2023 年生成式 AI 風潮席捲全球，許多 AI 啟發的創新動能似乎一觸即發。台灣的經濟主力製造產業也在思考這樣的趨勢將會如何改造產線、何時會是產業轉捩點的到來？《科技報橘》舉辦「2023 智慧大工廠論壇台北場」，專場探討生成式 AI 加速工廠智慧化的關鍵契機，提供企業領導人部署未來的思考方向。
流線傳媒社長戴季全分享 NASA 已經率先使用生成式 AI 作為航太任務相關零件的設計，並且得出截然不同的零件設計結果。AI 智慧製造潮流持續演化，結合工廠生產與製程，可立即見到良率與製程效率的提升，進而影響到企業的獲利與成本結構。戴季全指出此波 AI 變革可視為第五次工業革命，而台廠須主動參與這波生產力革命「大分流」的戰略抉擇。
台灣需面對的 AI 時刻
台灣 Google 前董事總經理簡立峰則是從「台灣需面對的 AI 時刻」作為分享主題。ChatGPT 出現讓 NVIDIA 創辦人黃仁勳直言這是「AI 的 iPhone 時刻」，代表全面化的 AI 普及。網際網路發明三十年所累積的驚人數據量，全部成為 ChatGPT 訓練的資料養份。
簡立峰深度拆解出「AI 的 iPhone 時刻」10 大趨勢，其中包括白領階級工作容易被取代，律師、工程師、記者、設計師原本的工作都可以由 AI 來介入，但是專業的白領可利用 AI 更加速完成工作；企業需要持續餵資料才能創造新的 AI 應用服務，但同時企業在學習過程當中背負的學習曲線壓力也會更大。
AI 帶來的生產力革命影響超乎預期，不僅未來每個產業的專業標準會被急遽拉升，甚至也有可能造成一波新的產業淘選，導致白領階級工作越來越少、產業標準越來越高。
但在這樣的趨勢演化下，簡立峰也提醒台灣可從其中看到一些獨特機會點。他表示：「本來少子化、高齡化議題嚴重的台灣社會，透過 AI 工具的爆發補足了少子化造成的人力稀缺問題，等於撿到一把槍。」同時，因為 AI 爆發需求所造成的半導體、晶片、硬體伺服器成長，可協助加強台灣產業優勢。
從 AI 1.0 時代進化到 2.0，產業經過何種技術風暴？
鴻海研究院人工智慧所所長栗永徽從 AI 的技術演化，開始解構技術帶來的產業影響力。 鴻海研究院高度關注生成式 AI、自監督式基礎模型，延續到今年也投入多模態基礎模型的應用研究。
栗永徽說明 AI 1.0 時代人工智慧已經可在單一能力上超越人類，例如圖像判別準確率，2015 年的 AI 模型就已經可以超越人類。在 AI 2.0 自監督式學習模型上，透過預先訓練蒐集大量數據形成 AI 模型，再依照任務做最後模型微調即可成。
GPT-4 即為多模態模型，可以將影像、文字之間代表的意涵互相連結，如此一來 AI 便能「擁有」看圖像再以文字敘述出來的能力。光是讓 AI 做到這樣的程度，便能激發許多產業創新，例如 AI 搜尋引擎，讓搜尋體驗大幅提升、AI 自動產生金融投資說明書做精準財務分析、或是在醫療、元宇宙、影片生成等不同領域都大有可為。
銜接 AI 生產力時代，先從雲端與資安維運基礎做起
人工智慧服務與雲端專家 Cloudmile 萬里雲解決方案架構團隊主管梁文典，則是從技術銜接角度，分享製造業如何抓住這波 AI 發展浪潮。他認為從工業 4.0 時代要銜接到 AI 創新時代，仍須從雲端遷移與資安防護兩大基礎做起。許多製造業者目前仍普遍有地端資料數據管理與分析應用的困難，導致無法做到全面性資料治理、對新商業與市場需求的響應也會過慢。
Cloudmile 可以協助製造業導入 Google Cloud Platform 一站式平台管理，貫穿資料治理的全生命週期需求，從 AI/ML 模型建置、取得雲端即時報表，甚至是建立資料中台都可輕鬆達成。不論是應用在倉儲與物流管理、工廠現場公安維護、偵測設備異常與驗證生產品質，都可以透過 AI 導入做到生產維運最佳化。
資安同樣也成為評價企業競爭力的重要環節，梁文典分享目前工廠的 OT IT 資安環境整合成為必須關注重點。考量到目前 OT 也逐步聯網，且中間不同裝置會使用到開源程式碼，導致曝險管道增加。「縱深防禦」成為企業佈建資安的策略思維，僅靠防火牆是不夠的。
透過 Google Cloud Platform 的雲原生安全性資訊與事件管理系統 Chronicle 即可做到集中化、有效率地做到資安事件管理、Log 資料蒐集、事件調查與自動防禦。
梁文典說明，「CloudMile 為高科技製造業推出『AI』與『資安』應用的雙主菜，因為唯有做好資安才能讓 AI 應用走得更遠。」
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