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人工智慧(Artificial Intelligence, AI)發展歷程自1950年起至今已近70年，近期各國政府、產業與社會大眾，對於人工智慧技術能為產業、社會或個人創造什麼效益，皆充滿高度期待。過去AI雖歷經幾波起伏，但自2010年起，屢有產業應用實績，此歸因於發展環境與過去最大的不同在於資料量、運算速度及機器學習等快速發展，AI可以協助人類工作與生活中的感知、學習、認知、推理等各層面，並深入企業營運與社會大眾的日常生活。在AI時代下，台灣以現有高科技產業長期優勢與全球地位，如晶片、感測與終端載具等，以及台灣在製造、醫療、跨領域等應用所累積的經驗與大數據基礎，加上AI技術整合與創新應用能量加值，都可讓台灣產業成為全球AI生態系中供應者或引領創新的重要角色。

【內容大綱】

• 一、「AI x」加乘重點領域是製造、醫療、零售、金融，應針對產業特性與應用需求進行布局
• 二、「AI x」軟硬整合將全面開拓新機會，台灣有優勢成為全球AI邊緣運算生態系之要角
• 三、 AI邊緣運算趨勢下，台灣在五大終端載具有所投入且布局甚深
• 四、 AI將深化五感感測的敏銳度，發展貼近人類的認知、情感與決策之AI載具
• 五、AI邊緣運算專用晶片成產業焦點，多元分眾為主要趨勢
• 六、AI資訊安全與隱私保護的問題，已經成為各國政府與產業關注的焦點
• 結語

【圖表大綱】

• 圖1、「AI x」加乘台灣製造業與服務業
• 圖2、AI加乘智慧系統的特色
• 圖3、五大終端載具對於AI邊緣運算需求分析
• 圖4、五感感測+AI辨識技術發展趨勢
• 圖5、分眾化AI邊緣運算專用晶片
• 圖6、五大載具在ASIC、FPGA、GPU效能分析圖
• 圖7、GDPR實施前後個資處理流程之比較分析