107年度中央政府科技研發績效彙編

專題分析 107 年度中央政府科技研發績效彙編 65 二、科研投入重點概述 為加速發展我國人工智慧技術與應用，促進臺灣進入全球 AI 應用系統與晶片領先群，經濟 部投入科技專案研發以促進產業 AI 化與 AI 產業化發展，投入重點分別說明如下： ( 一 ) 產業 AI 化：以我國在製造及醫療等領域特有之大數據優勢，研發具特色之 AI 應用， 促進產業 AI 化之發展，加速臺灣產業升級。 ( 二 ) AI 產業化：研發自主 AI 晶片與核心演算技術，促成臺灣成為 AI 產業創新基地；優先 從臺灣終端硬體強項切入，發展 AI 軟硬整合設備提升設備價值。 而經濟部推動 AI 發展主要包含四大策略，分別為「厚應用」、「健資料」、「深分析」、「興 晶片」，投入重點說明如下： ( 一 ) 厚應用—厚植利基應用：發展我國優勢垂直領域應用，提升產業附加價值與市場競爭 力，包括智慧製造 ( 如：瑕疵影像檢測與分類、自主學習工業機器人等 ) 與智慧城市 ( 如： 無人載具、醫學影像輔助診斷、文字問答與對話等 ) ，並以示範應用引領衍生臺灣產業 各式 AI 領域應用發展。 ( 二 ) 健資料—健全資料環境：健全各領域利基市場應用之標記資料 ( 如：瑕疵影像、醫學 影像、中文文字問答對話語料、交通道路等 ) 與標記技術 ( 如：主動學習技術能有效 減少資料標記量 ) ；建構 AIdea 產學研共創平台，永續經營產業議題庫、資料庫、人 才庫。 ( 三 ) 深分析—深化分析能量：研發適用於臺灣優勢產業與資料屬性之演算技術，以示範應 用淬鍊核心技術。深度學習，應用於瑕疵影像、醫學影像、文字問答對話等；深度增 強式學習，應用於機器人學習、理財規劃等；貝氏最佳化，應用於製程配方最佳化； 生成對抗網路，應用於資料生成與標記。 ( 四 ) 興晶片—振興自主晶片：結合我國半導體產業優勢，發展低功耗、高能效的終端 AI 晶 片與嵌入式解決方案，以促進 AI 晶片、工業感測器、晶片自主化，並強化晶片安全相 關研發。 教育部在推動人工智慧技術與應用人才培育計畫方面，重點在於培育人工智慧跨領域高階人 才，從課程、實作、場域學習、競賽等面向投入相關資源。在 107 年度完成大學 AI 課程地圖及 建立網站，內容包含 AI 技術及重點應用的學習路徑，供各部會署、學校及產業 AI 人才培育推動 之參考運用，並據此開發系列課程，發展創新且具示範性之教學方法，提供學習資源整合及實務 情境演練等應用，規劃出合適的學習歷程。亦透過競賽舉辦，結合產官學研、在地應用場域及其 資料，導入問題導向及跨領域合作等學習模式，培養學生解決實務問題或創新應用之實踐力，培