創業新聞

一張圖剖析!探索 2019 年台灣 AI 生態系地圖

APPWORKS

過去兩年,台灣正快速跟上全球的AI浪潮,在各個相關領域蓬勃發展。2018年,行政院提出「台灣AI行動計畫」,全面啟動產業AI化,加速產業創新發展;大約在同時間,國發會主導的「亞洲・矽谷計畫」,也將AI納入重點發展領域

appworks

擁有良好的先天條件,讓台灣逐漸成為大東南亞(東協各國+台灣)的AI重鎮。包括Google、Microsoft、IBM等科技大廠,在過去兩年,陸續宣布在台灣成立亞洲最大的AI研發中心。 以Google為例,自2018年1月購併HTC手機部門,共獲得2,000位工程師、設計師等人才後,緊接著在3月啟動「智慧台灣計劃」(Intelligent Taiwan),宣布第一階段,將在台灣招募超過300位AI工程師,並為台灣培育5,000位AI人才。而Microsoft與IBM,也都宣布在台灣招募的AI工程師規模達數百人。

台灣在發展AI上,和大東南亞各國相比,有優秀的人才與完整的產業鏈兩大優勢。在人才方面,台灣每年有超過10,000名資訊相關科系的畢業生投入職場,而根據OECD統計,台灣學生在科學教育的排名高居全球第4名,因此,在AI領域中,不論是人才的質量或數量,和大東南亞各國相比,台灣AI工程師的水準都具有比較優勢;此外,台灣過去三十年來,在科技製造業累積了深厚的底蘊,在AI延伸的IoT、大數據、工業4.0等應用上,台灣的產業聚落,擁有全球獨步的軟硬體整合優勢。

在AI新創的表現上,台灣也不斷有值得讓人期待的明日之星冒出頭來。領頭羊AppWorks Accelerator於2018年中宣布限定招募AI/Blockchain新創,至今已經畢業兩期共65個新創,其中39個是AI/IoT新創,也貢獻了台灣Ecosystem的蓬勃發展。

appworks

數位行銷、電子商務發展成熟,提供AI新創成長沃土

根據AppWorks的「2019 台灣 AI 生態系地圖」(Taiwan AI Ecosystem Map 2019)的調查,台灣最早投入AI領域的新創,可追溯至2010年成立、專攻成效型行銷廣告的Tagtoo(塔圖科技),除了站穩台灣市場外,Tagtoo近年也積極拓展大東南亞市場,並在2018年,獲得亞洲知名行銷社群CMO Asia評選為2018年印尼最佳品牌獎

Tagtoo 快速崛起的背後,代表台灣在數位行銷、電子商務高度發展後,進入AI時代,已孕育出一批在數位行銷、廣告領域中嶄露頭角的新創。例如,提供AI數據跨螢行銷解決方案的Appier,先後完成從種子輪、A輪一路到C輪的募資,共獲得超過8,200萬美元的資金挹注。其他像提供電商個人化推薦模組的Rosetta.ai、開發再行銷(Retargeting)聊天機器人的Akohub,都是極具代表性的AI新創。

AI新創銜接台灣科技製造能量

在台灣的AI新創中,另一個值得注意的趨勢,則是整合軟硬體的AI應用,串接台灣科技製造產業鏈。例如,2014年成立的Umbo CV(盾心科技),是台灣AI新創中,成功進入歐美市場的典範,在超過30個國家有長期付費企業用戶,包括緯創、群聯都是Umbo CV的股東。

Umbo CV專攻智能安全監控,研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,所打造出的軟體平台可透過監控的影像Data,學習並辨識影像中人、車、動植物等物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。除了軟體平台,Umbo CV也開發出搭配用的硬體攝影機,用AI科技,改變了監控產業原本要靠保全以肉眼24小時監看的模式。

同樣透過軟硬體整合,開發AI應用的新創,還包括利用攝影機和WiFi量測的科學數據,提供實體零售業專用商情分析系統的SkyREC;開發全球第一台AI智慧寶寶攝影機的Cubo;與威盛共同合作開發Edge AI 3D套件的Lucid;成功研發自駕車輔助系統的oToBrite(歐特明電子);以及開發AI機器人的AeolusNUWA Robotics等新創公司。

隨著越來越多AI新創冒出頭,台灣在創業加速器、教育、研究等面向,也呈現蓬勃發展。在創業加速器部分,2010年成立、2018年8月(AW#17)起限定招募AI/Blockchain新創的AppWorks Accelerator,目前為止已經畢業兩期AI/Blockchain共65個新創,其中42個做AI,7個做IoT。

AppWorks之外,也有微軟新創加速器(Microsoft for Startups)Taiwan AI x Robotics Accelerator等,皆是以AI新創團隊為主要招募來源的創業加速器。台灣人工智慧學校台灣人工智慧實驗室則分別是台灣在AI教育與研究領域的代表性機構。

展望未來,對AI新創來說,AppWorks認為可把握三個創業機會。第一個,是自動化高人力成本的工作,例如律師、會計師、醫師等高所得的職業中,利用AI來協助處理重複、例行、無聊的工作;第二個,是運用AI來做人類本來做不到的事情,例如同時根據成千上萬個考量因素(遠超過人腦同時處理資訊的能力),協助電商運用AI來做個人化推薦;第三個,則是在AI普及化的過程中,開發出更多不需要具備撰寫程式能力,一般人就能使用AI的工具。

本文授權轉載自AppWorks,作者:李欣岳

延伸閱讀

Meet創業之星