過去兩年，臺灣正快速跟上全球的AI浪潮，在各個相關領域蓬勃發展。2018年，“行政機構”提出臺灣AI行動計畫，全面啟動產業AI化，加速產業創新發展；大約在同時間，國發會主導的亞洲?矽谷計畫，也將AI納入重點發展領域。

擁有良好的先天條件，讓臺灣逐漸成為大東南亞（東協各國＋臺灣）的AI重鎮。包括Google、Microsoft、IBM等科技大廠，在過去兩年，陸續宣布在臺灣成立亞洲最大的AI研發中心。以Google為例，自2018年1月購并HTC手機部門，共獲得2,000位工程師、設計師等人才后，緊接著在3月啟動智慧臺灣計劃（Intelligent Taiwan），宣布第一階段，將在臺灣招募超過300位AI工程師，并為臺灣培育5,000位AI人才。而Microsoft與IBM，也都宣布在臺灣招募的AI工程師規模達數百人。

臺灣在發展AI上，和大東南亞各國相比，有優秀的人才與完整的產業鏈兩大優勢。在人才方面，臺灣每年有超過10,000名資訊相關科系的畢業生投入職場，而根據OECD統計，臺灣學生在科學教育的排名高居全球第4名，因此，在AI領域中，不論是人才的質量或數量，和大東南亞各國相比，臺灣AI工程師的水準都具有比較優勢；此外，臺灣過去三十年來，在科技制造業累積了深厚的底蘊，在AI延伸的IoT、大數據、工業4.0等應用上，臺灣的產業聚落，擁有全球獨步的軟硬體整合優勢。

在AI新創的表現上，臺灣也不斷有值得讓人期待的明日之星冒出頭來。領頭羊AppWorks Accelerator于2018年中宣布限定招募AI/Blockchain新創，至今已經畢業兩期共65個新創，其中39個是AI/IoT新創，也貢獻了臺灣Ecosystem的蓬勃發展。

數位行銷、電子商務發展成熟，提供AI新創成長沃土

根據AppWorks的2019臺灣AI生態系地圖（Taiwan AI Ecosystem Map 2019）的調查，臺灣最早投入AI領域的新創，可追溯至2010年成立、專攻成效型行銷廣告的Tagtoo（塔圖科技），除了站穩臺灣市場外，Tagtoo近年也積極拓展大東南亞市場，并在2018年，獲得亞洲知名行銷社群CMO Asia評選為2018年印尼最佳品牌獎。

Tagtoo快速崛起的背后，代表臺灣在數位行銷、電子商務高度發展后，進入AI時代，已孕育出一批在數位行銷、廣告領域中嶄露頭角的新創。例如，提供AI數據跨螢行銷解決方案的Appier，先后完成從種子輪、A輪一路到C輪的募資，共獲得超過8,200萬美元的資金挹注。其他像提供電商個人化推薦模組的Rosetta.ai、開發再行銷（Retargeting）聊天機器人的Akohub，都是極具代表性的AI新創。

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AI新創銜接臺灣科技制造能量

在臺灣的AI新創中，另一個值得注意的趨勢，則是整合軟硬體的AI應用，串接臺灣科技制造產業鏈。例如，2014年成立的Umbo CV（盾心科技），是臺灣AI新創中，成功進入歐美市場的典范，在超過30個臺灣地區有長期付費企業用戶，包括緯創、群聯都是Umbo CV的股東。

Umbo CV專攻智能安全監控，研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術，所打造出的軟體平臺可透過監控的影像Data，學習并辨識影像中人、車、動植物等物件，以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。除了軟體平臺，Umbo CV也開發出搭配用的硬體攝影機，用AI科技，改變了監控產業原本要靠保全以肉眼24小時監看的模式。

同樣透過軟硬體整合，開發AI應用的新創，還包括利用攝影機和WiFi量測的科學數據，提供實體零售業專用商情分析系統的SkyREC；開發全球第一臺AI智慧寶寶攝影機的Cubo；與威盛共同合作開發Edge AI 3D套件的Lucid；成功研發自駕車輔助系統的oToBrite（歐特明電子）；以及開發AI機器人的Aeolus與NUWA Robotics等新創公司。

隨著越來越多AI新創冒出頭，臺灣在創業加速器、教育、研究等面向，也呈現蓬勃發展。在創業加速器部分，2010年成立、2018年8月（AW#17）起限定招募AI/Blockchain新創的AppWorks Accelerator，目前為止已經畢業兩期AI/Blockchain共65個新創，其中42個做AI ，7個做IoT。

AppWorks之外，也有微軟新創加速器（Microsoft for Startups）、Taiwan AI x Robotics Accelerator等，皆是以AI新創團隊為主要招募來源的創業加速器。臺灣人工智慧學校、臺灣人工智慧實驗室則分別是臺灣在AI教育與研究領域的代表性機構。

展望未來，對AI新創來說，AppWorks認為可把握三個創業機會。第一個，是自動化高人力成本的工作，例如律師、會計師、醫師等高所得的職業中，利用AI來協助處理重復、例行、無聊的工作；第二個，是運用AI來做人類本來做不到的事情，例如同時根據成千上萬個考量因素（遠超過人腦同時處理資訊的能力），協助電商運用AI來做個人化推薦；第三個，則是在AI普及化的過程中，開發出更多不需要具備撰寫程式能力，一般人就能使用AI的工具。