AI 趨勢新聞精選
【2021/9/2〜2021/9/8】
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施振榮：企業若要踏進智慧醫療，就得先思考商業模式
iThome重點摘錄：
宏碁集團創辦人暨榮譽董事長施振榮，在臺灣智慧醫療高峰會上指出，智慧醫療是臺灣最有可能拿下世界第一的產業。企業若要踏進這個產業，就得思考商業模式。
他以醫療AI為例，醫療AI的微笑曲線是資訊通產業和醫療產業，兩者跨領域整合後產生的曲線，以共享和體驗來創造附加價值，而共享需要資通訊產業以IT輔助、體驗需要醫療專業知識加強，他期望兩者共同整合，讓臺灣智慧醫療能取得世界領先地位。
施振榮也有感而發指出，AI發展有三階段，包括模型開發、產品開發與取證、產品落地，臺灣醫療AI目前還是多聚焦於模型開發。但「體驗經濟落地也很重要，」他提倡以內需帶動外銷，也就是將內需化為產品國際化的墊腳石，先以國內市場驗證產品規格，累積落地和認證經驗後，就能進攻龐大的海外市場。
Google Health啓示錄：這已經不是一個單靠技術，就能改變的世界
KNOWING重點摘錄：
谷歌，用3年的時間證明了一件事情，就是即便擁有世界上最豪華的團隊，也會在醫療上碰一鼻子灰。
隨著CEO的離開，這個重組不久的超大規模作戰集群，再度遭遇大調整（而非諸多媒體所說的解散）。一位接近谷歌高層的醫療科技高管顧言（化名）說，「谷歌健康的現狀，是不尊重專業的下場。谷歌被一幫技術狂熱者佔領了，這些人大大低估了臨床流程和技術工程問題的複雜性，覺得所有問題都能被簡單粗暴的機器學習解決。」
深信「技術為王」，Jeff Dean（Senior Fellow and SVP of Google Research and Health）早年和台灣台大醫院談合作。Jeff Dean給了醫生們一小時的接見時間，並且在醫生提出一些需求後，Jeff Dean像點菜單一樣，說哪些事情谷歌會做，哪些事情谷歌不做，態度極度傲慢，醫生和大主任覺得自己沒有得到尊重，心情跌落到了谷底。
在谷歌這樣的氛圍下，願意合作的醫生，也不會是最頂尖的醫生。而「工程師文化」驅動下的谷歌健康團隊，因為缺乏和醫生平等對話的心態，難以拿出亮眼的成果。相反，谷歌的另一隻團隊DeepMind與生物、醫學專家合作很多，姿態謙遜，技術水平一直「在線」。因此，去年做出來的蛋白質結構預測成果，也是震驚世人。
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在這個大國競逐的大時代，台灣的AI產業如何找出新方向？
今年的台灣人工智慧年會將在 10/6 ~ 10/8 舉行，以3天線上的帶狀方式呈現，欲知詳情請參考這裡：
https://conf2021.aiacademy.tw/agenda/
中國AI四小龍為何營收愈高，虧損愈多？
品玩重點摘錄：
中國AI四小龍曠視、依圖、雲從及商湯的上市進程都已清晰。他們的存在促進了AI向人們生活的滲透，但所做的事情卻愈來愈不像一門好生意。講故事的時期告一段落，現在他們要思考的是如何讓真正擁有一個可以持續下去的生意了。
四家企業對AI落地的領域和主要兜售產品、服務有紛繁的叫法，但總結下來較為成熟的落地領域仍然是基於視覺、語音、文本、數據科學相關的AI技術，同時，行業解決方案、企業服務、機器人、醫療、安防等賽道是大部分AI企業的重點投入領域。
橫向來看，四家企業在可能持續虧損風險上面臨著類似的問題，一是都需要在研發以及人才招聘上保持高投入；二是在市場拓展和地域擴張上保持高投入。同時，這兩個問題也是「營收越高，虧損越多」的直接原因。
AI公司們在垂直賽道上遇到的困難遠遠不止這些。可要得到閉環的、有標註的、數據量大到足以發揮深度學習效力的數據同樣異常艱難。而最具變現能力、符合要求的海量數據，基本被該領域的互聯網公司所佔據，自然沒有哪一家互聯網公司會將自己的核心數據交由第三方AI演算法公司。
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數據標註是個耗時又燒腦的工作，偶爾還會遇到標註原則無法涵蓋的特殊狀況， 以下這三個情況你怎麼解？
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產品賣不動，有再多專利優勢也可能被逆轉勝
日經中文網重點摘錄：
通過分析在美國申請的專利得知，在純電動汽車（EV）技術方面，日本汽車企業佔據優勢。針對專利的重要度評出分數，給申請企業排出名次，排在第一位的是豐田，第3位是本田。在前50家企業中，日本汽車企業和電裝等零部件企業佔21家。
美國企業為排在第2位的福特汽車等13家，德國和韓國分別為5家。中國企業僅有排在第32位的比亞迪（BYD）等2家。即使是歐盟（EU）的專利分析，也與美國同樣彰顯出日本企業的技術優勢。
在純電動汽車銷售方面，落後於美國特斯拉等。如果日本企業不能形成借助技術實力推動銷售、確保開發投資所需資金的良性循環，有可能在技術方面遲早被逆轉。
專解洪水問題，澳洲新創從實時預測模型打造互聯數據平台
數位時代重點摘錄：
美國政府估計，近幾十年來的洪水（不包括颶風和熱帶風暴）有將近約1600億美元的損失，並造成數百人死亡。FloodMapp是一家總部位於澳洲的洪水預防公司，其目標是研究舊的水文和預測分析方法，並採用更現代的方法來幫助人們了解洪水何時會出現以及應該採取什麼措施。
這個公司的經營前提很簡單，水會流向有重力的地方，這意味著如果你知道一個地方的地理結構，你可以預測水將流向何處。但挑戰在於，在高分辨率下計算二階微分方程的計算成本仍然很高。他們決定避開幾十年來在水文學中使用的基於物理學的傳統方法，並使用基於數據的方法，利用機器學習中廣泛的技術，讓這些計算變得更邏輯化，建立實時洪水模型DASH。
FloodMapp並不希望成為自己的獨立平台。相反，它通過提供可與其他數據流相結合的數據層，與ESRI的ArcGIS等現有地理訊息系統（GIS）進行互相的操作，讓相關人員能夠提早接收到洪水的消息。使用者需要訂閱費才能訪問FloodMapp的數據層，目前為止，該公司正在與昆士蘭消防和緊急服務部門以及各地區的海灘合作。
