人工智慧科技基金會（AIF）與台智雲 AI 超算加速器合作發佈「2024 台灣 AI 新創地圖」（Taiwan's AI Startup Map 2024）。本次地圖主要列入成立八年內新創，並依據企業導入 AI 所需的基礎建設及垂直產業應用進行分類。企業可依據自身需求，從中尋找合作夥伴。

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企業如何與外部團隊合作，添增能量？

「缺乏資料」跟「缺乏人才」向來是台灣企業導入 AI 最大的關卡，不分產業、不分企業規模大小，幾乎沒有例外。如果企業沒有能量組建技術團隊，藉由外部團隊協助就是個好方法，由於各 AI 技術領域擅長解決的問題不一樣，企業可依自身需求匹配最適合的技術合作夥伴。

但在這幾年製作 AI 生態系地圖的經驗中，我們也發現到，不少台灣新創企業雖然擁有技術能力與服務體系，甚至累積了不少實務案例，但往往缺乏實際的產品。專案導向與產品思維是兩種不同的商業模式：前者重視客製化解決方案，後者則著重於建立可複製、具延展性的商業模式，建議團隊在聚焦技術與服務的同時，應該更明確地將專案成果轉化為具備市場潛力的產品，從而實現長期價值與規模化發展。

在這樣的產業脈絡下，SaaS（軟體即服務）企業預期將扮演更加關鍵的角色。這類企業提供即用即取的 AI 解決方案，大幅降低企業導入 AI 的技術門檻與初期投資成本。此次獲選未來之星的慧穩科技，其所開發出的「WinHub.AI」，便是一個提供客戶大語言模型、電腦視覺、數據分析 (AutoML)、專家系統與傳統演算法之融合式  AI SaaS 平台解決方案 (Fusion AI SaaS Solutions)，為客戶開發與使用所需之 AI 模型，讓使用者能依據產業知識直接運用 AI 工具，減少對軟體工程師與資料科學家的需求。這種降低使用門檻的方向，為人才短缺的問題提供了一個可行的解方。

在治理力方面，除了 AI 應用上需考量的風險管理，還包括了組織管理等議題，企業必須要能整合技術、運算、資料才能完成 AI 的基礎設施，AutoML、NoCode、MLOps 等平台皆是作為輔助功能，企業仍須仰賴自身的治理能力。

在補齊企業的基礎能力後，企業如何將競爭者無法複製的核心能力和獨特資源，透過 AI 來改善與鞏固這些優勢，持續強化企業競爭力，便是創新力所注重的事。在這次的地圖中，也有部分新創從原本的領域知識中出發，結合 AI 技術開發出產業特定解決方案。如提供產業解決水質不穩定，增加水回收率與節能減碳問題的臥龍智慧環境、協助水產養殖業者進行魚蝦監控的海盛科技。

我們也發現，除了製造、醫療這種場域較為固定的產業之外，找不到最佳的 AI 應用場景，是新創一直需要面對的挑戰。

為什麼台灣的產業 AI 化發展速度不如預期？Google 前台灣董事總經理簡立峰認為，除了市場規模不足，多數企業數位化程度不足之外，缺乏想像力是亟待解決的問題。例如，作為全世界少數可以做無人機的地方，且身處地震頻繁的地區，台灣在地震發生時，卻需要土耳其協助用無人機做3D模型給我們，很顯然就是對於應用缺乏想像。

除此之外，在主權 AI 的應用上，除了算力問題，還有許多事情需要努力，包括如何確保繁中模型的品質，是否可以鼓勵企業透過合作交流彼此的訓練資料，一起變強。而在算力面，若能加上節能技術，搞不好能保有優勢。在人才面上除了培養基礎模型人才，能否加強海外合作？最後，則是如何運用晶片優勢獲取關鍵技術，透過跨國平台合作，提升繁中模型品質。這些都是政府可以施力之處。

同時，我們也觀察到幾個重點與趨勢，值得與大家分享：

一、生成式 AI 技術應用，資安挑戰仍是企業在意的點

生成式AI 的出現，幫助我們能快速學習各個領域的知識。讓過去被視為「專業」的知識，變得更容易理解和應用。

此次生態系地圖調查中，我們再次詢問提供 AI 服務或產品的新創企業：「生成式AI熱潮，是否對企業造成影響？」多數企業表示，這波 AI 熱潮為新創企業帶來顯著效益：不僅大幅提升了曝光度和服務機會，更重要的是，社會大眾對人工智慧的認知逐漸深入，有效降低了企業與客戶間的溝通成本。

越來越多生成式 AI 應用服務被開發，這些服務有些是從原有的產品延伸，企圖降低使用者使用產品的門檻；但也有些僅是利用 Prompt 技術，串接API功能打造對話型機器人，提供問答服務或是不同的介面，而這類服務若缺乏核心競爭優勢，往往需注意被 ChatGPT 等大型平台取代的風險。

值得提醒的是，資安問題更是企業在採用 AI 時的首要考量。根據 AIF 在 2024 年初發佈的台灣產業 AI 化調查，高達 27.1% 的企業在評估AI應用時，最為憂心的是可能的資料外洩風險。這不僅凸顯了技術人才的缺乏，也反映出企業對 AI 應用的審慎態度。

二、軟體如何結合硬體優勢，找出獨家應用

在今年 6月26日的《2024國鼎論壇》中，簡立峰也提到，未來需要注意的四大科技技術發展方向，包括模型兩極化、雲端服務+AI、Edge AI 新戰場，及機器人再起，後兩者將是台灣的機會。因為當終端有一個 AI 的使用環境，那麼相關的應用就能被開發出來。

他提醒，台灣現在擅長硬體，但也要花一點資源去想想看怎麼應用 AI，特別是 Edge AI 出來後，台灣可以做什麼？例如機械手臂、腳踏車或是任何硬體加了 AI，會不會不一樣？簡立峰認為，台灣目前的腳步雖然晚了一點，但還不算太晚，因為全世界不過才「挖礦」一年多，可以分出一些賣鏟子的獲利來挖礦，否則產業將過於單一集中，最後可能會出現自己打自己的狀況。

三、讓 AI 學會感知世界的空間智慧

史丹佛大學教授李飛飛博士2024年4月在溫哥華舉辦的TED大會中，介紹新創公司World Labs所開展的AI發展方向：「空間智慧」（Spatial Intelligence），不僅是電腦視覺技術的進階發展，更代表 AI 與現實世界互動的重大躍進。

李飛飛表示：「空間智慧賦予機器不僅能彼此互動，更能與人類及三維世界展開深度對話，無論是在現實還是虛擬空間。」她藉由一張貓咪將要打翻牛奶的照片解釋空間智慧概念。人類可以藉由照片中的視覺資訊，如貓咪、桌子、杯子的位置，彼此的相對關係等，立刻知道即將發生什麼事，以及該採取什麼行動。

史丹佛大學的研究成果也展現了空間智慧的實際應用潛力，例如，AI 能從平面照片生成立體的3D模型，及在醫療人員是否遵照清潔措施、患者是否有跌倒風險等，這些應用提供了空間智慧在各領域的廣闊前景，例如，AI 能從平面照片生成立體的3D模型，以及與醫學院合作測試AI感測器能否感知醫療人員是否遵照清潔措施、患者是否有跌倒風險等。

四、AI Agent 會是未來嗎？

Landing AI 創辦人吳恩達多次提及 AI 代理（AI Agent）是2024年最值得關注的 AI 趨勢之一，無論是面向消費者（2C）或者面向企業（2B），AI 代理服務已見雛形。

AI 代理（AI Agent）目前並無統一且明確的定義。常見的定義是，一個能理解其周遭環境，從中學習且能聰明地與之互動以便解決問題的系統。AI Agent 技術的重要性，在於能自主執行複雜的任務，減少人類介入，可以明顯減少人為錯誤同時提升工作效率。這些代理能按照預定目標進行決策，並在變動環境中學習與適應。可應用的地方包括自動客服、推薦系統、智慧家庭等。但也伴隨著挑戰，特別是在倫理與隱私領域，包括自主決策可能會導致預期外的結果，甚至引發安全問題。如何確保其透明性、公平性和可控性將是未來關鍵。

面對快速變動的產業環境，在新創團隊與人才能量累積之餘，如何對接產業的需求將是新創的機會與挑戰。AIF 以推動產業AI化為使命，多年來積極推動多項計劃，深入了解企業的需求，以期賦予企業 AI 能力，積極搭建產官學研的交流平台，以提升台灣產業競爭優勢。

台智雲 AI 超算加速器專注聚焦為 AI 新創夥伴提供完善的商業發展資源和技術支持，台智雲搶先全球市場推出 AI Foundry Service (AFS)  生成式 AI 代工服務，提供給新創夥伴最新的 AI 模型應用、福爾摩沙大模型 (Formosa Foundation Model) 和 AI 算力部署服務，打造高安全、高效能的一站式 AI 解決方案。協助新創夥伴發展AI技術、商品和市場應用，期望成為AI新創推動商業加速的關鍵平台。