100張圖搞懂AI人工智慧產業鏈：讓你全面了解AI的技術及運用，無論投資、職場都能領先群倫！

　　人工智慧（AI）將改變人類與所有產業的生態。

　　如果你對人工智慧，沒有全面的了解，那就跟不上時代了。很多影響人類的科技發展，都無法做出正確的判斷。

 

　　一個知名的投資專家說，比起5G，人人手上有，處處可見基地台，AI只有少數大公司用得上，到底有無潛力？有！但是不要想得太美了。

 

　　他說的對不對？很難判斷嗎？讀完本書，你就會找到正確的解答。

 

　　其實AI有三種，一種是雲端，就是連到那幾家大公司的機房，用他們大的嚇死人的算力。

　　一種是在本地運算，如汽車的自動駕駛。第三種則是運用在最前端的偵測裝置，以求最快的反應時間。

 

　　所以你說AI只有幾家大公司用得上，好像也沒有那麼對。

　　

　　所以你要把它想得美一點，它是平地一聲雷，輝達、台積電的股價都應該後面加一千個零，是嗎？

 

　　但是你知道有資訊科技以來，人類至少經過三次AI的浪潮。很多公司運用AI運用得嚇嚇叫，如文藝復興基金，用機器學習投資，20年來平均的年化報酬率遠勝巴菲特。

 

　　所以你說AI前程遠大！很OK，但它說他橫空出世？倒也未必，它只是一個連續的改善過程！

 

　　當然有關AI最誇張的是想像是《魔鬼終結者》，一個是幹掉想毁滅人類的傢伙，而且他可以和人腦一樣的運作。不過有的人是殺人魔，有的人是慈善家。不知可以和人腦一樣運作的AI是慈善家或是殺人魔？

 

　　AI的形式有很多種，從撰寫大量複雜的函式來實現人工智慧的專家系統，到以大量資料反求智慧判定函式的演算法，如支援向量機（Support Vector Machine, SVM）、決策樹（Decision Tree）等，此領域統稱為機器學習（Machine Learning, ML），而運用神經網路技術，將網路的節點深度擴展延伸，以獲得更好的智慧判定效果，則稱為深度學習（Deep Learning, DL）。

 

　　你越了解AI的技術背景，就越能掌握它未來對人類的影響。如果你想投資AI相關產業，就更是需要深入了解了。

 

　　任何資訊科技的運用都有兩個層面，軟體以及執行軟體的硬體。本書除了說明AI運用的基本原理之外，也將詳細說明有關AI的軟體及硬體產業鏈。對一個投資人而言，完整的了解一個產業的上下游關係，是十分必要的。

 

　　總不能輝達業績創新高，而你完全沒有概念台積電會好還是不好吧？

 

　　本書以圖文對照的方式，讓你對AI有清楚的認識。不論投資、或生活，可以在新科技浪潮中，穩定前行。

 

本書特色

 

　　◎100個單元，幫你輕鬆建構清晰的知識網

　　本書以對人工智慧沒有認識的民眾為對象，挑選了100個知識點；每則文字短短500字，搭配相關的圖表，讓你從零開始，建立完整的知識網。

 

　　◎關於AI從入門到相關產業鏈全盤解析

　　從AI的歷史，到未來的運用潛力；從硬體的零組件，到軟體的組成；從不同AI模型，到效能評測的指標。

 

　　讀完本書，讓你對AI的運用及潛力有基本的了解，成為公司導入AI運用的最佳人選。

 

　　◎立論平衡，不跟風向

　　作者資訊科技本科畢業，長期在專業的資訊媒體及研究機構工作，有大量機會接觸AI相關產業的重要廠商及重量級研究人員，因此可以產生客觀而符合事實的論證，協助讀者做出正確的判斷。

 

<序>

自序

 

　　關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）一詞，即便很少接觸資訊技術領域的人，也透過各種財經、商管領域的頻道或刊物等，狂轟濫炸到必然聽聞，但人工智慧到底是神是廢？對其現行技術價值與未來發展等，估計少有人能客觀公允看待。

 

　　甚至許多人對人工智慧有過度想像與誤解，如同筆者小時候乍聽到心理學，就以為修習這門學問就能完全洞察每個人的心思；或乍聽到經濟學，就以為領略了便能立即賺大錢。

 

　　順著這樣的思路，望文生義的結果，可能會認為AI全知全能萬事通，但其實是有限度的；又或者受太多科幻影視作品的影響，將科技朝恐怖副作用的方向擴展想像，如魔鬼終結者（Terminator）系列電影中，具有高度智慧的天網（Skynet）系統反而開始屠殺起人類。

　

　　因為認知的偏誤，導致筆者身邊的親友同事常出現不理性的投資，即便與人工智慧僅有些許沾邊的企業，也會被誇大渲染成人工智慧概念股，股價進而被追高捧熱，之後自然是黯淡收場。

 

　　為了讓各界能更真確看待人工智慧，大體領略其技術本質價值，進一步則瞭解其產業面向、市場應用，如此在人工智慧相關議題的投資選擇上才不至於受誤導或失焦，哪怕是多一分的務實認知與公允看待，就已經達到本書的目標。

 

　　為了更快速掌握人工智慧產業鏈，經推敲思考後，將本書內容拆解成六個部分，對於人工智慧僅有初步概念者建議循序閱讀，至於已有初步概念者則可以從第二部分開始閱讀。

 

　　若本身已經是資訊領域的從業者，例如已涉獵硬體領域，則可以從第五部分開始閱讀；或已在軟體相關領域者，建議從第三部分開始閱讀；另外，第二部分屬於現行與未來應用，第六部分為展望與相關提醒，無論是否已在資訊軟硬體領域都建議閱讀。

 

　　第一部分  人工智慧必修、先修基本認知

 

　　快速簡介人工智慧的技術起源以及至今為止的發展脈絡，並說明在一般報章媒體常見的人工智慧詞彙意涵，同時也解釋數個常見的熱門相關詞句的真實意涵，避免落入行銷煙霧（buzzword，時髦術語）的陷阱，而對人工智慧有誤解或過度期許。

 

　　第二部分  人工智慧現行、未來潛力應用

 

　　人工智慧技術已逐步運用、滲透到社會的各層面，例如門禁系統的臉部識別、手機打字的智慧性預先猜字，甚至在影像處理上可以抹去照片中不要的形物，而後用推算補上自然景物等。

 

　　展望後續，人工智慧是否有更多可能的應用？哪些應用已初見端倪？哪些應用可能乍聽之下天馬行空，但透過技術精進或突破可行性有可能逐步提升？將對此進行觀察探究。

 

　　第三部分  人工智慧半導體、晶片產業鏈

 

　　人工智慧為軟體技術，需透過硬體執行運算才能實現、體現其功效價值，故硬體為整體產業鏈的上游，主要為硬體晶片、硬體資訊系統等，晶片則能再細分出電路技術授權（IP provider）、代客設計電路、晶片代生產（foundry）、晶片代封裝測試，以及完整晶片品牌通路銷售（fabless）等。

 

　　第四部分  人工智慧模組、硬體系統產業鏈

　　

　　人工智慧的硬體資訊系統牽涉到系統設計、系統整合，並需要透過多種模組進行組裝，例如散熱模組（thermal module）、記憶體模組（memory module）、供電單元（Power Supply Unit）、相關板卡等，系統也有自有品牌、代工等不同經營路線。

 

　　第五部分  人工智慧軟體、服務與相關產業鏈

 

　　人工智慧產業鏈另一項重點是具有多樣、龐雜、變化快速的軟體生態系統（ecosystem），例如資料集（dataset）、演算法（algorithm）、框架（framework）、軟體開發套件（SDK）、中介軟體（middleware）等，且每幾年就有重大推進。

 

　　另外與軟體息息相關的也包含衍生的相關服務，如代客資料清洗（data cleaning）服務、代客標記（labeling）服務、代客開發服務、雲端服務（cloud service）、系統整合（system integration）服務等，並開始衍生出配套內容等發展。

 

　　第六部分  人工智慧發展變數與展望

　

　　人工智慧看似擁有一片閃亮未來，但也不全然是坦途，人工智慧的後續發展也可能有隱憂或不可避免的磨難，例如其技術有可能遭誤用、濫用，甚有駭客或犯罪組織存心惡用。

 

　　因此技術開發應用上如何自律？如何納管稽核？如何究責？甚至在傷災發生時如何配套補償等，若沒有明確清晰的依據與規範，人工智慧則難以進一步開展。另外，人工智慧過往也歷經熱潮與冷淡，新一波熱潮是否能維持，也需要更多具體評估、客觀研判。

 

　　簡單總結而言，人工智慧產業鏈可說是現行資訊軟硬體產業鏈的持續擴大、擴展延伸，因此過往的資訊產業分析依然適用於人工智慧領域，例如硬體產業牽涉到廠房、產線等重大固定成本投資，新的產能投資需要龐大金錢與冗長時間才能實現到位，到位時可能需求量又不如原先的估算，對此可能減緩投資，甚至變賣部分資產，故適用於常言的蛛網理論（Cobweb Theory）。

 

　　又如人工智慧的軟硬體技術均在蓬勃發展，故也必須格外評估與關注，波特五力分析（Porter five forces analysis）中的潛在進入者威脅（Threat of new entrants），稍有不慎，有可能市場主佔地位易主，或大幅改變產業遊戲規則。

 

　　最後，人工智慧產業鏈能否強大壯盛，有賴各界對其真確真實的瞭解，不僅是技術從業者、參與者，也包含推廣者、銷售者、投資界，乃至一般大眾，期共勉之。