提起台湾AI产业，不管在亚洲还是世界似乎都找不到一席之地。我们对台湾AI产业的印象大概都来自于那篇关于“大陆在办大数据研讨会时，台湾却在办卤肉饭节”的新闻，以及李开复在台湾大学演讲时讲到的那句“台湾做AI的优势在于人情味”。

同时伴随着宏碁、HTC在硬件市场表现的节节败退，好像从舆论和市场两方面看来，台湾都注定要错过人工智能时代了。但事实真的是这样吗？

台湾AI技术究竟有多差？大半企业尚未接入云服务

首先我们可以来看看台湾AI产业发展落后的客观原因。

首先是在整个移动时代，台湾深度参与全球化分工，将自己定位在了硬件代工的位置，从而使台湾在移动软件方面相对弱势。Google台湾地区董事总经理简立峰博士曾经在演讲时表示过，由于台湾硬件产业的成功，已经形成了硬件思维的固化模式，工程师们习惯了被自上而下地领导，缺乏开源精神，也就很难适应软件创新。

而这样导致的结果，自然是数据资源和云计算、云储存技术的匮乏。一份来自台湾自由撰稿人雁默的调查显示，两百多家台湾企业中有三分之一根本没有接入云端，另外三分之一计划接入云端却没有明确的时间规划。

加上台湾很大一部分企业依然以服务当地用户为主，资本活性极低，久而久之当地经济体会陷入一种自给自足的状态。虽然不接入新技术也能维持现状，但是并不利于企业创新和长久发展。

如同上图显示，大多数企业还停留在端侧ERP和CRM系统，仅有17％的企业应用上了数据分析，而应用了机器学习的仅有5％。

在这样的现状下，最起码我们可以判断现阶段台湾的AI发展和应用是不尽如人意的。

很多人常常拿日本和台湾进行对比，其实双方在人工智能的发展现状上也很相似。在日本街头会看到大量平成初期建设的自动化装置：贩卖机、用灯光显示座位空余的餐馆平面图……当一个国家或某座城市在某种科技水平下得到满足，并且未来人口水平没有打破这一平衡时，科技发展的动力也会有所丧失。

人们满足于自动贩卖机，可能就不需要无人便利店；人们满足于街边的大头贴机，可能就不需要美颜算法。

AI世代，台湾还有哪些可能？

当然我们讨论这些并不是为了唱衰，而是为了从现状中找可能。实际上台湾发展AI产业的前景也没我们想象的那么悲观，在当下至少存有两大优势。

第一个优势既是半导体工业。AI并非仅仅依赖于算法和数据，硬件设施也是其中不可或缺的一环。未来随着人工智能技术的普及，适用于各种场景和各种设备的GPU、NPU将会有极大的出货量。这时台湾丰富的代工经验和IC设计基础就会成为一种优势，或许是因为AI芯片的研发成本较高，一些台湾厂商最近才开始应声而动，上个月联发科才发布了首款AI芯片P60。而随着大陆市场AI芯片需求的增加，台积电的代工订单也呈指数级上涨。

另一个优势则是台湾的人才优势。台湾虽然人口不多，但科学基础教育水平足够高。尤其从八九十年代开始，台湾对IT技术的引入比大陆更早，也拥有更坚固的教育基础。在上个世纪，台湾涌现了一批类似侯捷这样的技术作家，影响了中国一代程序员。

到今天，台湾大学的机器学习课程仍然在网上大量流传。在2016年一份关于全球人工智能高校的排名中，台湾大学位列第37名，是除东京大学以外唯一一家入选Top50的亚洲高校。

像AlphaGo的“人肉手臂”黄士杰就毕业于台湾师大，如今他已经是DeepMind的顶级工程师。只是和黄士杰一样，随着台湾的人工智能发展迟迟没有起色，台湾高校薪资水平也不高，大量AI方面的人才正在外流。台湾早年间累积下来的优势，正在被一点点耗尽。