人工智慧創新應用之研究
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(2) 謝誌 很開心終於走到了這一步了，在師大的學習真的讓我昇華了不少， 也謝謝能有這個機會可以在這邊就讀，享受師大的一切資源，我是先去 工作再回來讀書，就讀的時候也有兼職當游泳教練、家教老師，一邊參 加游泳的乙組游泳隊，一邊學習上課，一邊上班賺錢，這樣的生活回想 起來真是有趣極了，在這段時間裡遇到的困難與挫折都能順利解決，想 想自己還真的很幸運。 首先要感謝我的指導教授蘇友珊博士，在我的研究所生涯讓我學習 成長了不少，不管是論文指導或者計畫的學習都讓我獲益良多，也謝謝 我的口試委員政治大學教授吳豐祥博士、師範大學田正利博士在進行口 試時給我的建議讓我的論文可以順利完成，也謝謝宜蓁學姊、波克學長 在論文有障礙時給我幫助，最難以忘懷的還是台灣師範大學乙組游泳隊 的一切，感恩之情難以言之。 一路上認識了許多朋友，都讓我在人生的研究所生涯留下無可抹滅的 記憶，我的每一個室友、隊友、同學、同事、我的工作的地方游泳池，我 的貴人徐文天家族都讓我對人生的發展充滿了無限的可能性，我以為謝誌 很難打，打了才發現掉入了回憶的漩渦，瞬間都可以想起每個點滴都是師 大給我的。 最後感謝我的家人，做我最溫暖的後盾，此行可以完成真的要感謝有 形的或者無形的人事物讓我順利完成，願在未來再看自己的謝誌所有的恩 情都不會忘，謝謝一切，願一切安好。. i.
(3) 摘要 人工智慧在近年造成了廣泛的討論，研究指出下個產業革命就是人 工智慧的應用，當然台灣產業也會面臨新的挑戰，本研究對人工智慧創 新應用作探討，並且整理出目前最新的應用，透過文獻整理出構面並且 設計問卷，使用層級分析法 AHP 與決策分析法 DEMATEL 作為研究方 法，讓企業與政府知道最新的人工智慧應用。 本研究透過文獻整理與學者的研究，發展出五大構面與其二十五個 構面因子，針對人工智慧應用面作出探討，分析出未來可能的技術發展 與暸解目前的最新趨勢，以利大眾在趨勢變化中擁有競爭力與快速回應 挑戰。 本研究結果得知五大構面發展順序為： （1）智慧城市； （2）智慧交 通；（3）智慧金融； （4）智慧生活； （5）智慧製造等。五大構面下的準 則順序為：（1）智慧治理； （2）智慧公車；（3）智慧安全； （4）智慧工 廠；（5）智慧醫療。. 關鍵字：人工智慧、分析層級法、決策分析法. ii.
(4) Abstract Artificial Intelligence has recently ignited much extensive discussions. This study highlights the future steps of industrial revolution in its application of Artificial Intelligence. Inevitably, Taiwan’s industry will also face new challenges to come. This study explores the application of Artificial Intelligence innovation, discover the latest applications, and organize facets through literature and design questionnaires. The use of Analytic Hierarchy Process, (AHP), as well as Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, (DEMATEL), are research methods implemented. This provides enterprises and governments much awareness of the latest Artificial Intelligence applications. The material compiled from this study, is based on literature review as well as scholar research.. In the process, five major facets and twenty-five facet. factors were developed to discuss the application of Artificial Intelligence, analyze possible technical developments, and understand the latest trends. These processes allow people to be competitive and respond to challenges as rapidly as the changing of trends. According to the results of this study, the development order of the five major aspects is as follows: Smart City, Intelligent Transportation, Smart Finance, Smart Life, and Smart Manufacturing. Subsequently, the order of criteria under the five aspects is as follows: Smart Governance, Smart Bus, Smart Security, Smart Factory, and Smart Healthcare.. Keywords: Artificial Intelligence, AHP, DEMATEL iii.
(5) 目次 謝誌 ............................................................................................................ ..i 摘要 ............................................................................................................ .ii Abstract ……………………………………………………………………..iii 目次 ........................................................................................................... .iv 表次……………………………………………………………………...........vi 圖次………………………………………………………………………….ix 第一章. 導論 ............................................................................................ ..1. 第一節 研究背景與動機 .................................................................. ..1 第二節 研究目的 .............................................................................. ..2 第三節 研究流程 .............................................................................. ..3 第二章 文獻探討 ..................................................................................... ..5 第一節. 人工智慧 ............................................................................ ..5. 第二節 各國現今科技趨勢………………………………….13 第三節 人工智慧創新應用之構面發展………………..20 第四節 層級分析方法……………………………………….37 第五節 決策實驗分析法……………………………………..38 第三章. 研究方法與設計………………………………………………41. 第一節 層級分析法……………………………………………41 第 二 節 決 策 實 驗 分 析 法 ……………………………………....46 第三節 研究對象與問卷設計…………………………………49 第四章. 資料分析與研究結果………………………………………...57. 第一節 AHP 分析結果………………………………………57 第 二 節 D E M AT E L 分 析 結 果 … … … … … … … … … … … … . 7 8 iv.
(6) 第五章. 研究發現與討論………………………………………………103. 第一節 研究發現…………………………………………………...103 第二節 研究討論…………………………………………………...108 第三節 研究結論…………………………………………………...113 第四節 研究貢獻…………………………………………………...114 第五節 研究限制…………………………………………………...115 參考文獻…………………………………………………………………..117 附錄 專家問卷……...……………………………………………………127. v.
(7) 表次 表 2-1 各國發展策略表...............................................................................18 表 2-2 人工智慧應用發展表......................................................................21 表 2-3 人工智慧發展構面比較表.............................................................25 表 2-4 人工智慧發展構面文獻表.............................................................34 表 3-1 尺度評估表.......................................................................................42 表 3-2 隨機指標表.......................................................................................45 表 3-3 程度量表….......................................................................................47 表 3-4 專家名單….......................................................................................49 表 3-5 問卷準則….......................................................................................51 表 4-1 五大構面架構....................................................................................58 表 4-2 人工智慧構面權重排名..................................................................59 表 4-3 智慧城市架構....................................................................................60 表 4-4 智慧城市準則權重排名..................................................................61 表 4-5 智慧交通架構....................................................................................61 表 4-6 智慧交通準則權重排名..................................................................63 表 4-7 智慧金融架構...................................................................................64 表 4-8 智慧金融準則權重排名..................................................................65 表 4-9 智慧製造架構...................................................................................66 表 4-10 智慧製造準則權重排名................................................................67 表 4-11 智慧生活架構..................................................................................68 表 4-12 智慧生活準則權重排名................................................................69 表 4-13 總準則權重.......................................................................................70 表 4-14 總準則權重排名...............................................................................72 vi.
(8) 表 4-15 五大構面直接關係矩陣...................................................................79 表 4-16 五大構面正規化直接關係矩陣...................................................79 表 4-17 五大構面總影響關係矩陣............................................................80 表 4-18 行列加總之矩陣.............................................................................80 表 4-19 智慧城市準則的直接關係矩陣...................................................82 表 4-20 智慧城市準則的正規化直接關係矩陣......................................83 表 4-21 智慧城市準則的總影響關係矩陣...............................................83 表 4-22 行列加總之矩陣.............................................................................84 表 4-23 智慧交通準則的直接關係矩陣...................................................86 表 4-24 智慧交通準則的正規化直接關係矩陣......................................86 表 4-25 智慧交通準則的總影響關係矩陣...............................................87 表 4-26 行列加總之矩陣.............................................................................87 表 4-27 智慧金融準則的直接關係矩陣...................................................89 表 4-28 智慧金融準則的正規化直接關係矩陣......................................90 表 4-29 智慧金融準則的總影響關係矩陣...............................................90 表 4-30 行列加總之矩陣.............................................................................91 表 4-31 智慧製造準則的直接關係矩陣...................................................93 表 4-32 智慧製造準則的正規化直接關係矩陣......................................93 表 4-33 智慧製造準則的總影響關係矩陣...............................................94 表 4-34 行列加總之矩陣.............................................................................94 表 4-35 智慧生活準則的直接關係矩陣...................................................96 表 4-36 智慧生活準則的正規化直接關係矩陣......................................97 表 4-37 智慧生活準則的總影響關係矩陣...................................................97 表 4-38 行列加總之矩陣.............................................................................98 表 4-39 關聯度總構面權重...........................................................................100 vii.
(9) 表 5-1 人工智慧構面權重順序排名...........................................................108 表 5-2 智慧城市構面權重順序排名...........................................................109 表 5-3 智慧交通構面權重順序排名...........................................................110 表 5-4 智慧金融構面權重順序排名...........................................................111 表 5-5 智慧製造構面權重順序名...............................................................112 表 5-6 智慧生活構面權重順序名...............................................................113. viii.
(10) 圖次 圖 1-1 研究流程.............................................................................................3 圖 2-1 物聯網分層架構……………………………...................................10 圖 2-2 物聯網預測產生的資料量……………………………..................11 圖 2-3 人工智慧與物聯網數據分析…………………………….............12 圖 2-4 Boyd Cohen 的智慧城市車輪模型……………………………....24 圖 2-5 AI 創新應用產業發展策略分析之構面整理...............................36 圖 3-1 AHP 分析流程圖..............................................................................43 圖 3-2 一致性檢定流程圖...........................................................................45 圖 3-3 原因度與中心度...........................................................................48 圖 4-1 人工智慧五大構面相對重要性之成對比較矩陣.......................58 圖 4-2 人工智慧五大構面相對重要性之權重分析排序.......................59 圖 4-3 智慧城市五項準則相對重要性之成對比較矩陣.......................60 圖 4-4 智慧城市五項準則相對重要性之權重分析排序.......................61 圖 4-5 智慧交通五項準則相對重要性之成對比較矩陣.......................62 圖 4-6 智慧交通五項準則相對重要性之權重分析排序.......................63 圖 4-7 智慧金融五項準則相對重要性之成對比較矩陣.......................64 圖 4-8 智慧金融五項準則相對重要性之權重分析排序.......................65 圖 4-9 智慧製造五項準則相對重要性之成對比較矩陣.......................66 圖 4-10 智慧製造五項準則相對重要性之權重分析排序.....................67 圖 4-11 智慧生活五項準則相對重要性之成對比較矩陣.....................68 圖 4-12 智慧生活五項準則相對重要性之權重分析排序.....................69 圖 4-13 人工智慧因果圖……………………………….......................81 圖 4-14 智慧城市因果圖……………………………….......................85 ix.
(11) 圖 4-15 智慧交通因果圖……………………………….......................88 圖 4-16 智慧金融因果圖……………………………….......................92 圖 4-17 智慧製造因果圖……………………………….......................95 圖 4-18 智慧生活因果圖……………………………….......................99. x.
(12) 第一章. 導論. 隨著科技的進步歷史的變遷，世界上唯一不會改變的就是改變這件事 情，科技從網路的興盛改變了以往人們的生活方式，使得生活變得更好更 便利，到現在人工智慧的發展，相信也會讓人們的生活產生更多無法想像 的事情，我們身在這樣的時代的趨勢，對於台灣是一個科技代工業領先的 國家，人工智慧勢必關係到台灣局勢以及經濟發展，面對世代的潮流，我 們應該如何抓緊機會，把握時機創造出屬於這個時代的機會，在世界的舞 台上發光發熱。 章節共分四小節，第一節為介紹研究背景動機，第二節為研究目的， 第三節為研究流程，第四節為研究限制。. 第一節 研究背景與動機. 科技日新月異，近幾年來最熱門的話題就是德國提出工業 4.0 的概 念，加上 GOOGLE 所研發的人工智慧 Alpha Go 打敗了世界棋王李世石， 讓人們關注到這項未來前景光明的科技，許多科技領先企業都宣布投資人 工智慧的發展包括台積電、阿里巴巴、微軟等等，美國與中國公佈了 AI 相關重大政策，未來人工智慧的普及會像現代用電需求一樣，深入我們生 活的每一個角落。 AI 必須建立在大數據、演算法、運算系統，人工智慧運算大量的資 料，找出一些隱性的規則，讓電腦模擬像人類一樣的思考，進而協助或改 進問題與目標，AI 的核心技術包括了圖像、視覺、手勢、生物辨識、語 音、人臉辨識、可以應用在現在全面性的層面，AI 在各行各業應用領域有 1.
(13) 巨大的潛能在於市場零售、交通運輸和自動化，根據世界經濟論壇（WEF） 指出人工智慧為第四次工業革命，預估這項技術將會改變現今所有的產業 與商業模式，也說明了現在的 AI 技術就像 1990 年代網際網路，在未來有 無限的前景，現在全世界都進入了 AI 的時代，各行各業都會受到巨大的 影響，受到 AI 影響的產業有電子零組件、網路產業、機器人、汽車業， AI 對產業的影響可以分為兩個層面，第一為產品與服務的改變；第二為 在製造管理與商業模式上，可以大幅降低人力需求與產業提升。. 第二節 研究目的. 研究主要瞭解人工智慧發展的趨勢及文獻探討和專家的意見，針對 研究人工智慧與台灣產業界的政策發展，做出一分具有可信度與可靠性 的架構可供企業界發展與政府單位的政策參考。 本研究使用層級分析法（AHP）與決策實驗法（DEMATEL）探討 各個構面之間的優先順序以及重要性，依照專家的分析，去找出重要影 響的構面並且得知其重要程度，以供未來要發展政策與企業的做一個參 考依據。 研究主要目的如： 一、分析人工智慧與產業發展的重要構面中，瞭解其中間重大因子。 二、建立人工智慧與產業的層級構面，探討其權重重要因子。 三、提出研究結果讓企業與政府發展做為參考數據。. 2.
(14) 第三節 研究流程. 本研究共五個章節，依序為： 第一章 緒論：介紹研究動機、目的和流程。 第二章 文獻探討：找出人工智慧相關研究與時事文獻評論作為參考，發 展出人工智慧的構面，參考使用 AHP 的研究方法與決策實驗法 DEMATEL，以及探討台灣科技發展近況與歷史。 第三章 研究方法：使用 AHP 問卷工具與決策實驗法 DEMATEL，分析人 工智慧構面彼此之間的重要性與優先順序。 第四章 研究結果與分析：透過回收專家問卷，將數據分析探討構面之間 關係。 第五章 研究結論與建議： 本研究將說明 AHP 與決策實驗法 DEMATEL 之研究分析結果，接著說明研究結果以及給予其有科學性的建議。. 圖 1-1 研究流程. 3.
(15) 4.
(16) 第二章. 文獻探討. 第一節 人工智慧. 隨著物聯網的發展所帶來的大量數據、硬體晶片的成熟與演算法的改 良等因子，人工智慧（Artificial Intelligence；AI）受到科技界的關注，先 進國家如美國、日本與韓國等都加以把人工智慧的發展納入國家重要政策 ，研究機構如 Gartner 將人工智慧視為 2017 年 10 大技術趨勢發展、麥肯 錫顧問公司（McKinsey & Company）也將人工智慧認為未來的發展重點， 我國「亞洲矽谷」計畫也把人工智慧納入未來重要關鍵發展的項目，可見 人工智慧已經受到全球關注的話題。 綜合國內外的研究，人工智慧發展的趨勢可以歸納出以下重點趨勢： 一、重要技術發展：機器人與自動駕駛、機器視覺、語言語音、虛擬代理、 機器學習等等技術。 二、受影響的行業：科技業、通訊、金融業、醫療、交通、能源、旅遊等 等產業。 三、現今未來狀況：在未來 2020 年，人工智慧的有 3,000 億美元的商業 價值；直到 2021 年之後，約有 30%的經濟發展與人工智慧有關。 四、人工智慧發展的必要條件：必須要擁有更高速能力的運算的的晶片、 更精確的感測能力、更好的機器辨識效能，這也帶動晶片設計與半導 體產業的發展。. 5.
(17) 什麼是「人工智慧」?李開復（2017）提出了五點定義，第一點就是 AI 是另人覺得不可思議的電腦程式，第二點指出 AI 就是與人類思考方式 相似的電腦程式，第三點指出 AI 就是與人類行為相似的電腦程式，第四 點指出 AI 就是會學習的電腦程式，第五點指出 AI 就是根據對環境的感 知做出合理行動，獲得最大效益的電腦程式。 人工智慧在維基百科的定義採用了（Stuart&Peter Norving）的定義， 它們認為：人工智慧是有關「智慧主體（Intelligent agent）研究與設計」 的學問，而「智慧主體是一個可以觀察周遭環境，並且採取行動以達成目 標的系統」 。 人工智慧在早期的定義是由麻省理工學院的約翰·麥卡錫在（1955） 提出人工智慧就是讓機器做出人類的行為、表現出跟人的思考一樣的智慧 的動作，而現今有另一種比較廣益的層面分為四類，第一點為「像人一樣 思考」第二點「像人一樣行動」第三點「理性地思考」和第四點「理性地 行動」 。 人工智慧的概念源於美國科學家約翰·麥卡錫在（1955）提出，目的 讓電腦可以具有像人類一樣解決問題的能力，擁有一些抽象思考、創意等 能力，可以進行規劃、學習、交流、感知、與操作物體，可應用的層面非 常廣泛，最近這幾年很流行的語音助理像是蘋果的 Siri、微軟地 Cortana， 還有擊敗人類西洋棋的智慧電腦 IBM Deep Blue 與 Google DeepMind AlphaGo 這都是與人工智慧的領域息息相關，接著利用人工智慧去創作像 是寫劇本與創造音樂等等，也都接著發展出來。包括人們的食衣住行，醫 療、金融、生活等等的層面都指日可待。 人工智慧在這數十年來一直流行的概念，通常見到成為科幻電影的題 材，講述著人工智慧如何管理著世界，而人類成為其奴隸等等。雖然這樣 的說法像是有些誇張，實際是人工智慧在現代早已出現，我們在生活中很 6.
(18) 多地方都有其技術。人工智慧不再是科幻電影，已經成為許多企業在商業 上應用的技術等，並且在全世界各地政府都是重要的發展項目。 透過文獻有許多定義人工智慧的學者，Russell 和 Norvig（2016）定義 工智慧為能模仿人類的行為與動作。Kaplan 和 Haenlein（2019）。 人工智慧建置於三個重要的技術分別為大數據、雲端計算、深度學習等。. 壹、大數據 有效率的提高人工智慧的水平，以往傳統的模式著重於演算法的改良， 但最近研究發現，使用大量的數據進行地分析所產生的效益遠遠大於演算 法，在這資訊龐大的世代，這些條件已經為人工智慧帶來發展的良好條件。 根據 IDC 的統計，在 2011 年的數據量已經達到了 18 億個一 TB 個行動硬 碟的容量，而這樣的數量隨著兩年不斷的增長，預估到 2020 年，全球的 數據量將會增長近 20 倍，這些數據不只是在網際網路上的訊息，也包括 了工業器材、汽車、所有通訊設備的資訊流，隨時隨地傳送不同的資訊， 隨著網路科技的發展，數據產生的速度將不斷的加快，人工智慧的演化也 會加速。. 貳、雲端計算 實際上是把大量的計算資源集合在一起，提供給動態的高度虛擬化資 源用戶使用，在雲端計算中，所有的計算資源都可以從硬體設備上做增加 或者減少，配合需求彈性而定。雲端計算的基本架構是透過整合、共用和 隨時取用的虛擬硬體設備來提供資源，讓資源利用最大化，也讓不管是需 求大小皆可以取用，讓單位成本大大的降低，這也是人工智慧發展的重要 技術。. 參、深度學習 它讓機器可以模擬人類大腦運作的工作原理，促使人工智慧可以擁有 7.
(19) 類似有學習的功能，他將輸出的資訊透過多層處理，他的目標是更有效率 且更精準的處理資訊。深度學習在 Geoffrey Hinton 教授和他的兩個學生 提出後，讓機器學習有突破性的發展，到了近年《麻省理工技術評論》把 它列入年度十大技術突破之一。深度學習的本質是建構具有很多底層的機 器學習模型與大量地訓練模型數據，來學習較好的模型，進而提升預測與 準確性。利用大數據來建立學習特徵模型，更能豐富內在的特徵模型。 人工智慧慢慢的被應用在人們的日常生活中。應用在許多的科學領域 與管理科學，幫助收集知識與解決問題的能力，而智慧機器的研究與開發 可以進行推理學習交流自動化等。藉由人工智慧的強大的分析能力，許多 企業把其與物聯網做結合，他可以輕易地分析結構化與非結構化的數據， 並且將它建立模型與資料間的關聯。 物聯網是一項非常有潛力的技術，它集合很多通信網路，透過網路連 結可以獲得到非常多的資訊，將人工智慧與物聯網配合在一起，可以稱其 為智慧物聯網。人工智慧已經應用在許多科學領域，在管理科學方面有重 大的影響力，透過物聯網設備所產生的大量數據，再交給人工智慧做推理 學習與分析將是一個革命性的技術。 物聯網的設備可以所有可以產生數據，監測環境的設備。將其收集到 的數據經過分析處理，透過網路做出相對應的智能反應，物聯網已深入到 我們的生活，不論是家電、汽車、手機等等，以更有效率及智慧的改進我 們的生活。 物聯網的發展迅速，他可以透過任何網路形式的連接，與不同的事物 連結，這個機器有著不同的功能，也可以支援不同的應用系統。物聯網的 設備可以包括了筆記型電腦、智慧手機、平板電腦與各種崁入式的裝置， 這些裝置都有一些可以感測的功能，可以收集個人或者環境的訊息，透過 網路傳達訊息與分析。 8.
(20) 以宏觀的角度看物聯網，可以看成全球的動態的基礎架構，可以有 智慧的管理裝置，與其他不同的裝置傳訊息，改善人類的創新應用服 務。 物聯網的架構可以圖 2-1 分成五層來解釋： 一、基本層：這層有不同的設備來傳送資料，在環境收集到資料像是 溫度、方向、位子、速度、濕度與化學反應等等，再將接受到的訊 息傳送到網路層。 二、網路層：將收集到的資訊傳送到處理系統，可以透過無線網路與無 線網路來傳送數據，其主要功能為將資料傳送到中間層。 三、中間層：用於管理數據、軟體的平台，介於網路層與應用層之間。 進行有向的數據庫管理，其中也儲存其他管理模型與資料，將接收 到的資訊除存在資料庫。 四、應用層：將中間層已處理好的數據進行應用管理，像是智能家庭、 能源、互聯網、交通等等。 五、業務層：管理整個物聯網系統，從最底層的程序產生的資料到形成 服務流程圖，物聯網的應用就在這一層創建，對於收集的數據分析 結果，訂定有效的解決策略。. 9.
(21) 圖 2-1 物聯網分層架構 資料來源：Atlam, H. F., Walters, R. J., & Wills, G. B. (2018, July). Intelligence of things: opportunities & challenges. In 2018 3rd Cloudification of the Internet of Things (CIoT). (6). Retrieved from https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8627114 人工智慧結合物聯網就像如魚得水一樣，可以透過物聯網收集的數 據進行大量的分析與做出判斷，人工智慧讓不同的物聯網設備可以判斷 不同的狀況能力（ C.M. Chung, C.C. Chen, W.P. Shih, T.E. Lin, R.J. Yeh, & I. Wang 2017）。 10.
(22) 物聯網被視為第四次工業革命的推手，他技術上的創新可以應用的範 圍非常廣泛，根據 CISCO 預測到了 2020 年全世界將會有超過五百億的物 聯網設備，物聯網來巨大的機會來改變我們的生活讓我們的各方面夠有效 率與生產力，讓生活更快樂與滿足（H. F. Atlam, R. J. Walters a & G. B. Wills 2018） 。 Kanellos, M.（2016）指出物聯網的設備快速發展與生產，如何管理這 個大量數據與設備將是未來一大挑戰，收集到的數據沒有經過分析處理將 無法轉化成有用的知識。根據（IDC） International Data Corporation 預測 到了 2025 將會有 180ZB 的資料量被創造，這樣的成長快速的資料量也代 表了物聯網的設備成長。. 圖 2-2 物聯網預測產生的資料量 資料來源：Kanellos, M. (2016). 152,000 Smart devices every minute in 2025: IDC outlines the future of smart things. Forbes. com. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/michaelkanellos/2016/03/03/152000smart-devices-every-minute-in-2025-idc-outlines-the-future-of-smart11.
(23) things/#183748124b63 透過人工智慧強大的分析運算能力，物聯網可以分析不同的組織的 問題並且做出明智的決定。透過圖 2-2，可以知道物聯網設備收產生大量 資料，接著透過大數據數處理，再把有意義的數據交給人工智慧做決策 處理。. 圖 2-3 人工智慧與物聯網數據分析 資料來源：Banafa, A. (2018). Why IoT Needs AI. IEEE. Retrieved fromhttps://www.bbvaopenmind.com/en/why-iot-needs-ai/. 人工智慧是驅動：物聯網應用的重大角色，它可以把物聯網收集的資 料進行分析處理做決策，人工智慧可以了解判斷不同的設備並且做出相對 應的處以，像是溫度、壓力、空氣品質以及聲音等等。 根據圖 2-3，人工智慧與物聯網的結合會有全面性的好處，對於企業 與顧客將會得到非常多的用處，像是自動化、客製化設計，透過人工智慧 還可以獲得更好的方法去使用這些功能。（CM Chung et al., 2017）。 人工智慧也可以透過不斷的學習，提供良好的產品與決策，並且也能 管理大量物聯網設備等等。 12.
(24) 第二節 各國現今科技趨勢. 現今世界上的各個強國都瞭解發展人工智慧的重要性，從美國、中國、 英國、歐盟等都對人工智慧展的發展提出相關的發展政策，作為國家重點 發展政策。從 2016 年開始當人工智慧打敗了棋王李世乭讓世人工智慧的 巨大潛力，也讓世界各國重新找回發展人工智慧的信心，推出了許多新的 結合人工智慧技術的服務。. 壹、台灣 在科技部舉辦的「台灣人工智慧實驗室」 （Taiwan AI Labs）啟動記者 會中，部長陳良基、行政院唐鳳和 PTT 創辦人杜亦瑾一起啟動人工智慧 實驗室，宣布 2017 為「台灣 AI 元年（Artificial Intelligence, AI，人工智 慧）到來。隨著科技進步，人工智慧的發展速度越來越快，引起各界關注。 近期的人類棋王與谷歌（Google）的超級電腦 Alpha Go 以 4 比 0 擊敗了 韓國棋王李世乭，這被看作是人工智慧發展的一個里程碑。 根據行政院在 107 年提出的「台灣 AI 行動計畫」提到了五大施政目 標，來達到智慧國家的目標分別為： 一、人工智慧人才衝刺。 二、人工智慧領航推動。 三、建立國際化的人工智慧中心。 四、場域與法條的開放。 五、產業人工智慧化。 目前政府也積極的推動相關政策發展人工智慧，包括科技部建置的 雲端服務以及大數據的運算平台，以完善人工智慧必要的基礎設施，經 濟部與科技部將規劃晶片與半導體的研發策略，主要強化研發的能力， 13.
(25) 促進國內的人工智慧產的發展，以鼓勵人工智慧發展應用，人工智慧將 結合雲端平台、大數據分析技術，產業包括了自動駕駛、金融、環境等 相關創新應用。 行政院表示未來將會投入 1000 億元去發展人工智慧，科技部也成立 「AI 創新研究中心」，將會以五年為一期投入 50 億元，發展出 3 到 4 個 「AI 創新研究中心」 ，目的鼓勵學術界投入人工智慧的相關研究與應用， 讓台灣迎上世界潮流並創造人工智慧創新生態，預計超過 300 位學者專家 投入人工智慧的技術應用研究，並輔助培育 3,000 名人工智慧人才，根據 科技部的「AI 創新研究中心」所訂定的核技術和研究領域涵蓋了：硬體與 軟體的相關技術應用，像是晶片與雲端系統、深度學習、演算法以及大數 據的應用與分析，將可以應用的產業有醫療、金融、交通、製造、生活等。 根據勤業眾信聯合會計師事務所發佈「2016 全球製造業競爭力指標」 報告，台灣全球指標為第七名，台灣的電子工業在世界經濟為舉足輕重， 大 部 分 的 電 腦 組 零 件 都 在 台 灣 生 產 ， 台 灣 大 多 是 做 設 計 代 工 ODM （Original Design Manufacturer），知名企業科技產業有台積電（全球二十 大半導體廠商）宏碁（世界第二大電腦品牌華碩（全球最大電腦主機板製 造商） 、友訊、趨勢科技、微星科技，而台灣 AI 人工智慧與現今這些產業 息息相關。 陳炳輝（2017）談論到台灣未來競爭力的關鍵有人工智慧、機器學習、 與平台，在這波人工智慧潮流中，台灣製造產業必須推動生產力 4.0，台 灣的代工產業外移，本島有許多設備與優秀人才，並指出台灣缺少世界級 的網路平台，而資源必須共整且有設備共享且有獨特性的平台，也缺乏規 模夠大的設備公司。. 14.
(26) 貳、美國 根據美國白宮在 2016 推出的「國家人工智慧發展策略計劃書」提到 政府在該年一月十五日在網路與資訊研究開發部門（NITRD）研究小組發 展人工智慧發政策，五月三號請示國家科學技術委員會（NSTC）協助聯 邦政府進行合作發展，研究範圍包含了政府內部研究，也資助學術界來進 行研究等。 其中提出了七大發展人工智慧策略： 一、指出了發展人工智慧是一種長期投資，應該投資有巨大潛力與洞見的 項目，讓美國可以在人工智慧領域成為世界領導者。 二、找出人工智慧與人類可以相互合作的方法，而不是設計來取代人類的 目標。 三、瞭解關於發展人工智慧會面對的倫理、道德、法律問題等，在開發過 程遵守符合人道精神與社會期待的人工智慧系統。 四、在廣泛應用之前應確保人工智慧的安全性等，需要再安全、明確的狀 況下進行著，需要全面瞭解開發人工智慧所面臨的風險，並且發展可 靠與值得信賴的系統。 五、開放使用公共資訊來讓人工智慧學習與訓練，關於數據的品質與數量 會決定人工智慧的性能與準確性，研究人員必須在高質量的環就蒐集 資料及測試與培訓相關資源。 六、建立人工智慧的規範與準則，對於測試與發展可以更廣泛的讓研究進 行開發與評估等。 七、全面瞭解研究人員的需求，人工智慧發展需要有傑出的研發科技人才， 確保研究上的資源足夠與政策上的配合來達到研發策略的發展順暢。 在這個計畫中分為兩大部分。第一部分是建立人工智慧的標準與發現 潛在機會讓計畫可以彼此相呼應，第二部分則是建立一個良好發展人 15.
(27) 工智慧的環境且人工智慧的研究與國家發展策略方向一致。. 參、中國 中國國務院在 2017 年發布了「新一代人工智能發展規劃通知」規劃 了中國於人工智慧產業的發展原則，在裡面提到了三大部分： 一、目標在 2020 年中國的人工智慧整體技術應用要與世界水平同步，人 工智慧成為重要經濟重點，其發展目標為改善人民生活，藉由開發人 工智慧技術可以讓國家轉型成為創新科技國並且讓整個生活水平提 升，讓社會富足人民安康。 二、目標在 2025 年人工智慧的基礎理論重大的發展突破等，發展出中國 領先人工智慧的相關技術。藉由人工智慧帶動經濟發展與國家企業轉 型。 三、目標在 2030 年人工智慧水準的總體達到世界領先的水準，成為世界 主要的人工智慧創新中心，人工智慧的應用的成果明顯且有效用，讓 人工智慧的應用成為創新型的國家與經濟強國的基礎。 在這份計劃書也提到有六大重點任務： 一、建構開放協同的人工智慧創新體系，主要為建立新一代的人工智慧的 基礎理論知識包含了大數據、跨媒體感知、混合協作、群體智能、自 動化與優化決策、神經網路、量子智能等，並且把這些技術應用並發 展出關鍵應用的能力與產業等，並且鼓勵創新探索，提出更多原創的 技術與發現等。 二、培養高效能的智慧經濟，主要為促進人工智慧在各領域的應用形成數 據驅動、人機結合、共創分享的智能產業，主要有發展人工智慧的應 用產業、智慧產業升級、智能企業、人工智慧規模經濟發展等。 三、建立安全智能社會，主要為提高人民生活水平與水準等，包含發展便 利的智能服務、社區智能化治理、人工智慧安全系統、與建立社會互 16.
(28) 信等。 四、強化軍民與人工智慧的融合，主要為建立人工智慧的高校、企業、軍 工業，應用在指揮決策、軍事演練、與國防設備等。 五、建立安全高效基礎設施，包含了網路設施、大數據與高效能計算機等。 六、超前部屬人工智慧重大的發展項目，主要目標為新一代的人工智慧為 基礎，對於未來性的技術有前瞻性的規劃，配合國家發展的應用來做 銜接，持續的對於未來與現況來做對策。. 肆、英國 英國政府在 2017 發表了「工業策略」 ，提到人工智慧會帶來巨大的機 會，在這個政策白皮書中，人工智慧放在英國未來要挑戰的其中之一，對 於人工智慧的政策發展，提到了五個基礎面： 一、將提高研究的經費的投資，減少相關產業的稅收，針對新的計畫投資 7.25 億英鎊。 二、建立世界一流的教育體系，並與其他優秀的國家學習，投資 4.06 億英 鎊在數位、數學、技術教育等，幫助在研發上的技能短缺。 三、基礎建設：將國家生產力基金增加到 310 億英鎊，投資交通、住宅區 與科技設備的基礎設施。 四、商業環境：政府跟學術界一起合作，針對生命科學、基礎設施、人工 智慧、汽車領域等，瞭解目前學術界的現況利用政府的政策來做達到 有效率的研究結果。 五、為區域規劃：對於不同的城市地點，規劃出有優勢且可以帶動經濟成 長與就業機會的計畫，設立一個基金來改善城市間的交通來提高生產 力，提供資源對於在資源相對少的地域來培養教師，增加該地區的專 業發展能力。. 17.
(29) 伍、歐盟 歐盟委員會在 2018 年發表了一個政策「歐洲的數位未來」中提到歐 洲對於人工智慧的安排與策略，認為人工智慧可以提高歐盟的研究與工業 能力，讓人工智慧技術可以讓公民的生活便利與經濟上的發展，一方面它 可能會有道德、法律、社會倫理上的問題，這也是歐盟委員會要積極解決 的問題。歐盟委員會對於人工智慧的發展提出了三項計畫： 一、積極的開發新的人工智慧應用技術，並且鼓勵民間與政府部門採用， 串聯整個歐洲的研究中心，支持重大領域的開發。 二、提前準備對於人工智慧會帶來的改變，投資教育與策略結盟吸引更 多優秀的人才。 三、確保道德標準與法條的規範，控管法條來調整以確保不會因為法條 的過時或者疏忽導致問題。. 表 2-1 各國發展策略表 國家. 發展策略. 台灣. 一、人工智慧人才衝刺。 二、人工智慧領航推動。 三、建立國際化人工智慧中心。 四、場域與法條的開放。 五、產業人工智慧化。. 中國. 一、建構人工智慧創新體系。 二、培養高效能的智慧經濟。 三、建立安全智能社會。 （續下頁） 18.
(30) 國家. 發展策略. 中國. 四、強化軍民與 AI 的融合。 五、建立安全高效基礎設施。 六、超前部屬人工智慧重大項 目。. 美國. 一、讓美國可以在人工智慧領域 成為世界領導者。 二、找出人工智慧與人類可以相 互合作的方法。 三、在開發過程遵守符合人道精 神與社會期待的人工智慧系 統。 四、在廣泛應用之前應確保人工 智慧的安全性等。 五、開放使用公共資訊來讓人工 智慧學習與訓練。 六、建立人工智慧的規範與準 則。 七、全面瞭解研究人員的需求。. 英國. 一、將提高研究的經費的投資。 二、建立世界一流的人工智慧教 育體系。 三、打造合適發展的基礎建設。 四、打造合適發展的商業環境。 （續下頁） 19.
(31) 國家. 發展策略. 英國. 五、為區域規劃。. 歐盟. 一、積極的開發新的人工智慧應 用技術重大領域的開發。 二、提前準備對於人工智慧會帶 來的改變，投資教育與策略 結盟吸引更多優秀的人才。 三、確保道德標準與法條的 規範，控管法條來調整以符 合創新發展。. 第三節 人工智慧創新應用產業之構面發展. R. Dasoriya, J. Rajpopat, R. Jamar and M. Maurya（2018）談論到人工 智慧在金融、醫學、軍事、機器人自動化等等有極大的應用範圍，人工智 慧的文獻也明顯的幾個主流的項目包含有數位影像、教育學科、政府治理、 醫療照護、製造業、機器人與供應鏈等等（Kusiak, 1987） ； （Muhuri, Shukla, ＆ Abraham, 2019）； （Parveen, 2018）。 人工智慧沒有人類的一些先天上的限制，包含了智力與創造力的能力， 透過強大的運算在教育、行銷、醫療保健、金融與製造業中創造了新的應 用層面（MILLER, S. & P.R. Daugherty, H.J. Wilson, 2018）。 目前人工智慧已經可以透過智能自動駕駛、自動規劃、聊天機器人、 玩遊戲、翻譯、醫療診斷等（Yogesh K. Dwivedi et al., 2019） 。工廠可以將 更多的流程可以自動化與分析等（Lee, 2002） ； （Löffler＆Tschiesner2013） ； （Yang,Chen,Huang,＆Li, 2017）。發展人工智慧技術可以隨時監控相較於 20.
(32) 手動監控有明顯的效率提升（Jain＆Mosier, 1992）；（Zhong,Xu,Klotz,＆ Newma, 2017）。 企業在發展智慧工廠的人工智慧技術對於未來有很大的優勢 Li,Hou,Yu,Lu,＆Yang（2017）。製造業可以使用人工智慧的技術在製造的 環境中改善流程、更又效率的完成重大任務與解決困難的問題等（Haeffner & Panuwatwanich, 2017） 。Khanna, Sattar, and Hansen （2013）指出人工智 慧在醫療健康方面是非常重要的，醫院有很多複雜的機器與手術，如果可 以應用人工智慧的技術將可以讓醫院的營運與患者的服務得到顯著的提 高。整理專家結果如表 2-2 所示：. 表 2-2 人工智慧應用發展表 構面. 金 醫 軍 機 自 數 政 製 供 教 行 自 融 學 事 器 動 位 府 造 應 育 銷 動 人 化 影 治 業 鏈 學 像 理. 學者 R. Dasoriya, J.. ● ●. ●. ●. 科. 駕 駛. ●. Rajpopat, R.Jamar and M. Maurya（2018） Kusiak（1987）;. ●. ●. ●. ●. ●. ●. ●. Muhuri,Shukla, ＆ Abraha（2019）; Parvee（2018） 。 （續下頁） 21.
(33) 構面. 金 醫 軍 機 自 數 政 製 供 教 行 自 融 學 事 器 動 位 府 造 應 育 銷 動 人 化 影 治 業 鏈 學. 學者 MILLER, S. & P.R.. 像 理 ● ●. 科 ●. 駕 駛. ● ●. Daugherty, H.J. Wilson, （2018） Yogesh K. Dwivedi et. ●. ●. ●. al., （2019） Lee（2002）; Löffler＆. ●. ●. Tschiesner （2013）; Yang,Chen,Huang,＆ Li,(2017）。 Jain＆Mosier. ●. （1992）;Zhong,Xu,Kl otz Newma(2017） Hou,Yu,Lu,＆Yang. ●. ● ●. （2017） Haeffner & Panuwatwanich (2017). Koenig（2017）和 Beatley（2011）指出支持人工智慧的應用結合物 聯網可以讓智慧城市更容易發展。根據圖 2-4 Cohen B.（2013）提出智慧 22.
(34) 城市車輪六個構面： 一、智慧經濟：讓國家在國內外擁有良好的競爭力，讓國家具有生產與 創新能力。 二、智慧環境：透過建設與規劃，達到城市具有綠色能源與建築。 三、智慧治理： 包含了電子化政府，瞭解需求的政策實施與開放數據資 料。 四、智慧生活：規劃一個充滿文化氣息的社區，並且在安全、健康方面 精進讓市民的生活質量提高。 五、智慧行動：應用現在最新的技術，混合的並用達到最大效益，確保 設備網路連結通順。 六、智慧市民：人民可以具有創造能力，懂得應用新科技去創造更好的 生活。. 23.
(35) 圖 2-4 Boyd Cohen 的智慧城市車輪模型 資料來源：Lekamge, S., & Marasinghe, A. (2013). Developing a smart city model that ensures the optimum utilization of existing resources in cities of all sizes. In 2013 International Conference on Biometrics and Kansei Engineering. 202-207. 根據許巍瀚（2014）提到歐盟的智慧城市重視使用科技技術去改善 城市的交通、醫療、建築、環境等，歐洲智慧城市的指標是由維也納大 學、斯洛維尼亞大學與荷蘭臺夫大學等三校所組成建立，對歐洲區域的 城市的進行研究評估，於 2007 年 10 月提出了六大構面指標： 一、智慧經濟：指出國家要有創新能力、企業家精神、生產力、勞動彈性 與國際接軌程度。 24.
(36) 二、智慧市民：指出市民有終身學習、文化多元度、創造能力公共事務 參與程度等。 三、智慧治理：關於政府治理的開放程度、策略，民眾對公共事務的參 與程度。 四、智慧型動力：關於城市國家的運輸系統與基礎建設的規劃安排。 五、智慧環境：關於自然資源、汙染程度、區域環境的保護與資源管理 等。 六、智慧生活：關於市民的食衣住行包括了文化、安全、居住、教育、 旅遊等。 根據文獻探討與專家學者提出的構面，本研究整理出五大構面符合 台灣人工智慧應用的方向，人工智慧應用的層面是全面性的，以大方向 建設來說，智慧城市應用為首當其衝，所以參考學者提出的智慧城市構 面為基準，針對台灣優勢發展作為選擇，如表 2-3 所示. 表 2-3 人工智慧發展構面比較表 Boyd Cohen. 歐洲智慧城市. 本研究構面. 智慧政府. 智慧治理. 智慧城市. 智慧經濟. 智慧經濟. 智慧金融. 智慧移動. 智慧行動力. 智慧交通. 智慧環境. 智慧環境. 智慧製造. 智慧生活. 智慧生活. 智慧生活. 智慧市民. 智慧市民. X. 25.
(37) 本研究為人工智慧的應用產業發展經由文獻整理出這五大構面分別 為智慧城市、智慧金融、智慧交通、智慧製造、智慧生活針對目前最新 的技術或者已經正在應用的技術來發展子構面如下文所示：. 壹、智慧城市 Kitchin（2014）提到智慧城市可以分出兩種不同的概念，第一點，他 可以稱做無所不在的概念。Greenfield（2006）指出現在大量的嵌入式運算 被運動在城市環境中，像是無線網路與感應器還有監視系統等等，越來越 多的市民使用行動運算導航就連他們自己也是個資訊。Marr（2015）提到 藉由連線讓廣大的資訊連結在一起，讓更有智慧與資訊在這個城市，大量 的連接的資料可以被使用來做更好的安排、作為制定的標準、與預測判斷， 這就像是未來城市的發展狀況。Kitchin（2014）提到無所不在的技術，讓 城市更智能化、更密切與接觸也提供了及時的資訊，無所不在的特性提供 了一些基礎建設讓商業活動可以發展與成長也刺激了新的商業模式與企 業。 Kourtit,Nijkamp, & Arribas-Bel（2012） ；Leydesdorff& Deakin（2014） 提到第二個概念就是關於發展城市的知識經濟，智慧城市是由有創新與創 意的來進行。Kitchin（2014）提到智慧城市提供了平台與機會去實現這些 創意，智慧城市不只是僅僅把技術嵌入到實體上，最重要的是結合了人們 與社會城市的文化去促進它變得聰明。 一開始介紹的「智慧」大部分是在談論技術層面的東西，是定義用來 管理與規範，第二段則是談論智慧城市如何讓政策更有效率與刺激經濟發 展與教育便利，換句話說，智慧城市提供了一個平台，有許多機會讓人們 來創新，創造了社會經濟與環境發展，最大的特點就是以市場為優先，開 放性政策去治理與發展技術去發展智慧城市（Kitchin, 2014）。 舉例來說，政府該給誰來辦理智慧城市的發展創新，該提供誘人的創 26.
(38) 新政策去吸引產業來配合發展，熱切去吸引新技術與主張還有更多的開放 經濟，對於政府官員來說，智慧城市提供了很有潛力的社會經濟。 智慧治理是使用物聯網的基礎建設來進行相關管理，並且將一切服 務提供給民眾，體驗科技帶來的便利（N. Tokoro, 2015） 。 S. Dustdar,S. Nastić, 與 O. Šćekić（2017）提到智慧治理需要有下列 幾項需求： 一、資料分析與可以及時診斷能力。 二、完整的城市計畫與社會文化相符合的安排。 三、充分瞭解市民需求。 四、基礎建設的建立與相關設備的管理。 五、主動管理，可以瞭解城市細節將是重要的決策依據。 國 立 交 通 大 學 資 訊 工 程 學 系 （ 2012 ） 提 出 了 智 慧 環 境 （ Smart Environment）的定義指的是利用不管有線無線的網際網路或者物聯網與 感測器裝置、穿戴式設備、人工智慧、資料探勘、影像影音等、多媒體、 機器人等等，藉由智慧設備來創造一個與人互動得智慧生活環境等。賴清 德（2017）提到 SIGUREC 資源回收站對環保工作上的極大的貢獻，可以 回收寶特瓶、鐵罐、廢紙與 3C 廢棄的電器。楊晨欣（2013）指出智慧城 市發展的關鍵與項目，說明了智慧城市發展與應用要貼近民眾需求等。. 貳、智慧交通 賴麗秋（2011）談及智慧停車可以藉由資訊智能系統的導入，可以 減少找尋停車位的時間，提供即時服務資訊，也可以透過事先預約的服 務隨到隨停車使用。Jm434（2015）提到隨著物聯網科技發展，舉了新 加玻的政策與奧地利的智慧道路，可以改善整體交通流量。 維基百科（2017）說明了智慧巴士（Smart Bus System）是由智慧交 通與智慧城市所演化而來的且具有三個構面，第一點指出智慧巴士需要 27.
(39) 隨時隨地的感測與傳遞的設備系統等，第二點舉出需要擁有互通互聯的 能力將各種訊息可以連接來進行交互與共享等，第三點指出要有智慧化 可以分析收到的資訊並加以洞察來解決特的問題。 DIGITIME 企劃（2016）指出智慧汽車發展的趨勢，把它定義成任何 可以與人工智慧結合的移動載具，可以配合智慧導航、影像輔助，且說明 了車聯網與物聯網是未來的趨勢，並且往自動駕駛發展演進。 張堂賢&黃宏仁（2009）指出智慧型運輸系統，是一個跨越不同領域 的科技組合，包含了機械、電機、電子、通訊等等的技術，應用在交通運 輸上，讓整個交通可以更安全、更方便與有效率，智慧交通在先進國家中 廣泛的應用與發展，大致上可以分為車輛單元與車外單元等等。 一、車輛單元 智慧交通應用尖端的科技包括了導航系統與防撞系統、救援系統等等 以確保駕者的安全。 (一)導航系統：在軍方開放全球定位系統等通訊技術給民生使用，大部 分的車輛都具備了這些功能，用來幫助駕駛者規劃路線與管理車等 (二)車輛防撞系統：駕駛者容易因為長時間的開車產生疲勞、注意力渙 散、年紀大的駕駛者、情緒不佳等因素產生了危險，而車輛防撞系 統，可以輔助人類的一些生理與心理上的反應，提高行車安全 (三)車輛求助系統：在發生一些突發狀況，如果車上具備有相關設備與 通報系統可以迅速的求援與反應給後方來車小心突發狀況。 二、車外單元 (一)智慧型號誌控制系統：負責都市與各個路口的管制任務，其包含了 偵測感應設備，資料處理，通訊設備等等，可以隨時偵測路上的交 通狀況，維護行車與行人安全。 (二)智慧大眾運輸系統：智能運輸應用了各式各樣的通訊系統，讓旅者 28.
(40) 可以隨時隨地的掌握公車、火車與捷運等動態。 (三)事件管理系統：包含了路況感測系統與監測系統、事故報備系統、 事故清除系統等，在發生狀況時，會及時通報即將進入事故點的車 輛，協尋替代道路，保持運輸系統通暢等等。 (四)安全系統：在進入濃霧、大雨、下雪的路段提出警告，會建議替代 道路以增加行車案全。 (五)商用車輛管理系統：如重要車輛或者快遞運輸，可以隨時查詢物品 是否送達，並監控車輛及時位子，確保貨物運送過程安全與效率。. 參、智慧金融 金融業是最擁有最多數據的行業，使用人工智慧極大數據分析將會改 變傳統的銀行、保險、股票投資模式根據創新工場創辦人李開復博士在其 新發表的新書《人工智慧來了》一書說明到，人工智慧的核心技術有人臉 及圖像辨識、語音、大數據資料分析、深度學習等面向，將會對金融業造 成巨大的改變。 李顯正（2017）指出智慧金融是建立在物聯網的基礎上，透過雲端與 分析，讓業務流程與發展服務方面得到全面的提升，讓金融業務的管理、 安全更加智慧化，智慧金融具有分析大數與智慧決策等等，其中可能會改 變模式有以下這幾種 一、交易理財諮詢：理財機器人是以複雜的軟體支援的介面，依造不同的 需求，導引投資人進行不同的投資組合。 二、風險管控模型：人工智慧也能協助有信用評分與風險管理、預測市 場風險等。以個人信用作為信用評分卡為例。如果可以進一步分析 顧客消費內容，對於其消費型態與信用風險關係，可以更能掌控風 險。 三、安全與身分識別：透過生物辨識的技術有臉部、聲音、虹膜、靜脈等 29.
(41) 生物特徵，在對於進行客戶交易及特定的機關的安全防護為主要方式， 跟以往必須要面對面進行身分認證的作業，相比之下大大減短了作業 時間。 四、智慧客服：有許多銀行使用機器人作為招待貴賓的專員，提供打招呼、 查詢資料等等的一些初級的服務，運用人工智慧的技術，迎賓機器人 可以利用臉部辨識的方能辨認客戶，同時運大數據及資料庫找出最即 時的理財資訊與客製化的商品提供給客戶。 五、金融監視科技：人工智慧還能夠運用在降低風險及管控險等方便，金 融產業的興起而相關市場環境趨近於更複雜，金融監理及相關法令的 管控日漸繁重，因此德國的銀行德意志運用人工智慧，將客戶與行員 的交談進行錄音與攝影的資料，透過特殊的關鍵字的檢查，可以定期 做過濾與檢視，能迅速的確定其交易內容是否違規，比起傳統的做法， 能節省大量的人力與時間成本，將繁重的工作更能精準與高效率的完 成。 六、精準行銷：經由大量得數據分析，包含了客戶的購買行為、特徵、社 群行為，提供客製化的服務。金融商品主要是能進行客戶的信用與風 險管理，要做到可以符合客戶的需求與能力需要大量，多元關鍵的數 據，大數據和人工智慧配合可以洞察不同種類的客戶特性，並使用分 析的結果開發模型，作為其信用額度、銀行的風險管理。. 肆、智慧製造 DIGITIMES 企劃（2013）提及在工業 4.0 時代，機器人將會扮演重要 的腳色，未來下一波的工業革命的主體就是機器人，機器人的核心技術包 括智慧感測與運動控制的技術。 葉立綸（2018）是在製造的過程中加入更多人工智慧的輔助判斷，讓 整個製造流程可以在要求的時間內完成，可以選擇更有效率的地方來完成 30.
(42) 一些既定的流程與處理一些意外事件，通常這些牽涉到大量的知識資料為 基礎，配合特定的技術開發與管理技能進行決策，一般來說這其中得工作 都需要人來完成；因為每一個人都有不同程度的智慧與能力，但是在智慧 製造時，所有的技術與軟硬體成熟的體狀況下，大量開發出一些具有像人 一樣思考的機器，也讓整個製造流程更為智慧。 吳韻宣（2015）提出智慧工廠的生產變革，且說明了五大關鍵點，第 一點說明了雲端技術的出現，讓初期的支出成本降低，可以讓資料傳遞變 的更方便，提升管理效率等。第二點為可以預測危機發生，說明了機器聯 網與擁有自動智慧的偵錯，可以提早一步發現故障與錯誤，第三點為可以 多樣化的生產，可以更容易降低生產的週期，第四點為工廠的資料連上雲 端之後可以集中化管理、整合，讓管理的流程更加智慧化，第五點說明了 彈性變的更大更可以對著市場潮流發展等。 MBA 智庫百科（2017）說明了智慧物流是一項以技術為基礎，在運 送物流的運輸、儲存、包裝搬運等等，實現使用感知系統，可以自我調整、 分析與即時處理，實施智慧化與創新模式的物流系統。 DIGITIMES 企劃（2017）說明了各國對人工智慧的重視，且人工製 造也是未來的趨勢，指出在台灣有許多利基可以搭上這波趨勢，像是有智 慧製造、智慧交通、智慧醫療的基礎都有一定規模，可以做為發展智慧系 統的重要方面，可以藉由其他的智慧資訊科技等，帶動半導體產業發展。 MBA 智庫百科（2017）指出了智慧倉儲是利用 RFID、網路通訊、訊 息化的系統的科技管理方法，可以在貨品入庫、出庫等自動化，在移動搬 運時可以自動識別、預警與智慧化的管理功能以降低成本人力，提高效率 的智慧倉儲。 智慧製造可以在最少的人力需求下，具有自動化與適應環境改變及 製程的改變，以及可以擁有不同的製造能力與製程技術；而這些自動化的 31.
(43) 流程可以完全涵蓋整個製造的週期，擁有智慧製造的系統可以因為技術不 斷發展進而不斷的演進與發展，智慧製造其應用的情境如下 一、智慧製造會使用大量的自動化的設備，像是機器手臂，讓人類與機 器發揮最大效益與製造效能。 二、智慧製造可以結合感測裝置與資料分析，可以推理做決策，並且可 以應用在產品設計與製造上，提升系統效益與維護上。 三、智慧製造可以主動蒐集與分析內在發生的事件與處理外在突發的狀 況，並有能力判斷來決定系統後續的規劃反映。 四、智慧製造在運作中可以持續更新資料庫，並有一定的能力可以自動 偵測錯誤，處理故障排除與維護等，進而提出一切警告與修正的建 議。 五、智慧製造可以依造實際狀況，能組織不同的流程進行程序上最大的 自我效能安排，以滿足不論大小作業的流程，達到最佳化與彈性的 智能製造。. 伍、智慧生活 商業週刊（2017）談到智慧醫療使用了物聯網技術與大數據的分析可 以產生智慧化的數據結果、可以幫助提升醫療服務品質效率。 Evelyn（2017）指出了可穿戴式裝置與人工智慧的結合主要是以一種 可以配戴在身上的電子智裝置，而可穿戴裝置（Wearable device）大多是 輕巧的精緻裝置所製造而成，而延伸出一種全新的互動模式，可以使用更 便捷的行動支付，或者成為健康的管理的裝置，可以隨時感應我們的生理 狀態。 國際智慧生活教育平台（2014）提出了智慧生活三大領域，有永續生 活智慧空間、智慧健康醫療與文化生活科技等。 尹相志（2016）指出人工智慧是可以將數學模型的藝術給模擬創造， 32.
(44) 說明了這類深度學習叫做生成模型（Generative Model） ，可以使得人工智 慧可以擁有接近創作的能力，讓抽象化的藝術作品轉為數學模型。 紀品志（2016）介紹了美國亞馬遜的「Amazon Go」智慧的實體超商 讓消費者可以拿了就直接走，自動化流程結帳，應用了感測機器，電腦的 視覺與深度學習的演算法，可以自動判別顧客在哪一個貨架拿取貨放下商 品，在選購完畢之後可以直接走出商店，就會自動扣款與寄發收據等。 維基百科（2017）指出智慧家庭的定義，說明了是整合家中各種裝置 與管理的中央系統，促成了智慧家居，使用網路科技、自動化控制、與感 測器技術。 國際智慧生活教育平台（2014）指出，智慧生活是一個新興產業， 其主要目標是為了要提升人類的生活與品質、提升健康水平與文化素養提 出了三大智慧生活概念： 一、智慧生活空間：在智慧生活方面，行政院在 2006 年的產業科技會議 中提出，將智慧化的空間定義成「建築物導入永續環保概念與智慧 化等相關產業技術，建構主動感知及滿足使用者需求之建築空間， 以創造及享有安全、健康、舒適、節能與永續的工作及生活環 境。」，依循這定義，可以建造出滿足使用者需求的建築，創造安 全、舒適、節能與環保的生活空間是智慧生活核心概念的地方，智 慧生活可以透過科技，以人為出發點，思考人與科技、空間的關 係，創造出文化與永續的目標。智慧生活可以應用的層面分常廣 泛，像是國家土地、城鎮、社區、住宅，透過資訊科技的基礎設 備，整合建築、土木、機械等技術，創造一個共享的服務平台，建 造一個智慧生活化的空間達到安全、互通與開放性。 二、智慧健康醫療：許多國家正邁入高齡化與少子化的現象，人的平均 壽命增加，醫療成本不斷提高，老年化社會需要完善的醫療照護， 33.
(45) 智慧醫療也因此發展，成為智慧生活很大一部份的趨勢，目前最常 見到的服務項目就是遠距離醫療，連結病患、醫護人員、醫院等， 建立一個資訊平台，加入監測感應項目，讓健康照護更加有效率、 立即反應緊急狀況，也降低看護成本。結合醫療服務與智慧生活， 讓生活更在便利。 三、文化為主的生活：文化生活是指科技與人文的合併，從食衣住行育 樂方面來看，使用現在的資訊科技，讓生活更加方便也能添加一些人 文藝術，並帶動一些文化創意產業，使得創新改造與提升地方特色生 活，探索文化與創新，開啟各更好更便利的智慧生活，透過文化與 科技應用的結合，提升人民的生活品質。 透過文獻探討我們整理出學者與相關文獻中所談論的的構面作為我 們五大構面的子構面如表 2-4 所示. 表 2-4 人工智慧發展構面文獻 研究構面. 準則內容. 文獻來源. 智慧城市. 智慧治理（A1）. Kitchin（2014）. 智慧環境（A2）. Marr（2015）. 智慧回收（A3）. Kourtit,Nijkamp, & Arribas-Bel. 智慧照明（A4）. （2012）. 智慧停車（A5）. N. Tokoro（2015） S. Dustdar, S. Nastić, O. Šćekić （2017）. （續下頁） 34.
(46) 研究構面. 準則內容. 文獻來源. 智慧交通. 智慧馬路（B1）. 張堂賢,& 黃宏仁（2009）. 智慧公路（B2）. 賴麗秋（2011）. 無人車（B3）. DIGITIMES 企劃（2016）. 智慧公車（B4）. 維基百科（2017）. 智慧汽車（B5）. Jm434（2015）. 智慧支付（C1）. 李顯正（2017）. 智慧客服（C2）. R. Dasoriya, J. Rajpopat, R.. 智慧行銷（C3）. Jamar and M. Maury（2018）. 智慧安全（C4）. MILLER, S.（2018）& P.R.. 智慧投資（C5）. Daugherty, H.J. Wil（2018）。. 機器人（D1）. MBA 智庫百科（2017）. 智慧工廠（D2）. DIGITIMES 企劃（2017）. 智慧物流（D3）. 吳韻宣（2015）. 智慧生產（D4）. 葉立綸（2018）. 智慧倉儲（D5）. Haeffner & Panuwatwanich. 智慧金融. 智慧製造. （2017） 智慧生活. 智慧醫療（E1）. 國際智慧生活教育（2014）. 智慧穿戴（E2）. 維基百科（2017）. 智慧藝術（E3）. 紀品志（2016）. 智慧超市（E4）. 尹相志（2016）. 智慧家庭（E5）. 商業週刊（2017） Evelyn （2017）. 35.
(47) 圖 2-5 AI 創新應用產業發展策略分析之構面整理. 36.
(48) 第四節 層級分析方法. 層級分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是 Thomas L. Saaty 所 發展出來，主要應用在具有多數個評估準則與不確定的決策問題上。 本研究主要使用 Saaty（1971） 層級分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）對人工智慧創新應用在台灣之可能發展情形進行分析， 求出 AI 人工智慧的發展的關鍵因素與優先順序，建立出人工智慧對產業 發展的準則與因子，再找出相對產業在台灣的可能優先發展方向與優先順 序，以提供企業界與政府在 AI 人工智慧產業研發時做為參考之用。主要 分析的步驟有建立層級結構面、設計問卷與調查，建立比較矩陣、權重計 算與一致性檢定與分析。 層級分析法可以將複雜的構面分為數種構面，再將這些構面組成一個 樹狀圖的結構，並分析統計專家意見評估每一個構面的權重數值，在建立 比較矩陣以求出特徵值與特徵向量，每一個特徵向量代表每一個層級中的 優先權，可以提供給決策者完整的決策訊息與判斷有關的決策與考量，減 少決策錯誤的可能性。 AHP 的評估量尺作為每一個構面指標的因子成對比較，劃分為五等 為相等（Equal Strong） 、稍強（Weak Strong） 、頗強（Strong） 、極強（Very Strong） 、絕強（Absolution） ，並給予量尺為 1、3、5、7、9 等等的衡量值。 根據（Saaty,1980）AHP 的使用範圍有： 一、優先順序。 二、找出可執行方案。 三、評估準則的最佳方案。 四、根據資源成本決定方案時。 五、分配資源時。 37.
(49) 六、評估風險時。 七、有衝突需要解決時。 八、績效評估時。 九、設計系統。 十、可以保證系統穩定。 十一、最佳化、規劃與資源間的衝突時。. AHP 理論非常容易上手，一方面可以得到專家學的與決策者的想法， 同時也可以簡單操作，是許多學者與業者常用的方法。在可應用的範圍是 非常廣泛，根據（Saaty,1980）下列為其六個優點 一、可以把構面排列成層級模式，容易觀看。 二、簡單的運算過程，可以同時整理許多人的判斷結果且查看一致性。 三、上下層級可以幫助了解他的影響程度。 四、可以詳細的說明每個層級架構。 五、呈現方式不混雜也自然的規律。 六、層級系統有很大的彈性與穩定性。. 第五節 決策實驗分析法. 決策實驗室分析法源自元瑞士的 Batelle，可以依據圖形理論為基礎的 方法，用來處理複雜與困難的研究與問題等，決策實驗分析法對於處理圖 解與解釋因果結構是非常實用的，且將關係圖裡把準則分為兩大群組，而 決策的效用在於決策者是否去分析一個複雜的因果關係的狀況 Lin&WU （2008） 。 使用決策實驗分析法時，可以評估研發計畫的選擇因素，藉由分析可 38.
(50) 以知道哪個計畫在市場比較有競爭力，也可以提供給上層做為參考意見， 正確的決策對公司來說是非常重要的，因此經由系統化的分析對決策者來 說是可以較清楚掌握問題的本質 Lin&WU（2008） 。 陳政全（2009）指出使用決策分析法的目的是可以解決複雜的問題， 可以讓兩兩變數間的關係，利用矩陣的模式計算，可以清楚了解所有變數 的與其他變數的關係，有間接、直接的影響程度，且使用圖形視覺化的方 式，可以讓難以瞭解的問題透過這個方法以系統化的呈現。 許志義（2003）認為問題的面向都是多元面向的，且現實往往是複雜， 如果做決定無法同時兼顧多的變數與面向，往往與事實不符合，可能會忽 略一些重要的地方，使得決策比較粗糙不可靠。. 39.
(51) 40.
(52) 第三章 研究方法與設計 透過大量的文獻探討，整理歸納出五個大構面與 25 項準則，本研究 使用了 DEMATEL 和 AHP 的研究方法，透過問卷設計可以分析構面間的 關聯度與準則間的影響程度，使用 DEMATEL 可以互補 AHP 之間的不完 整的部分，一般來說都是先使用 DEMATEL 在用 AHP 方法互補。本研究 先使 DEMATEL 評估構面間的關聯性，在使用 AHP 評估準則架構之間的 權重，將分析結果之重要性做排序，分析結果也提供給政府機關與企業界 做參考。. 第一節 層級分析法 壹、AHP 評估尺度 AHP 可以將複雜的問題簡化成精要的層級結構系統，能夠清楚的表 達不同層次其主從關係等，透過評估的尺度與成偶的比較，經由數學公式 算出特徵向量作為評估準則間的權重，再透過綜合求得全部的優先順序等， 分數高為關鍵影響因子。AHP 最常被使用在多準則的決策中，優點為可 以系統化的評估，可以解決量化與非量化的問題，其缺點為問題假設為層 級結構，但不完全與事實符合等。 本研究使用的評估尺度分別為五個等級的評估尺度，基本的欄項為同 等重要、稍重要、頗重要、極重要、絕對重要等，另給予尺度為 1、3、5、 7、9 的名目來做評估，另外還有四項的基本尺度為 2、4、6、8 的評估值。 此計分方法可以用來評估項之關的重要性。. 41.
(53) 表 3-1 尺度評估表 評估尺度. 定義. 說明. 1. 同等重要. 兩比較方案的貢獻程度 具同等重要性. 3. 稍重要. 經驗與判斷稍微傾向喜 好某一方案. 5. 頗重要. 經驗與判斷強烈傾向喜 好某一方案. 7. 極重要. 實際顯示非常強烈傾向 喜好某一方案. 9. 絕對重要. 有足夠的證據可以肯定 絕對喜好某一方案. 2,4,6,8. 相鄰尺度之中間值. 需要折衷值時. 資料來源：鄧振源、曾國雄（1989a）。層級分析法（AHP）的內涵特性 與應用（上），中國統計學報，27（6），5-22。. 貳、AHP 分析流程 AHP 主要將要研究的問題或者系統，用簡單的要素建構出層級，透 過專家評斷算出的層級的因子與權重等等。盧淵源（1994）提出了 AHP 的 程序流程有七個階段，第一點為問題的陳述，第二點為建立評比的建構， 第三點為設計問卷與實測，第四點為建立成偶的對比矩陣，第五點為一致 性的檢測，第六為替代方案，第七點為決策. 42.
(54) 圖 3-1 AHP 分析流程圖 資料來源：鄧振源、曾國雄（1989a）。層級分析法（AHP）的內涵特性 與應用（上） ，中國統計學報，27（6），5-22。. 參、AHP 分析步驟 一、建立層級 在遇到複雜的問題時，可以利用層級結構分析，由上層的構面分析 的目標歸納成準則、在細分為次要準則，形成一個層級式的架構。建立 好架構後，編制 AHP 問卷，其內容以準則為準設計而成的，讓受試者填 43.
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