In the Saturday afternoon (August 12, 2017), I will had a public sharing –regarding the current developments of deep neural networks and the adoptions in local industries — in a mini workshop oragnized by 商業周刊（商周.com）. A panel will be followed with more discussions — hope to be informative and insightful. The speakers and panelists also include Dr. Eric Chang, Senior Director of Microsoft Research Asia  and Chairman Kuo, Syntrend.

很榮幸上星期六（八月十二號）可以參與「商業周刊」舉辦的小型座談會【數創闖視界-CEO分享會–AI闖未來】，利用假日在 SYNTREND 三創生活園區 分享人工智能在各個面向上的機會。 商業周刊（商周.com） 副總編輯吳修辰主持了演講之後的精彩座談。

地主，三創生活園區董事長郭守正，由產業、VC的角色分享這幾年他看到台北新創團隊的演變、遭遇的問題（主要為無法scale到全球市場）、以及三創（或是鴻海集團）可能可以提供的協助。

CloudMile 萬里雲創辦人 Spencer Liu 分享他的連線創業經驗 — 忍受孤獨的勇氣。提及目前這家新創公司專注與雲運算進而增進到人工智能的服務。

微軟研究院副院長 Eric Chang，分享了微軟在感知運算上的發展，以及目前已經可以公開使用的各種API（深度學習在語音、影像、對話上的研究）以及未來利用人工智能及AR技術可以在工業生產／維修上提供的各種商業應用。

延續過去一年在IBM華生研究中心的觀察，我主張應該以 “Augmented” Intelligence 的角度來看人工智能可以帶來的機會。這些突破性的技術最大的效益應是在商業領域提升生產力、提高安全性、以及加速生產／維修效率。如果以這個角度切入，則有許多機會：除了目前矽谷新創公司專注的議題之外，傳統的經濟領域（金融、醫療、資訊、電力／水資源、製造、交通、房地產等，如下圖麥肯錫的研究顯示。）容易產生大量製造資料，而且資料價值較高的產業類別，也是諸多機器學習演算法可以勝出的領域。Eric Chang 更不約而同提出了類似的觀察–機會在於幾個關鍵的垂直領域（Vertical）可以有深度的利用智能技術在核心問題上。

我的觀察，當然另外一個機會是這些智能模型（不管是深度網路、SVM、或是簡單的線性模型）如果可以在各種Device上精準的運作的話（當然得兼具耗能以及設計／計算複雜度的限制），這是另一個可以很快開發的領域。想像一下「智能化」的嬰兒車、燈泡、鑰匙、等。不管是智能化的產品或是其中關鍵的智能晶片，都是相當具有潛力的領域。

我也舉出多個例證，讓大家知道台灣有諸多世界級的機器智能研究團隊，「泛人工智能」領域的研究、核心技術非常適合我們以及受惠於過去的教育訓練。

現場也可以感受到聽眾對這些議題的投入。希望有機會再與大家面對面的分享，對我也是非常棒的學習機會，從觀眾、各位講者身上，都有大大的收穫。