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自動駕駛能完美地詮釋AI的應用，是一場跨產業的合作。（彭博）
■ 郭德齊
今年3月時Epic Games發表了一段一分鐘短視頻，示範以自身「虛幻引擎 （Unreal Engine）」基於DirectX的光線追蹤框架，提供更好的即時光線追蹤特效。視頻中兩個「星際大戰」的風暴兵原先正交頭接耳，看到法斯瑪隊長立即立正站好，接著3位一起搭乘電梯……觀察視頻中風暴兵裝甲上的刮痕，以及隊長身上光亮的盔甲如此細膩動人，這是AI（Artificial Intelligence，人工智慧）的應用。
自動駕駛車 跨產業合作
當前市面上的最高階車輛僅能提供level-2自動駕駛功能，也就是車輛只能跟車與加減速等基本操作，絕大部分時間車主還是必須主動介入，然而此刻Nvidia正結合全球主要車廠與零件供應商如Toyota、Tesla、Volvo、德國汽車三雄1A2B、Bosch、Autoliv合作開發自動駕駛技術，也跟Baidu等地圖廠商合作；同時，Google母公司Alphabet旗下的Waymo運用Intel提供的解決方案，在加州與亞利桑那州測試600輛自駕汽車，以蒐集更多環境數據進而完善算法，未來目標以62,000無人駕駛車輛提供計程車服務給一般大眾，這也是最高定義的level-5自動駕駛。自動駕駛完美地詮釋AI的應用，也是一場跨產業的合作。
移除移除、修改照片 AI馬上解決
又或者想像你能任意地修改照片：你帶著全家到黃石公園旅行，一覽Canyon的瀑布、Mammoth的泥火山、Lamar Valley的大草原，感嘆大自然的無窮魅力，當然也合影留念，可是總有不完美的情況出現；小瑕疵可以用Photoshop修改，但照片中出現不速之客，或是有多台汽車遮掩了自己想表達的意象，這時Photoshop恐使不上力，而距離那麼遠還想重回舊地就不切實際了；所幸，科技持續進步，AI甚至可以幫你在照片上凍齡或是幫助你移除瀏海、調整髮際線，這些情況未來都可以用AI解決。
除了上面提的例子，AI還可以做很多事情。追根究底，AI就是將廣泛的數據分成許多層，每層結構都有屬於自己的幾個特徵，最後將特徵們歸類並釐清特定規律後做預測，其實也就是牽涉矩陣運算的統計學運用，只是數據量非常龐大，像是之前Google訓練一個能識別貓臉的深度學習模型，用了上萬CPU運行7天才建成，所以現在聰明的工程師轉以GPU、甚至ASIC （i.e. TPU）解決算力需求的問題。（算力是一個簡稱，意即電腦挖礦時的運算能力）
AI市場大爆發 台灣科技業好機會
Nvidia曾指出，2018~2023年的AI資料中心目標市場總量是500億美元，其中1,000億美元是HPC（高效能運算），網路服務與雲端計算分別佔200億美元，汽車則是更大的市場，直至2035年總量是600億美元。於是在算力要求與日俱增、且需求被轉換成新市場的當下，便是台灣科技業下一波成長的大機會：看好台積電的領先製造工藝與高端封裝CoWoS能最大受益AI的發展；也看好資料中心相關公司，更看好高速傳輸介面的需求爆發；此外，包括設計服務公司，估計也會受惠於中型企業發展AI的需要。
（作者為富邦投信研究部研究員）
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