臺灣地區(qū)曾經(jīng)是PC時代全球IT發(fā)展最快的地區(qū)之一，但進入移動互聯(lián)網(wǎng)時代后卻漸漸腳步沉重，在即將到來的人工智能時代更是有迷失方向的可能。

根據(jù)臺灣中研院以美國專利暨商標局（USPTO)公告的美國核準專利作為專利檢索來源，并參考“臺灣中研院資策會專利地圖分析輔助平臺”進行的專利檢索、分析、數(shù)據(jù)下載與整理。針對專利檢索結(jié)果進行分析與調(diào)整，最后篩選出22，976件人工智能授權(quán)專利進行分析，臺灣地區(qū)權(quán)利人占到其中230件。臺灣地區(qū)在AI專利布局上的全球占比僅1%，而專利分布過于集中在自然語言處理上，從產(chǎn)業(yè)鏈來看專利集中在技術(shù)層，在應(yīng)用層和基礎(chǔ)層上的布局很少，特別是基礎(chǔ)層幾乎是空白，而應(yīng)用層則集中在“智能制造”類別上，而在金融、醫(yī)療、安防等熱門應(yīng)用領(lǐng)域卻幾無建樹。

來自臺灣著名自由撰稿人雁默對265家臺灣企業(yè)進行的問卷調(diào)查，受訪企業(yè)中有三分之一受訪根本沒有接入云端，另外三分之一計劃接入云端卻沒有明確的時間規(guī)劃。
大多數(shù)企業(yè)還停留在端側(cè)ERP和CRM系統(tǒng)，僅有17％的企業(yè)應(yīng)用上了數(shù)據(jù)分析，而應(yīng)用了機器學(xué)習(xí)的僅有5％。在這樣的現(xiàn)狀下，我們可以判斷現(xiàn)階段臺灣的AI發(fā)展和應(yīng)用在需求端動力是不足的。

• 臺灣地區(qū)企業(yè)云端導(dǎo)入計劃調(diào)查

• 臺灣地區(qū)企業(yè)IT系統(tǒng)應(yīng)用調(diào)查
  

通過企業(yè)應(yīng)用需求分析則可以了解到該地區(qū)AI發(fā)展活力不足的癥結(jié)所在，總結(jié)起來分析有以下幾方面原因：

1. 首要是基礎(chǔ)層數(shù)據(jù)資源和云計算、云儲存技術(shù)的匱乏，人工智能核心技術(shù)之發(fā)展，使用數(shù)據(jù)的質(zhì)與量均為關(guān)鍵，臺灣于商業(yè)應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)方面少有規(guī)模廠商，這直接導(dǎo)致了臺灣地區(qū)缺乏數(shù)據(jù)算力、數(shù)據(jù)存儲資源，硬件資源的缺乏更進一步導(dǎo)致了數(shù)據(jù)本身的缺乏，在缺乏足以支持的大數(shù)據(jù)下，無法訓(xùn)練出準確的人工智能模型。

2. 其次是企業(yè)應(yīng)用匱乏。在整個移動時代，臺灣深度參與全球化分工，將自己定位在了硬件代工的位置，從而使臺灣在移動軟件方面相對弱勢。人工智能技術(shù)應(yīng)用數(shù)據(jù)角色攸關(guān)成敗，電信、金融業(yè)者手握大量數(shù)據(jù)，卻對于人工智能技術(shù)的導(dǎo)入，難見積極態(tài)度；于人工智能技術(shù)應(yīng)用建置，亦欠缺關(guān)鍵橋接能力。此外臺灣廠商習(xí)慣追求短期成效，島內(nèi)廠商多存有短打、速效的心態(tài)，偏偏人工智能核心技術(shù)發(fā)展需要時間，如此將難以在產(chǎn)業(yè)扎根。
   

3. 其三是應(yīng)用專利布局落后，衡諸美國人工智能技術(shù)應(yīng)用專利布局，領(lǐng)先者皆為美日廠商，隨人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，專利布局的落后也會掣肘臺灣地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
   

4. 其四是政府亦無前瞻性規(guī)劃。具有足夠數(shù)據(jù)量的業(yè)者諸如電信、金融業(yè)者，對于人工智能技術(shù)的導(dǎo)入，少見積極態(tài)度；于人工智能技術(shù)應(yīng)用建置，亦欠缺關(guān)鍵的橋接能力。Google臺灣地區(qū)董事總經(jīng)理簡立峰博士曾經(jīng)在演講時表示過，由于臺灣早期硬件產(chǎn)業(yè)的成功，已經(jīng)形成了硬件思維的固化模式，工程師們習(xí)慣了被自上而下地被領(lǐng)導(dǎo)，缺乏開源精神，也就很難適應(yīng)軟件創(chuàng)新。相似的情況也出現(xiàn)在日本，在日本街頭會看到大量平成初期建設(shè)的自動化裝置：販賣機、用燈光顯示座位空余的餐館平面圖。當一個國家或某座城市在某種科技水平下得到滿足，并且未來人口水平?jīng)]有打破這一平衡時，科技發(fā)展的動力也會有所喪失。人們滿足于自動販賣機，可能就不需要無人便利店；人們滿足于街邊的大頭貼機，可能就不需要美顏算法。
   
5. 臺灣地區(qū)AI領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)存在明顯的落差。過去幾十年臺灣地區(qū)在計算機科學(xué)上的沉淀，于核心技術(shù)算法、統(tǒng)計與數(shù)學(xué)模型等方面積累了諸多學(xué)術(shù)成果，美國不少華裔人工智能專家都來自于臺灣地區(qū)，但這些人才和成果多存于學(xué)研單位，臺灣軟件產(chǎn)業(yè)多以系統(tǒng)整合為主，難以有效承接與釋放相關(guān)能量?；蛘哒f臺灣學(xué)研單位空有一身擒龍之術(shù)，卻無用武之地。

針對臺灣地區(qū)在人工智能產(chǎn)業(yè)上存在的問題，臺灣學(xué)研界和臺灣當局也各自提出了應(yīng)對策略。臺灣地區(qū)資源有限，臺灣AI行業(yè)從業(yè)者也意識到應(yīng)從自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢與應(yīng)用需求切入，審時度勢、集中資源，避免戰(zhàn)線拉的太長造成與先進國家地區(qū)的距離繼續(xù)拉大。