Seminar｜Key Technology Trends in 2023 (Next)

Published On: 2022/11/16|Categories: 科技(Technology)|

After self-driving cars and low-orbit satellites, what other trends are we looking forward to in 2023? As mentioned earlier, although 2023 is full of uncertainties, the HPC (High Performance Computing) and Serve markets will still contribute to a certain level of growth. As we continue to observe, it is not difficult to realize that the maturity of AI in recent years has led to more and more solutions for enterprises and consumers, which has slowly created a hard demand. We believe that the extended application of AI edge computing in smart manufacturing will still have a good performance and trend business opportunities in 2023.

2023年重要科技趨勢 III

AI (artificial intelligence) 近年來隨著硬體的計算能力提升，落地應用的案例成長的速度快得驚人。以整體AI市場來看2022 AI 市場4370億美元，2023年達 5190億， CAGR21-26 18%。軟體的部分超過90%，如圖1-1所示。也就是AI的市場主要以軟體為驅動力。而AI 軟體未來發展的方向以應用軟體持續走向多元化、核心技術或產品需具備可信任機制。在軟體的市場中，以應用的市場份額為最大的，，如圖1-2所示。2023年 AI 軟體架構以分散式架構、雲邊協作、虛實整合為軟體主要發展趨勢。

圖1-1. 全球AI整體市場規模

資料來源 : IDC; 智璞產業趨勢研究所整理 2022/10

圖1-2. 全球AI軟體市場規模依應用別分類

資料來源 : IDC; 智璞產業趨勢研究所整理 2022/10

AI 涵蓋的範圍很廣，其中包含機器學習(machine learning, ML)、深度學習(deep learning, DL)等，從字面上解釋ML從資料中學習模型，DL是利用多層的非線性學習資料表徵。DL約從2000年左右被提出後不斷得進步，有產業專家表示，在數據量持續成長下，未來五~八年 DL會逐漸取代 ML。而DL大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的工業、生活應用。再則，根據Gartner 2022發表的Gartner Hype Cycle for AI來看，目前Edge AI 受關注的程度已經來到峰值，依合理推估在未來的1~3年會加速擴張實質發展。而Edge AI可進一步降低了系統建置的成本，免去了集中式AI繁瑣的系統。相較於傳統的Cloud AI，Edge AI能提高運營效率，降低決策延遲，成本較低，高可靠等優點。因此可以讓AIoT 這類的端點AI應用更加的普及與智能。而AIoT的應用種類很廣，在主要應用類別當中，企業支出最多的是智慧製造。以亞太地區為例估占總支出約45~50% 為最高，在台灣亦是如此，因此我們重點關注AIoT在智慧製造當中的導入情況。簡單歸納以上內容，2022年 DL與Edge AI 技術的發展更成熟使設備更智慧，IoT發展則使各種感測數據更精準，雙邊效益一定程度上可說是相互賦能，也因此AIoT 更能在智慧製造這種成熟領域擴大應用。從節能減碳角度來看，AIoT與智慧製造結合即時感測、智慧分析與模擬，提早發現設備能耗異常並進行維修或汰換。這些相關應用都能有效減少製造場域能源消耗，協助製造企業達到淨零碳排目標，使得智慧製造是碳中和的核心布局。然而，AIoT概念問世至今，在產業應用的落實速度不如當初預期的主要原因，在於此架構與企業組織的運作息息相關，而不同領域所需的系統功能需求不一，此特色導致AIoT無法像其他通用型系統可以快速的複製推廣會是之前瓶頸之一。台灣企業導入AI 比例是世界前段班(2021排名18)，其中30~40%是在智慧製造。目前已算成熟明年預期會看到更多，下一步會在哪裡？

智璞認為2023年的AIoT 會看到更多的VR/AR導入，讓智慧製造更如虎添翼。有人說2022年是台灣原宇宙的元年，因此從2021開始市場有掀起一波元宇宙風，不論交易平台、NFT或軟硬體等，其中當然不乏討論工業元宇宙。然而，我們認為，近幾年企業主要的需求可能還不到工業元宇宙的虛擬環境孿生相應系統，而是藉由AIoT 所提供的動態預測，搭配 VR/AR 部分遠端操作/勘查/保修，把費時、費力的人工巡檢作業與設備管理，轉型為智慧平台管理。並可以避免人員操作失誤，進而降低成本。另外，可以藉由VR/AR導入AIoT的智慧製造，讓供應鏈協作增加供應鏈彈性，同時建立供應鏈協作的夥伴，可讓產線較快速反應，供應鏈較透明，亦能減少公司成本。最後，藉由VR/AR導入人才培訓與經驗傳承，可模擬實際情況培育人才。搭配AIoT的應用，成為新人變成專家的捷徑。

我們發現，大部分的智慧製造主要平台與軟體廠商大部分都有發展VR/AR系統與服務。像是SIEMENS、SAMSUNG SDSA、HEXAGON、ORACLE、Rockwell Automation、OCI、AVEVA、Infosys等。另一個觀點，我們認為2023年的AIoT智慧製造會加速導入VR/AR的原因有，

由於製造業的生產資料數位化龐大，工廠裡的事物必須具備基礎的數位化，包含生產線路感測、員工的動作、生產器具操控、(半)成品的規格狀態和位置、原料/零件的動態數量與規格等。在環境日趨成熟，越來越多工業解決方案提出，資料數位化變得容易。
通訊基建門檻高，然而目前台灣5G 網路持續完善，智慧製造導入VR/AR可在立基在大規模、高頻寬和低延遲的通訊環境下。
資安環境的進步與 IT 與 OT 整合度提升。
硬體逐漸強化且單價下降，可用更合理的價格增加使用著體驗。
成本/效益考量上，過去部分企業尚在觀望。但在國際情勢驅使下，如轉型升級的需求、節能減碳的驅動等，

目前台灣的AIoT + VR/AR 在智慧製造上的整體解決方案已有部分成果，如圖2。有洛克威爾自動化導入預測型維運AR，能夠清楚呈現機台維修的流程或方式，工程師只要戴上 AR 眼鏡、手機或其他 AR 載具，就能跟著影片的指導進行維修，如此無論工作經驗是資深或資淺，每個工程師都被賦能去維修更多種類的機台設備。國眾電腦的國眾智慧工廠巡檢，不僅結合機器學習演算法、大量石化關聯產業大數據物聯網資料，與專業實務經驗轉換的分析數據，進行AI模組演算提供動態預測與各項巡檢指標。所羅門與台灣大哥大打造的 5G＋AI 智能解決方案，主要是工廠在提升設備自動化後，為確保人員操作流程，而使用 AR 擴增實境和 AI 技術，建立工廠維修作業程序、設備巡檢，以及工廠教育訓練。還有台灣EPSON提供更好的穿戴裝置感受等。預期在上述問題逐漸克服的情況下，更多企業在2023相對有意願導入。

圖2. 台灣AIoT + VR/AR 在智慧製造上的整體解決方案成果