108年度中央政府科技研發績效彙編

進行轉型 ， 惟目前使用的智能化設施設備多為國外開發或由代理進口商品 ， 價格高昂導 致智慧農業不易普及 。 農委會因此於 108 年投入農工跨域整合計畫 ， 以農業體系之技術 背景為基礎與工業相關法人合作 ， 以期快速將臺灣既有 ICT 優勢技術結合未來物聯網及 AI 應用技術 ， 協助農業掌握監測氣候 、 溫度 、 土地 、 濕度等工作環境 ， 以協助應變農業 缺工 、 病害與國際輸出等需求 ， 逐年達成精準農業目標 。 二 、 科研投入重點概述 立基於我國終端硬體 ， 以及製造 、 醫療等領域特有之大數據優勢 ， 經濟部 投入科技 專案研發符合臺灣產業需求之特色 AI 應用 ， 推動產業 AI 化 、 AI 產業化 ， 以期促進產業 轉型升級 ， 三大具體作法包括發展自主 AI 晶片 、 建立臺灣特色資料 、 打造產業專屬演算 法 ， 投入重點分別說明如下 ： ( 一 ) 發展自主 AI 晶片 ： 結合國內外 IC 設計 、 製造 、 封測 、 軟體 、 系統應用等 90 家廠商 ， 成立 「 臺灣人工智慧晶片聯盟 (AITA) 」。 由業界領頭發展半通用 AI 晶片 、 異質整 合 、 新興運算架構 、 軟體開發環境等關鍵技術 ， 訂定共通介面規格加速產品開發 ， 引領 AI 商機 。 ( 二 ) 建立臺灣特色資料 ： 建立利基領域標記資料 ( 如 ： 百萬張製造業檢測影像資料 、 十 萬張眼底影像資料等 ) ， 布局資料蒐集流程與資料標記 、 資料生成等技術 ， 以加快 資料標記作業並提高標記正確性 ， 以及解決訓練資料不足等議題 ， 促進發展 AI 應 用 。 ( 三 ) 打造產業專屬演算法 ： 融合多種演算法與導入專家知識建構 AI 模型 ， 有效提高預 測分析的正確率及優化決策 ， 並能將演算法去蕪存菁與 AI 晶片結合 ， 促進發展軟 硬整合之 AI 終端裝置 ， 創造新商機 。 科技部 則以 「 臺灣 AI 科研戰略 」 作為發展策略 ， 從基礎設施 、 創新應用 、 實作場域 ， 以及技術深耕等面向推動 ， 結合創新政策思維 ， 以期為臺灣在國際 AI 領域搶得一席之地 ： ( 一 ) 以 AI 雲端運算平台提升臺灣人工智慧研發的基礎環境 ： 提供包含 AI 運算 、 軟體工 具庫及各領域大數據集之研發平台 ， 以雲端化單一入口方式提供整合式資源服務 ， 使產學各界可專注於深度學習與大數據分析之技術發展與應用開發 。 ( 二 ) 藉由 AI 創新研究中心聚集能量 ， 形成世界級 AI 研發聚落 ： 補助大學設置智慧創新 研究中心 ， 鼓勵學研機構投入 AI 研發應用 。 除了整合學研界研發能量之外 ， 藉由 跨領域 、 跨單位 、 跨國際的合作方式 ， 從研發尖端技術 、 培養領導人才 ， 至提升 研發成果商業化之潛力並衍生 AI 新創公司 。 65