近年在深度學習(Deep Learning)模型技術(shù)的導入下，讓人工智能(AI)大放異彩,，吸引眾多云端平臺與芯片廠商的關(guān)注和投入,。拓墣產(chǎn)業(yè)研究院最新研究指出，深度學習的發(fā)展重點除了軟件模型架構(gòu)的改善,，還須仰賴強大的硬件運算能力,，以及大量的有效數(shù)據(jù)才能達成。其中數(shù)據(jù)直接攸關(guān)AI模型訓練完畢的識別精準度水平如何,，成為國際大廠角逐AI應用市場的重點所在,。

　　拓墣統(tǒng)計，從目前AI機器學習的應用發(fā)展來看,，以金融與信息安全,、數(shù)字廣告科技比重最高，分別達20%與18%,，其他產(chǎn)業(yè)的應用也正快速發(fā)展中,。

　　大廠積極掌握重要數(shù)據(jù)或獲取數(shù)據(jù)使用權(quán)

　　觀察目前布局AI應用市場的廠商，主要為谷歌,、AWS,、臉書、IBM,、微軟,、蘋果、百度,、騰訊,、阿里巴巴等云端或軟件平臺大廠，其共同優(yōu)勢是擁有大量用戶數(shù)據(jù)庫使用權(quán),，利于發(fā)展AI相關(guān)API,、SDK等軟件工具。

　　拓墣分析師林貞妤指出,，數(shù)據(jù)庫的擁有者與數(shù)據(jù)庫使用權(quán)未必畫上等號,，廠商有時只是獲得數(shù)據(jù)的使用權(quán)，卻不擁有數(shù)據(jù)本身,。AWS,、谷歌或微軟的Azure，同時提供公有云與私有云的服務，但通常都不擁有客戶的數(shù)據(jù),，只在用戶為特定目的使用云端API等工具輸入數(shù)據(jù),，廠商才一面提供服務，一面使用這些數(shù)據(jù)進行自家云端API工具的效能優(yōu)化,。

　　林貞妤也表示,，由于深度學習的實踐仰賴豐富的數(shù)據(jù)資源，廠商為發(fā)展出更多元的AI服務,，也將開源框架(Open Source Framework)視為重要戰(zhàn)略之一,。因為若能掌握軟件開發(fā)環(huán)境，就有機會拓展后續(xù)軟硬件服務,，所以無論是谷歌的TensorFlow,、臉書的Torch、微軟的CNTK,，或英特爾并購開發(fā)Neon的Nervana Systems,，越來越多廠商都試圖穩(wěn)固自有的軟件開發(fā)環(huán)境，透露其中潛在的角力關(guān)系,。

　　發(fā)展專業(yè)領(lǐng)域AI系統(tǒng),，專業(yè)知識(Domain Knowledge)與數(shù)據(jù)是關(guān)鍵

　　若希望利用數(shù)據(jù)訓練出符合某項專業(yè)領(lǐng)域的需求且具高信賴度的AI系統(tǒng)，掌握該領(lǐng)域的專業(yè)知識(Domain Knowledge)便成為系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵,。舉例而言,，若要訓練AI系統(tǒng)透過影像識別找出病灶，就必須先取得足量且攸關(guān)的病灶影像數(shù)據(jù)進行AI系統(tǒng)訓練才能達成,。因此,，掌握專業(yè)領(lǐng)域關(guān)鍵資料的廠商重要性將日益增加。

　　就以集邦咨詢?yōu)槔?，作為專業(yè)調(diào)研機構(gòu),，除了累積過去逾十多年的數(shù)據(jù)庫能量外，仍持續(xù)累積科技產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域的關(guān)鍵信息,，在產(chǎn)業(yè)全面邁向人工智能數(shù)據(jù)化的同時,，未來期能提供客戶更高的價值,。