AI 趨勢新聞精選
【2021/8/26〜2021/9/1】
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科技部明年經費成長14%，新增推動太空科研、精準健康等領域
中央社重點摘錄：
行政院會今天通過 111 年度中央政府總預算案。科技部表示，明年科技計畫核定金額為新台幣 447 億元，其中 325 億元支持基礎科學研究，年成長 14%，增幅有望為 3 年新高，盼厚實科研能量。
科技部表示，除了支持基礎研究，明年也會配合國家六大核心戰略產業政策，新增推動如半導體前瞻研發、精準健康、防疫科學及科技新創，並強化太空科研發展等具潛力的技術領域，將科技研發與國家重點發展領域連結，推動國家整體科技戰略。
最成功的社會實驗，日本用AI解決偏鄉共乘難題
CUP重點摘錄：
從 2011 年起，日本人口就開始持續減少，最終就連東京等大都會圈，也進入人口減少的時代。所有生活相關產業，正在重新審視自己的商業模式。2019 年 3 月，三菱商事與西鐵成立新公司 Next Mobility，利用 AI 推出因應使用者叫車，隨之改變行駛路線的「Knowroute」（のるーと）巴士程式。
過去須在搭車前一天預約，成為搭乘的一大障礙。三菱商事透過自家貿易公司的網絡，以國外的先例，引入因應使用者召車，就能即時變更行駛路線的人工智能技術。最後採用加拿大新創企業 Spare Labs 技術，從 2019 年 4 月開始在福岡市營運。
雖然技術在加拿大已累積成果，「日本要求更高的準確度，當初吃了不少苦頭」，Next Mobility 副社長藤岡健裕表示。乘客先在 Knowroute 手機 App 上輸入起點、終點和時間，App 計算等待與移動時間後，就會回傳預計到達目的地的時間。由於日本習慣要求分秒不差，能容許的誤差比國外小得多，只有反覆調整，讓最先進的 AI 技術，在地方接受考驗。
至今為止，企業盡是著眼於地方人口減少等負面因素，對發展商機意興闌珊。但共享經濟的新商模興起，讓企業開始思考，就算投資不了昂貴的自駕科技，只要善用既有的平價技術，也許就能從地方的課題中找出商機。
結合居家驗光、AR 試戴，眼鏡電商Warby Parker用科技再創新
未來商務重點摘錄：
創立於 2010 年的 Warby Parker 是美國一個從網路起家的 D2C（直接面向消費者）眼鏡品牌。雖然是從線上起家，也從 2013 年開始經營實體通路，而在疫情大流行期間，Warby Parker 暫時關閉了實體店，並觀察到有更多人使用了近期推出的驗光 App 服務，線上訂單與居家試戴需求也持續增加。
Warby Parker 新的居家驗光服務「虛擬視力測驗（Virtual Vision Test）」，透過手機 App 便能量測近視度數，測量結果可作為購買眼鏡或隱形眼鏡的依據，目前僅支援 iOS 系統，並且只在美國 29 個州可用、適用於 18 歲到 65 歲的人。
在消費者不需或無法親臨實體店面的情境下，Warby Parker發展出了不同的居家試戴方案。其中一項方案是免費的居家試戴盒。試戴的期限為 5 天，結束後寄回的費用也由公司負擔，若想購買中意的款式，只要上網訂購，Warby Parker 便會再寄出一付全新的眼鏡。
Warby Parker 於 2019 年推出 AR 虛擬試戴功能。結合電商、居家驗光、AR 試戴，運用科技的創新混合方式為消費者進行視力保健，仍為以實體經營為主的眼鏡業帶來了變革。對眼鏡業來說，實體銷售場域仍有其必要性，但 Warby Parker 究竟是否為一個待開拓的藍海市場、消費者對於新型態的配鏡流程又是否買單，仍有待持續觀察。
小米收購中國自駕新創，抵抗本土對手百度和華為
STPI重點摘錄：
小米已證實在未來 10 年投資大約 100 億美元，建立電動車業務，並至少推出一款車型，以追求這一市場的龐大商機。小米以 7,737 萬美元的價值收購了中國自動駕駛新創公司 Deepmotion（深動科技），以追求其自動駕駛車之夢。
深動科技已經成立四年，一直以開發駕駛輔助軟體為主。未來在小米提供資金的協助下，可望加快其電動系統的開發工作，並建立一個能夠抵抗百度和華為等中國競爭對手的大廠。
其實，小米未來電動汽車的競爭者，可能主要來自中國本土業者，還包括後起之秀華為。雖然，華為的通信技術遭受美國封殺後，正積極開拓新業務轉型求生，發表了 5 款搭載鴻蒙作業系統自駕技術解決方案，並與北京汽車旗下北汽新能源合作，推出 Alpha S 電動車，華為宣稱其自駕技術可達到 L3 等級。尤其，習近平一句「製造業不能丟」，由此可解讀中國官方將資源重分配，重視製造業而輕互聯網。
從台灣製造（MIT）到台灣建模（Model in Taiwan）
知勢重點摘錄：
一年多以來，半導體產業一直是產業界高度關注的主題，從產能到投資無所不談，就連台灣產業未來都得和半導體緊密掛鉤。最近在華人 AI 領域被視爲大師級人物的李開復教授更建議，「台灣的未來應該朝算力發展，延伸半導體基礎，帶入 AI 能量。」
數據、模型、算力確實是 AI 產業三要素沒錯，但這並不代表可以分開對待、各自發展，把算力單獨拎出來說，並說台灣應該朝這個方向發展，無異於倡議台灣應該繼續朝硬體方向發展，未來場景 AI 的應用場景與最大的價值也將與台灣多數人無關。
台灣在工作機、金屬表面處理、五金零配件等領域也都有很多隱形冠軍，這樣的基礎讓台灣在智能製造領域積累了很多處理經驗，和 AI 公司相結合，甚至建立完整而標準化的作業方式，從台灣製造（MIT）進一步提升台灣建模（Model in Taiwan），將投入支持大型製造業的龐大預算轉為支持隱形冠軍模型化、AI 化的能量，對於台灣未來可能還比較有機會。
