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人工智慧(AI)在产业内处于迈向落地成熟，且深度学习(DL)受到广泛应用的阶段。技术方面以机器视觉为大宗，自然语言处理(NLP)也是部分产业採用的热门技术。资策会MIC认为，AI的发展可以分成四个阶段，第一及第二阶段分别是推理推论与统计学学习，目前处于第三阶段的深度学习，并结合深度学习，让AI具备感知能力并建立逻辑，走向第四阶段，发展环境感知能力。
观察AI的产业现况，资深产业分析师兼组长韩扬铭表示，MIC调查411家不同产业厂商导入AI的状况。从自製或委外的比例分类，因为各产业的法规限制不同，有的产业会用自製应用。但如果该产业需要跟上下游整合，或者弹性应变客户需求，像是製造跟零售业委外的情况比较多。
技术应用方面，如医疗保健多採用影像辨识，制造业则使用影像跟视觉辨识。金融则因应客户沟通与聊天机器人的使用情境，採用RPA、NLP等技术。从中可归纳AI在产业中，主要用于优化营运跟客户体验，例如製造跟营建业用在品质检测跟营运风险管理，而零售跟批发会用在行销推荐跟销售预测。AI技术随著导入的领域与需求不同，出现技术融合的现象。例如视觉结合移动控制，应用在机器人与自驾车的场景中；视觉感知结合NLP则可以搭配超大型ML模型GPT3等形式。
制造业将AI应用在营运风险管理与品质检测 (图片来源：pixabay)
总结来说，AI的应用领域以感知为主，当技术逐步成熟且普及，便会进一步发展出环境理解能力，支援更广泛、弹性的应用场景。在产业内的主要应用目的是优化工作效率跟顾客体验，技术面则以机器视觉与NLP最为热门，技术融合的现象也使得AI应用变得更多元。
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