯示、下世
代智慧機械、下世代醫
療等。
• 亞洲偏重非前瞻性，對
人民生活影響較大的技
術，如基礎通訊、區塊
鏈、交通車輛、環保材
料、電池技術等。
• 這些亞洲市場特性在
傳統國際前瞻報告中
難以呈現!
資料來源：IEK Consulting (2018/11)

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簡報大綱
• 人工智慧發展趨勢
• 產業變革與新價值
• 台灣產業的挑戰與策略
• 結論

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• 台灣印刷電路板(PCB)產業全球市佔第一，工研院建立高優質134萬張PCB瑕疵
影像標記資料庫，並設計適合製造業高正確率與運算速度之深層學習架構
（Deep Brachy Networks），瑕疵檢測效果優於多種先進的DNN方法
• 對PCB業者：導入AI檢測技術可增加19%終檢效率，進而提升3%產能
• 對檢測設備業者：可提高檢測設備10倍價值，並邁向高階製造，拓展海外市場
（業者規劃將AI技術整合於所代理之日本AVI機台，推廣日本市場）
• 已實際與PCB業者進行場域驗證，用於汽車、智慧手機等高階產品之PCB終檢
18
AVI VRS + 大量人工再次檢測 AVI
深層學習
瑕疵影像檢測技術
VRS +
少量人工再次檢測
導入前 導入後
AI瑕疵檢測具備高準確率（Precision=71.24%，Recall=99.76%）
與高檢測速度（檢測時間 < 20ms），可減少一半以上假瑕疵，提高
檢測效率與品質
檢測設備靈敏度非常高，造成很多假瑕疵（真
假比例高達1:9），需要大量人工複檢，造成
檢測效率低落
假缺點 真缺點 假缺點 真缺點
真假缺點
不易判別
誤判率高 誤判率高
大幅減少
假瑕疵
變革一：營運效率大提升
運用AI進行PCB之瑕疵檢測自動化
資料來源：工研院產科國際所 (2019/3)

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19
變革二：服務模式大創新
Toyota從賣車轉為行動服務平台
• 當Apple、Google、Facebook都變成汽車製造商的競爭對手，Toyota計畫轉
型為移動平台服務商
– 於2018 CES展示「公共運輸行動服務」( MaaS, Mobility as a Service )之
行動無人商店自駕車，即e-Palette共享概念車，外觀如同透明小巴，可改
裝成餐車、貨車、公車、個人行動辦公室、甚至商店等
– 建構移動生態圈：與Amazon合作物流自駕車、和必勝客合作送披薩自駕
車、和Uber與滴滴打車合作無人計程車等作為技術合作夥伴
• 預計在2020年東京奧運會上開始營運
*註：DCM(Data Communication Module)
Toyota e-Palette行動服務平台
資料來源：工研院產科國際所 (2019/3)

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20
變革三：產業競爭大翻轉
Google與Tesla即將翻轉汽車產業
資料來源：KPCB

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21
人工智慧技術對社會之影響
資料來源：日本松尾豐(2016/08)
人工智慧
技術發展
①
圖
像
辨
識
社會影響
②
多
模
式
抽
象
化
③
行
動
與
移
動
④
行
動
轉
化
為
抽
象
化
⑤
語
言
轉
換
與
連
結
⑥
獲
取
更
多
知
識
•
醫
療
診
斷
•
廣
告
辨
識
精
準
度
提
升
理
解
感
請
、
預
測
行
動
、
認
識
環
境
•
生
活
陪
伴
(Pepper)
•
防
止
犯
罪
與
監
控
自
律
行
動
•
自
動
駕
駛
•
農
業
自
動
化
•
物
流
(
最
後
一
哩
)
•
工
業
智
慧
機
器
人
辨
識
環
境
能
力
提
升
•
家
事
、
醫
療
看
護
•
櫃
臺
•
客
服
中
心
自
然
語
言
處
理
•
口
譯
•
翻
譯
大
規
模
理
解
知
識
•
教
育
•
秘
書
•
白
領
支
援
工
作
2030
2025
2020
美
加
地
區
應
用
領
先
國

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22
追求創新的典範轉移與價值創造
使用者價值創造
突破性解決方案
與技術
服務導向商業模式
User Value Creation
Breakthrough
Solution /
Technology
Service-based
Business
Model
資料來源：工研院IEK (2015/10)
價值創造
• 使用情境
• 使用者需求
• 利益關係人
• 生態利益平衡
關鍵核心能力
• 人才
• 技術
• 領域知識
• 管理
• 合作夥伴

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23
使用者價值創造案例：
應用VR技術於史丹佛大學橄欖球隊訓練
資料來源：Stanford Professor Jeremy Bailenson (2015/04)
Stanford Professor Jeremy Bailenson
價值創造：四分衛傳球決策訓練、減少訓練時間/場地限制/運動傷害等好處
跨領域結合：CEO為前史丹佛大學橄欖球隊四分衛，非技術專家
效益展現：傳球成功率 64% => 76% (前10場傳統訓練 vs. 3場使用VR，2014)

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附加價值率定義衡量產業對國家的在地貢獻
資料來源：OECD；工研院產科國際所(2017/05)
附加價值 ＝ 營業盈餘 + 受僱人員報酬 + 固定資本消耗 + 生產及進口稅淨額
100%
10%
20%
10%
5% 45%
營業收入 營業盈餘 受雇人員報酬 固定資本消耗 生產及進口稅淨額 附加價值
附加價值
(%)
附加價值 % ＝ 附加價值 / 營業收入

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25
營運使用者應用生態圈，
以人為本引領創新技術產業化
Supply
Chain
使用者應用生態圈
User
System
掌握使用者應用生態圈
制高點：
• 以人為本，探索服務
導向商業模式
• 深耕創新應用技術
• 建立商業新價值
• 培育系統解決方案服
務者
附
加
價
值
價值定位
資料來源：工研院產科國際所(2016/09)

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26
全世界：掌握以使用者為核心的生態系制高點
台灣：成為全球生態系不可替換(Inalienable)的關鍵伙伴
Supply
Chain
User
System
26
2018全球
市值前十大
1. 2. 3. 4. 5. 6. 8.
Market
資料來源：工研院產科國際所(2018/11)

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27
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0
27
以使用者為核心的生態系領導者掌握資本市場資源
大者恆大的趨勢，但是新創科技多元化
Note: Bubble size is market cap. Except for market cap which is as of 2018/11/22, all other financial indicators are 2017 data
Value-Add
(%)
R&D BrandManufacturing
User-centric
Ecosystem
資料來源：工研院產科國際所(2018/11)

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28
簡報大綱
• 人工智慧發展趨勢
• 產業變革與新價值
• 台灣產業的挑戰與策略
• 結論

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29
29
半導體與少數高科技產業支撐台灣製造業附加價值
附
加
價
值
率
%
資本支出/營收 %
註1：X軸(資本支出/營收%)及Y軸(附加價值%)為2017年數值
註2：( )表示台灣在全球市佔率
註3：平均線代表所有產業平均值
圓圈大小表產業產值，且此
圓面積表產值400億美元
IC設計
(21.2%)
IC封測
(55.8%)
晶圓代工
(73.2%)
記憶體
(7.1%)
大型顯示器
(27.3%)
PC
(70.5%) 手機
(4.1%)
太陽光電 (6.4%)
LED(17.5%)
工具機
(5.2%)
高科技生產設備
(7.0%)
車輛
(0.3%)
石油化工原料
(3.6%)
醫療器材
(0.9%)
智慧自動化
(5.5%)
工業機器人
(1.5%)
中小型顯示器
(35.0%)
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40
註：( )表示台灣在全球市佔率。
平均附加價值率31.4%
平
均
資
本
支
出
比
重
8.7%
資料來源：工研院產科國際所 (2018/11)
2017

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30
石油及煤製品製造業
化學材料製造業
橡膠製品製造業
基本金屬製造業,
金屬製品製造業
半導體,
其他電子零組件製造業
電腦、電子及光學製品製造業
機械設備製造業
汽車及其零件製造業
電力及燃氣供應業,
營造業
批發及零售業
住宿及餐飲業
資訊及通訊傳播業
金融及保險業
專業、科學及技術服務業
藝術、娛樂及休閒服務業
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
2.2
2.4
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0
台灣各產業帶動產值與就業倍數
製造業部門
服務業部門
帶動就業倍數
帶
動
產
值
倍
數
圓圈大小為產值
2017
30
 依附加價值與
產業關聯表計
算，臺灣製造
業帶動效果優
於服務業
 平均而言，製
造業產值帶動
效果為1.78
倍，優於服務
業1.48倍
 製造業就業帶
動效果為2.53
倍，優於服務
業1.21倍
註：此處帶動效果不含第三層消費效益
製造業帶動供應鏈產值及就業效果大於服務業
資料來源：主計處；工研院產科國際所計算(2018/11)

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台灣半導體創造2.3兆產值與22.6萬就業
並額外帶動1.1X產值及2.1X就業機會(2015年)
 直接效果：2015年半導體產業國
內產值共22,640億元，雇用22.6
萬名員工
 供應鏈效果：2015年半導體產業
間接帶動上游原料、設備、運輸
倉儲、支援服務等產值共15,832
億元，創造28.0萬人就業
 誘發消費效果：2015年半導體產
業及供應商員工將收入用於消
費，帶動其他產業的經濟活動。
誘發產值共9,402億元，並創造
19.9萬人就業
資料來源：主計處、半導體年鑑、工研院IEK(2016/07)
註1：本研究係採用主計處100年166部門產業關聯表，估算半導體產業帶動台灣整體產業產值與創造就業人數的效果。
註2：創造就業人數估算係利用2015年主計處薪資與生產力統計，先計算各產業的每人平均產值，再以半導體業帶動各產業產值算
出所創造的就業人數。由於主計處並未統計第一級產業的薪資與就業人數，因此創造就業效果並未包含第一級產業。

33. Copyright 2019
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2,844,617
1,425,831
1,172,150
1,084,624
697,139
541,586
533,371
497,835
455,631
448,096
358,879
277,647
155,764
批發及零售業
不動產業
金融及保險業
公共行政及國防；強制…
教育服務業
醫療保健及社會工作服…
運輸及倉儲業
資訊及通訊傳播業
住宿及餐飲業
其他服務業
專業、科學及技術服務業
支援服務業
藝術、娛樂及休閒服務業
附加價值(百萬元)
477,294
3,566
2,764
0
448
1
26,530
5,786
76,573
61,002
16,466
25,043
18,247
登記家數
改善台灣整體經濟與就業環境：服務業為關鍵所在
資料來源：經濟部統計處、主計處 (2019/01)
• 服務業占最大GDP：服務業占62.7%；工業為35.5%（製造業30.8%）；農業占
1.8%。
• 服務業占最大就業人數： 服務業占59.3%；工業占35.8%；農業占4.9%。
• 關鍵服務業：批發零售業附加價值所占比重最大（27.1%），及最多就業人數
（27.8%）。
各級服務業附加價值及就業人數
2017
1,875
103
429
373
653
451
443
253
832
551
372
292
106
就業人數(千人)
1
2
3
11
2
2
3
3

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33
111.7
73.9
63.0
40.9
47.6
美國 德國 日本 韓國 台灣
58.1%
54.9%
48.0%
50.7%
49.3%
13.2%
20.4%
21.5%
19.1%
12.0%
25.2%
24.5%
25.1%
28.8%
36.8%
3.5%
0.2%
5.4%
1.4%
1.9%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
美國
德國
日本
韓國
台灣
受僱人員報酬 固定資本消耗 營業盈餘 生產及進口稅淨額
• 與先進國家相比，台灣服務業附加價值分配給員工的比例較低，而分配給企業的比例較高。
• 由每位服務業從業員工每年所創造的附加價值來看，台灣每位服務業從業員工創造附加價值
的能力高於韓國，但未體現在薪資水準上。
資料來源：OECD、主計處；工研院IEK(2017/07)
問題一：台灣服務業附加價值分配較低，且未體現在薪資水準
註1：除韓國資料為2013年外，其餘國家均為2015年
註2：日本資料並未統計支援服務業與其他服務業
千美元
服
務
業
附
加
價
值
分
配
每
服
務
業
員
工
附
加
價
值
主
要
國
家
平
均
薪
資
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
5,000
台
灣
日
本
韓
國
新
加
坡
中
國
大
陸
美
國
加
拿
大
德
國
英
國

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問題二、台灣服務業投入研發經費低，且高度集中在資通訊業
資料來源：http://stats.oecd.org/viewhtml.aspx?datasetcode=MSTI_PUB&lang=en#
• 服務業的創新氛圍已漸漸在許多先進國家中擴散，近年墨西哥、加拿大等國服務
業研發經費占比約在 40%以上，英、美等國約有 20%以上。我國服務業之研發支
出，僅占企業總研發經費平均比重約7%至9% (製造業佔90%以上，見附件1)。
• 我國服務業研發經費中，資通訊服務業約占6成左右；運輸倉儲業的研發規模小，
不及1%；專技服務業與批發及零售業屬規模小但成長快的產業。
年份 2011 2012 2013 2014 2015
台灣 7.29 8.19 8.42 8.28 8.14
日本 10.74 10.66 9.96 12.36 12.13
韓國 8.85 8.74 8.46 8.26 8.05
新加坡 52.18 39.54 42.10 .. ..
美國 30.21 29.75 29.92 30.14 ..
墨西哥 39.81 53.76 44.17 44.17 44.17
加拿大 44.98 44.76 45.47 45.68 ..
德國 13.60 13.11 13.20 12.44 ..
英國 25.50 25.42 27.48 29.58 ..
愛爾蘭 69.00 72.14 73.11 75.74 ..
單位：%
各國服務業研發經費占總研發經費比例
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
2010 2011 2012 2013 2014 2015
其他服務業
批發及零售業
醫療保健及社會工作服務
專業科學及技術服務業
不動產及租賃業
運輸、倉儲業
金融及保險業
資訊及通訊傳播業
台灣各服務業研發經費組成
註: 住宿及餐飲、支援服務、教育服務 、藝術、娛樂及休閒
服務考量產業屬性不納入統計

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台灣服務產業未來發展面臨轉折關鍵
• 台灣服務業投入研發偏低，
且高度集中於資通訊服務業
• 台灣服務業出口規模小，
目前出口集中於製造相關
之服務業（如運輸）
• 本土市場孕育高品質服務
業之能力
• 相較先進國家，台灣服務業
附加價值分配偏向企業，且
未體現在薪資水準
• 人才錯配與低度就業問題相
對嚴重
產業面
市場面
社會面
關鍵議題
關鍵議題
關鍵議題
2
3
1
資料來源：工研院產科國際所(2017/08)

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人
台灣服務業的科技加值應思考不以科技含量，
而是提供有感價值（解決痛點）為目標
有感價值
在地
試煉
科技
輔助
生態
培育
法制
創新
與產業相互依存
之在地繁榮
解決在地需求
、人民有感之服
務創新
本土需求支持之
產業生態茁壯
具台灣優勢與特
色的產業價值鏈
具實績與本土特
色的科技應用與
系統整合方案
引領創新應用之
法規與作法突破
以人為本、創造有感價值；以在地為溫床、孕育生態成形

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新興科技驅動服務產業創新
“以人為本”、”解決痛點”為關鍵所在
資料來源：McKinsey Quarterly(2015);工研院IEK(2017/08)
趨勢要點
1.簡化服務提供流程
2.個性化客戶體驗
3.制度化服務創新
AI /
Big Data
Mobile
Internet
Block-
chain
IoT
AR/VR
Fintech
高齡照護
智慧物流
智慧運輸 智慧零售
智慧城市

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38
台灣產業升級轉型與軟硬融合的策略意涵
產業AI化基礎 = Fusion(軟實力 X 硬實力)
• Michael Porter建議台灣產業轉型升級的新思維，應該要槓桿現有優
勢，並結合創新驅動的絕對競爭優勢(Unfair Advantage)：
效率驅動 創新驅動台灣經濟發展策略：
• 過去台灣科技產業藉奠定硬體優勢，如今強調軟硬整合，但是只是加法日
的分工合作無法發揮加乘效益，未來應該力求軟硬融合的系統與服務模式：
資料來源：IEK Consulting (2019/5)
軟體 硬體
軟硬整合
Integration (SW + HW)
= 軟實力 硬實力
軟硬融合
Fusion (SP X HP)
=

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39
軟硬融合：以人工智慧為乘法因子(AI x)，
融入在各種應用服務系統
台灣正開始推動「數位國家・創新經濟發展方案（簡稱DIGI+方案）」
• AI列為新興科技之一，也是人才培育與數位職能重點項目
由於台灣在產業和市場規模上難與其他國家競爭，應該將「AI x」做為
發展軟硬融合的創新驅動「乘法因子（x factor）」，發揮軟硬融合的
乘法綜效：
• 藉由台灣的產業專業知識與ICT技術，將人工智慧融合在各種應用
服務系統，例如：
 「AI x 智慧交通」
 「AI x 智慧服務」
 「AI x 智慧製造」
 「AI專用晶片」
 「AI x 智慧零售」、「AI x 智慧健康」、「AI x 智慧旅遊」等
「AI x」將是台灣產業能否成功推動「產業AI化」的關鍵因子
資料來源：IEK Consulting (2018/1)

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AI x 智慧醫療：
智慧醫療服務進入虛擬及心理層次
資料來源：Walter Greenleaf；Stanford mediaX ITRI Theme Day（2014/06）
• Real Avatar – 具適度人工智慧之虛擬心理輔導師
 模仿被輔導者之身體動作，建立互信關係
 模仿動作及時間需要符合族群民情

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41
AI x 智慧零售：
無人商店智慧辨識系統提高客戶體驗
• 前台智慧數位看板結合人臉辨識系統，提升使用者體驗，後台數據中心進
行客群購買行為分析，如年齡性別、停留商店區域、購買商品等資訊。
• 分析成果不僅能用來調整商品組合、擺設、促銷設計等，且預測消費者行
為，可精準行銷，提高銷售
• 結合支付系統與無人商店-自助POS、阿里巴巴刷臉支付(Smile to Pay)
多人臉部辨識 無人商店刷臉支付 自助洗眼鏡機
資料來源：CES；工研院IEK (2018/01)

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42
AI x 智慧健康：利用行為特徵與邊緣運算，
兼顧居家安全及個人隱私
• 新創Cherry Labs提出智慧居家安全方案Cherry Home，安裝數個動作感測
器與AI主機，主機與感測器之間則以 Wi-Fi連結
• 將AI分析與辨識能力置入裝置晶片中，透過邊緣運算能力可於主機中進行分析，
為每位家庭成員建立行為模式，如行為模式異常即可能是外人或小偷
• 關於個資與隱私保護，系統演算法根據行為模式、身高等數據，建構出類似
「火柴人」的「虛擬骨骼」骨架模型，即可具備判讀身份能力，過程中不涉及
個資記錄與使用
資料來源：工研院產科國際所
Cherry Home「虛擬骨骼」影像判斷技術 Walabot Home可放置於容易跌倒
場所，如浴室

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43
AI x 智慧製造：日商運用手桿捕捉老師傅手藝
資料來源：安川電機 (2018/08)
Data
 運用機器與軟體模擬老師傅的手感，產
生參數與數據，傳入機器手臂
 以機器學習老師傅動作，運作15次左右，
其研磨出來的成品和老師傅接近
老師傅實際操作示範 重現工藝
Data
先用機器與軟體，來抓取老師傅
的動作如力道、位置等
將數據導入，機器手臂學習老
師傅動作，進行研磨

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44
人工智慧共創平台AIdea：
結合產學研能量，快速建立產業應用解決方案
媒合學界研發成果
 由法人建立共創平台，提供產業需求與資料，媒合學界/新創的分析能量，有
效鍊結產學研合作，快速建立整體應用解決方案
瞭解產業需求/
取得產業資料
研發演算法/模型
提供解決方案
提出產業問題
與產業資料
產業所需的
解決方案
學界/新創聚焦研發
題目，提升產業價值
法人提供多對多的媒合機制與平台，
鍊結產學能量
產業透過平台快速
取得最佳解決方案
人工智慧共創平台
議題評估服務
• AI技術應用的有效
性
• 資料質與量的分析
去識別化
資料集
議題規則
方案驗證評比
資料整備服務
•去識別化/資料勘誤/資料標示
開放平台
•多元創新的機制
資料來源：工研院產科國際所 (2018/7)

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AIdea平台推動目標：提供產業獨特的
議題庫、資料庫與人才庫的AI共創平台
一個永續經營的AI解題平台
AI共創平台學界與新創團隊
企業獲取解決方案
企業延攬優秀人才
企業與企業間異/同
業交流合作
企業
台灣產業需求與產
業資料最佳搜尋地
台灣產業AI應用解決
方案的最佳演練場
協助台灣企業進入AI
應用門檻，善用AI技
術提升產業競爭力
人才擴散至產業
分析能量產業化
聚焦學界研發方向
人才庫資料集產業議題庫
資料來源：工研院產科國際所 (2018/7)

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46
目標經營方向－
￭ 從事市場導向之研發(協助學界/新創) ￭ 作為一個有效的橋樑(產學研間)
￭ 協助(傳統/中小)產業轉型升級
1%
2%
2%
2%
3%
3%
3%
3%
6%
8%
11%
17%
19%
20%
0% 5% 10% 15% 20%
地方政府
能源
保險
教育
交通
連續型製造
中央政府
跨產業
證券投資
其他產業
非連續型製造
零售
健康醫療
銀行
IDC 預估2019年各區隔之市占比率 已上架 洽談中
1
1
1
1 1
1 1
1
1
1 1
1
1
1
1
學生
AI新創
資服
業者
老師
累積
~1,300名
解題者
跨境解題者
Freelancer
顧問
AIdea共創平台 出題方 vs. 解題方一覽
資料來源：工研院產科國際所 (2019/3)

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47
如何促進產業AI化：以專業顧問服務掌握企業欲解問題，找到能力強的演算法
發展夥伴，讓企業縮短時程與開發成本
如何協助AI產業化：同一資料集除解決現有問題外，也提供人才培育及演算法
長期優化的舞台；最終協助專有產業鏈上下游完成分工
如何協助
產業跨入
應用門檻?
如何增進媒合度
讓企業找到跨域
合作夥伴?
什麼
產業需要
此類型平台?
• 有資料但未好好
利用: 如APP叫
車服務業、特定
學界、零售相關
• 使用特定技術:
如使用AOI與
AVI技術的製造
業、使用推薦/排
名功能的電子商
務
• 資料、資料、資料!
• 建立管理階層的正確認知
• 從題目聚焦導向議題設計
媒合前提在｢解決企業痛
點｣－
• 早期：資料品質、題目
設計、試做Baseline發
現問題
• 中期：比賽人數多寡
(題型偏好/獎金制)
• 比賽結束：跟現有處理
程序相比，AI證明有較
高績效
AIdea共創平台一年來的實作收穫
資料來源：工研院產科國際所 (2019/3)

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48
48
議題說明：
• 由台灣大車隊提供台北內湖區兩年期
間（2016/2~2018/1）之計程車GPS
車機資料，經由分析計程車乘客之歷
史乘車時間與地點資料，預測未來特
定時間、特定地點的乘車需求
• 活動期間：2018/7/13-2018/11/14
資料處理與議題設計：
• 超過十億筆計程車GPS記錄，~ 67 GB
• 過濾出兩年乘客上車記錄，~ 482 MB
• ~ 16,000計程車ID數：8.9M資料筆數
• 將內湖區劃分成5x5網格並賦予區塊編
號，以一小時為單位，產生區塊乘車需求
記錄。
• 訓練資料：第一年（2016/2~2017/1）
• 測試資料：2017年2月共需預測6048個數
值（28天×24小時×9區塊）
AIdea平台案例：台灣大車隊載客熱點預測
乘車需求熱點
資料來源：工研院資通所 (2019/4)

50. Copyright 2019
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49
台灣大車隊載客熱點預測 ─ 乘車需求熱點
區塊編號產生乘車需求記錄
49
資料來源：工研院資通所 (2019/4)
內湖區地理
區域劃分
原始資料
Zones
資料清理
過濾乘客上
車記錄
時間區間化
標示區塊 乘車記錄
區塊乘車
需求記錄

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2019/5/7
台灣大車隊載客熱點預測 ─ 議題設計與解題解果
50
Training Testing
1 month
2017-02-01
00:00:00
2017-02-28
23:59:59
• 解題效益說明：
– 2017年2月9日上午9點起一小時內，內湖區約2.2平方公里範圍地區實際約有
137趟計程車搭乘記錄，AIdea最佳解預測該時段在該地區搭乘計程車有130
趟，預測準確度達約95%。
– 幾位解題成績優異者使用了日曆、天氣、u-bike等資訊有效強化預測準確
度。
資料來源：工研院資通所 (2019/4)
2016-02-01
08:00:00
1 year
2017-01-31
23:59:59

52. Copyright 2019
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51
以Secure Data Hub 運作機制，建立共創平台
問題 不易淬煉商業價值
個資外洩疑慮，資料擁有者不願釋出資料進行研究
資料過度去識別化，無法將資料進一步連結運用
提高個資使用的商業價值
• 利用其他技術作資料轉換，避免原始資料直接釋出，對資料釋出有高度疑慮 (如法規、同業競爭)，改用 GAN 或
AutoEncoder 等替代技術，產出相近統計特性之新資料集
• 可提供資料不釋出的專有解題平台，解題者提交演算法/模型至平台，由平台代為執行資料分析，再告知結果，
不需公開完整大量的資料(如考試闈場運作環境) 註：GAN(Generative Adversarial Networks): 生成對抗網路
資料來源：工研院產科國際所(2018/09)

53. Copyright 2019
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52
簡報大綱
• 人工智慧發展趨勢
• 產業變革與新價值
• 台灣產業的挑戰與策略
• 結論

54. Copyright 2019
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53
建立新型態科技應用服務產業：
幫助服務業融合在地文化軟實力，提升國際競爭力
科技應用
服務公司
設施服務
軟體
測試
前瞻研發
檢測驗證
委外
製造
系統
測試
消費者
偏好
需求
研究
智財分析
資料
分析
法規驗證
新型態科技應用服務產業定義：
• 以科技應用為基礎，結合應用服務營運商之Domain Knowledge，提供資
料分析、軟硬體整合系統等工具與服務，幫助客戶提升新興科技應用能力、
產業競爭力

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54
以台積電創新模式啟發未來AI應用服務生態系
資料來源：工研院產科國際所(2017/11)
以台灣半導體產業為例，晶圓製造(Foundry)提供晶片製造平台客製化服務，降低IC設計
業者進入門檻，催生龐大半導體產業生態系與各式人才發展溫床
晶圓製造
台積電
IC設計業者 系統整合業者
EDA業者
IP業者
設備業者
封測業者
設計服務 IC產業
AI應用人才AI核心科技人才
AI與資料分析的盛行下，隨著AI應用所需核心技術整合為開發平台、降低有意發展AI之新
興業者進入門檻下，將有利台灣AI生態系提供各式人才育成環境及舞台
AI核心技術
開發平台
AI解決方案
提供者
產業AI應用
業者
資料整合者設備業者
演算法
IP業者
國際AI技術平台
(Google、IBM等)
應用領域顧問
AI產業

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55
思考發展我國未來AI生態發展之核心技術開發平台
1. 對於新興之AI解決方案提供企業，提供經驗證之整合開發平台、並藉所擁有之資料、IP，
協助客戶將想法與核心技術轉化為完整之應用方案 、降低開發門檻
2. 透過多方參與營造平台，使得AI各類人才充分互動、激發更多創新與新創，形成產業發展
與人才茁壯之正向循環
3. 隨著本身開發平台、資料、IP數與整合實績之累積，與國際級AI領導企業之應用開發夥伴
模式一：以產官學研共同建構虛擬平台
AI核心技術
虛擬平台
學校/法人
政府計畫
擁有資料之
政府單位
國內
應用企業
國內AI
領導企業
模式二：成立AI核心技術平台公司
AI核心技術
平台公司
學校/法人
國發基金
國內外AI
領導企業
擁有資料之
公私民單位
國內外
應用企業
目的
資料來源：工研院產科國際所(2017/11)

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損害。著作權歸工研院所有，非經書面允許，不得以任何形式進行局部或全部之重製、公開傳輸、改作、散布或其他利用本簡報資料之行為。
http://www.iek.org.tw
2025願景：
促進台灣產業
科技創新與價值提升
蘇孟宗 所長
+886-3-5912548
stephen_su@itri.org.tw
侯鈞元 研究經理
+886-3-5918311
alexhou@itri.org.tw
謝謝!

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附件

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58
台灣產業鏈在Edge Computing領域具有優勢
Edge + AI晶片是下一波重點
Cloud Server
Edge Server
Edge Devices (AIoT)
Cloud
Computing
Edge
Computing
頻寬有限
通訊延遲
資料隱私
網路覆蓋
雲端運算 通用運算
高效能、高耗能、高成本
邊緣運算 AI晶片
高效能、低耗能、低成本
聯發科(語音晶片)
耐能科技(神經晶片)
鈺創(3D視覺感測器)
奇景(3D感測器)
所羅門(3D視覺演算
法)
和碩(語音辨識演算法)
鼎峰智能(神經演算法)
耐能(神經演算法)
華碩(自主機器人)
明碁(無人載具)
和碩(無人機)
台灣邊緣運算供應鏈
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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台灣AI晶片產業與國際雲端產業之合作模式
1. 可快速使用雲端平台廠商(Google、Amazon或微軟…)的AI服務
2. 雲端平台廠商目前已將部份雲端工作，下放至邊緣端(或裝置端)，邊緣
端的晶片效能提升與耗電降低，將可大幅降低大系統的建置成本。
3. 如：微軟Azure IoT edge與高通Qualcomm合作方式：軟體廠商專注在
雲端與裝置端的軟體解決方案與AI框架，硬體晶片廠商致力於提升晶片效能與
降低功耗
以軟+硬方式，在AI大系統中，發
揮如Wintel效應
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)

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產業科技國際策略發展所
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業者應以主動防護思維，加強隱私與數據保護設計
• 消費者隱私保護意識抬頭，缺乏信任企業創新將受限、違規風險遽增
– 受信任企業將獲得個人數據資產的競爭優勢。反之，消費者企業共享更
少資訊，甚至要求刪除個資，將增加違規風險、限制未來商業模式創新
• 廠商已考慮導入隱私與數據保護設計於產品之中，提升隱私與數據安全防護技
術投資熱度
– 更多設備業者對於新技術導入前，會優先評估隱私與數據保護設計。法
規也將迫使業者提升隱私與數據安全防護技術，加速數據安全保護技術
• 物聯網設備業者應以主動防護思維，加強隱私與數據保護設計
– 台灣業者應於產品設計階段加入隱私與數據保護技術，亦須導入主動防
護思維，強化安全軟體開發流程，定期遠端漏洞維護與管理
產品設計 產品檢測 產品維護
• 提供產品即時安全情報和整體
健康可視性
• 評估設備軟體中的漏洞和弱
點，管理設備的資產和配置、
快速反應修補
數據
蒐集
數據
處理
數據
儲存
數據
挖掘
數據
傳輸
浮水印技術
數據最小化
去識別化
密文空間處理安全多方運算
物聯網設備遠端漏洞
維護與管理
資訊收集 漏洞評估
滲透攻擊交付報告
• 透過掃描設備
或開源情資掌
握資訊
• 使用已商業化的
漏洞評估工具，
執行自動化漏洞
評估
• 專家利用安全漏
洞真正入侵系
統，獲得訪問控
制權。
• 向客户提交取得
認可的一份滲透
測試報告
資料來源：工研院產科國際所 (2019/03)