人物訪談

隨著AI在各產業的應用逐漸落地，加上逐日累積的資料量，對於系統效能及開發環境的高速運算需求與日俱增，上月底由台灣智慧雲端服務股份有限公司（台智雲，TWS）、台灣大哥大及NVIDIA共同舉辦的「AIHPCcon 台灣AI超算年會」上，展現了台灣杉二號超級電腦的高速運算效能和技術。

隨著資料的價值逐漸被重視，許多公司都開始關注資料治理或是資料導入等議題或做法。但是，為什麼有些公司在導入相關專案時會失敗？東吳大學資料科學系助理教授鄭江宇認為，最主要的原因是成員的資料素養還不足，或根本尚未建立。由於資料科學需要橫向的整合，若企業的成員不具備資料素養，後續在專案的推動上就會十分辛苦。那麼，什麼叫做資料素養呢？

在上一篇廣達電腦技術長張嘉淵專訪文章《除了神經網路，人工智慧還有什麼可能》，提到未來AI需要橫跨技術與領域知識的第三種人才，在某種程度上，已經跳脫以往「讀什麼，做什麼」的框架，而是開展更多元的可能。

經過漫長的三波技術起伏，人工智慧在2017年終於一炮而紅，成為各方追逐新穎技術的代名詞。經過幾年野蠻生長之後，發展逐漸回歸理性，也不難發現一個事實，產業所需要的，或許不是多麼高深難懂的技術，而是如何透過 AI 這項技術工具，搭配企業獨特的領域知識，形成最佳解決方案。

歐盟的碳定價制度和碳邊境調整機制（CBAM，又稱碳邊境稅）實施在即，諸多國際廠商也已要求旗下供應商提供「碳揭露計畫」或是一齊加入潔淨能源行動計畫。眼見「碳管理」將是台灣企業不可避免的課題，企業又該如何因應呢？

2021年的台灣，供應鏈問題、晶片缺貨和疫苗吸引了絕大多數的注意力，但是企業數位轉型同樣在這段時間有了相當大的進展。根據麥肯錫的資料顯示，因疫情影響，全球企業在過去要五年才能完成的數位化進程，壓縮到八週內完成。而根據台經院調查，從2020年到2021年，台灣金融、零售以及服務業都認為數位轉型是企業營運的關鍵議題，如何善用數據、行銷科技（Martech），以及品牌傳播等技術應用與策略，為企業轉型並加值，已是當務之急。