2020 上半年台灣 AI 生態系地圖,後疫情時代浮現的新機會

Norman Chi, Analyst (紀泳瑜 / 分析師)

負責投資與基金管理。在加入 AppWorks 之前,曾於勤業眾信審計部門服務近兩年,參與過的財務報表查核案件橫跨多個產業。畢業於台大會計系,學生時期曾擔任台大學生會活動部部長與會計系系學會公關長。喜愛品嚐美食、棒球與推理懸疑類影集。期許自己成為理性,但不失熱血與溫度的創投分析師。

AI 在台灣不管是業界還是政府,都已是重點發展的項目。甫連任的總統蔡英文在就職演說中,談及未來台灣六大核心戰略產業,第一項就是資訊及數位相關產業,並宣示將全力促進 AI 與 IoT 的發展。

在政策支持、民間企業響應下,AI 的發展,正在台灣快速開花結果。例如,2019 年十月,由國研院國網中心攜手廣達、華碩、台灣大哥大共同打造的人工智慧超級電腦「台灣杉二號」與「台灣 AI 雲」( Taiwan Computing Cloud,簡稱 TWCC ) 正式商轉後,迄今已協助約 300 組產學研界專案計畫, 提供了上千萬的 GPU 運算小時使用量,協助縮短 AI 訓練時間達 90%,並提高深度學習效率 498 倍 ,大大滿足了產業界的 AI 運算需求,也是政府前瞻計畫中非常重要的一環。

當台灣逐漸成為大東南亞 (東協+台灣) 發展的 AI 重鎮之時,科技巨擘 Microsoft 除早已大舉來台徵才、設立研發中心外,更推動台灣的 AI Infinity 計畫,除網羅各業界經由 Microsoft AI 技術驅動的商用 AI 解決方案,以此建立台灣 AI 智庫外,也攜手政治大學,為企業開設 AI 商學院,協助企業整體升級,運用 AI 加速轉型。

2020 年上半年爆發的新冠肺炎,雖然使部分商業活動停滯,甚至顛覆了不少既有產業,但疫情並沒有使台灣 AI 生態系的發展停下腳步。在 AppWorks Accelerator 每半年更新一次「2020 H1 台灣 AI 生態系地圖」(Taiwan’s AI Ecosystem Map First Half 2020) 的過程中,我們發現在過去半年中,出現了幾個值得注意的重要趨勢:


(原始檔案下載:Taiwan’s AI Ecosystem Map First Half 2020)

零售業重新佈局邁向全通路經營,給了 Digital Marketing 最好的年代

在後疫情時代,當消費者購物行為從實體商店加速轉往線上通路,企業要如何讓自家品牌在網路世界脫穎而出,成了新零售顯學。這次的疫情,不僅將促使傳統零售業數位轉型速度加快,也讓線上線下融合體驗的智慧零售成為焦點。

在過去幾年,我們可以發覺,專注於數位行銷領域營運的 AI 新創,如雨後春筍般冒出。透過將 AI 的技術,運用在精準投放數位廣告、追蹤用戶旅程 (User Journey),並分析蒐集來的數據,讓企業更容易描繪出消費者輪廓,進而更準確地預測消費者的購物偏好與價格取向,並為每一位造訪的消費者打造個人化、客製化的購物體驗。

此外,那些雖然沒下單就離站的用戶數據,也成為數據分析的瑰寶。企業可透過 AI 與大數據的應用,針對這群尚未成交的潛在消費者,進行精準的再行銷推廣,進而提升轉換率與行銷績效。

在這個趨勢下,可看到許多潛力新創。例如,剛於 2020 年二月獲得 7,000 萬新台幣 Pre-A 輪募資的 MarTech 新創 Accuhit 愛酷智能,即是提供科技行銷系統,來協助企業客戶掌握用戶旅程,並提供行銷的數據整合,解決方案可運用的範圍之一,就是協助藥局整合線上會員的資料;此外,AppWorks Accelerator #16 (AW#16) 校友、專攻行銷機器人訂閱服務的 Omnichat,提供的全通路對話式商務,可協助電商客戶進行跨通訊平台的行銷方案,轉換率比電商整體平均高 3 到 7 倍,也在 2020 年三月完成 2,400 萬新台幣的種子輪募資。

醫療領域導入 AI 應用蓬勃發展

除了數位行銷,醫療領域是台灣在 AI 運用上另一個重要領域。依據 Global Market Insights 的預測,至 2025 年,全球 AI 醫療應用市場規模,將達 130 億美元,2019 至 2025 年的平均年複合成長率 (CAGR) 達 40.6%。過去半年,特別是疫情影響之下,如何利用 AI 提升看診與疾病篩檢效率,更是把這股 AI 應用於醫療產業的浪潮推向了高峰。

事實上,台灣在 AI 醫療的發展已累積多年經驗。由於開發醫療 AI 演算法,需要大量疾病標註數據,以此來訓練 AI Model,因此,早在 2018 年底,科技部就與台灣大學、台北榮民總醫院、台北醫學大學合作,建置了台灣首座本土化跨醫療院所的「AI 醫療影像資料庫」,並將成果與其他研究團隊及資料建置團隊合作,進行醫療衛生目的相關的學術研究,以提升台灣醫療技術。透過 AI 辨識的技術,不僅可以協助醫師加速醫療影像判讀及提高診斷的一致性與精準度,也可以縮短病人的就醫時間及減少侵入式檢查,降低醫療支出。

在新創圈,也可看到越來越多團隊加速開發 AI 在醫療上的應用。例如,開發即時 10 億級像素影像分析高效能運算 (AI HPC) 平台的 Ai Explore 影豹科技 ;提供醫療影像 AI 開發平台服務的 aetherAI 雲象科技;協助醫療人員判讀電腦斷層掃描(Computer Tomography,CT)並獲得台灣與美國 FDA 認證、提供腦出血 AI 影像判讀系統的 Deep01 ;以及在此次疫情下,開發出智慧呼吸監測系統的 Heroic-Faith 聿信醫療等等,展現出台灣 AI 應用在醫療領域上呈現欣欣向榮之姿。

AI Startup Friendly 的生態系逐漸成型

隨著越來越多 AI 新創冒出頭並打算出海,台灣在創業加速器、教育、研究等面向,也依舊蓬勃發展。在創業加速器部分,2010 年成立、自 2018 年 8 月 (AW#17) 起限定招募 AI / IoT 與 Blockchain 新創的 AppWorks Accelerator,目前為止已經招收四期 AI / Blockchain 共 89 組新創,其中有  44 組 AI、16 組 IoT 新創,持續為台灣 AI 生態系挹注新能量。

AppWorks 之外,包括微軟新創加速器 (Microsoft for Startups)Sparklabs TaipeiTaiwan AI x Robotics Accelerator 等,皆是以 AI 新創團隊為主要招募對象的創業加速器。而在 AI 浪潮下,其他非限定召募 AI 新創的加速器,包括 TAcc+BE Accelerator,也吸引不少 AI 新創團隊進駐。

在創投領域,AI 新創的投資案也逐年增加,提供新創擴張甚至出海的資金協助。例如,AppWorks Funds 為專注於 AI、Blockchain、Southeast Asia 這三個主題的創投基金,此外,包括 ACE CapitalCherubic VenturesTransLink Capital 等國內外知名創投,也都在近兩年投資不少 AI 相關的台灣新創,例如 CloudMile 萬里雲Umbo CV 盾心科技 (AW#9)、Cubo AI (AW#16)、MoBagel 行動貝果 (AW#16) 等。

隨著台灣 AI 生態系蓬勃發展,在各個知名的科技展覽與論壇中,也可看到不少 AI 新創的身影。例如,歷史悠久的 COMPUTEX,旗下以新創為主題的特展 InnoVEX 即吸引不少 AI 團隊報名參展,並為台灣 AI 創業者搭橋,有機會與來自全世界的新創圈人士與投資人進行深度交流 (受疫情影響,2020 年 COMPUTEX 確定取消,InnoVEX 則改為線上 #InnoVEXOnlineDemo);NVIDIA 2019 年也在台北舉辦了 AI 盛會 NVDIA GTC (GPU Technology Conference) 全球巡迴海外首站,提供各界互相交流的契機,而 2020 年的 GTC Taiwan 2020,預計也將回到台灣舉辦,屆時又將是一場 AI 的饗宴。

台灣人工智慧學校、台灣人工智慧實驗室,則分別仍是台灣在 AI 教育與研究領域的代表性機構,持續為台灣 AI 發展挹注人才與創新技術的能量中。對台灣 AI 生態系來說,2020 上半年最令人遺憾的,莫過於台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋的英年早逝,他與台灣人工智慧學校,在二年內,為台灣培育超過 6,000 位 AI 人才,全力達成產業 AI 化及轉型升級的使命,充滿熱情、實踐理想的典範,不僅讓人無限懷念,更為台灣 AI 發展留下不可抹滅的貢獻。

Taiwan’s AI Ecosystem Map First Half 2020 由 AppWorks 製作,每半年更新一次,有任何指教與建議,請 email 至 [email protected]

【歡迎所有 AI / IoT、Blockchain、佈局東南亞的創業者,加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

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