「明天當AI變成新電力，臺灣若沒有掌握這個能力，所有競爭力都會下滑，這也代表AI會滲透到各個領域，需要各方面的領域知識。」2017年初接任科技部部長的陳良基回憶，當時有一件事，上任後他非做不可。
2016年，圍棋AI程式AlphaGo打敗了多次世界冠軍的韓國棋王，以晶片研發享譽國際的陳良基才驚覺，AI時代比人們想像得來得早來臨，這個技術已經走出實驗室，變成了真實世界可以應用的技術。
陳良基當時就意識到：「將來誰掌握了數據的科技，在未來的時代就會占有優勢，大家都知道工業革命對每一個國家競爭力的影響 ，若有一個這麼重要的第四次工業革命正在發生，臺灣當然要搶在浪頭，也要發揮原有優勢，這對國家未來的國力提升，絕對是優勢。」
這正是為何，到了2017年時，開始有少數大國，如美國、中國、加拿大公布了國家AI戰略，將AI發展拉高到國家級戰略的高度，全力押寶。
時至今日，2022年，全世界超過10個國家，將AI視為國家發展戰略的主軸，不管是美國、中國、法國、英國、加拿大、德國、澳大利亞、日本、韓國、新加坡等，都是要發展頂尖AI技術來維持領先優勢，甚至英國在2021年下半年還加碼宣布了未來10年AI戰略，目標就是要成為世界AI強權之一。
「我是做研究的人，長年站在時代浪頭，當時看到AI對臺灣未來的發展，非常重要。」陳良基擅長的研究領域是晶片，他認為：「沒有晶片不用講AI，AI一定會用到半導體技術，臺灣原有的ICT優勢、半導體優勢，可以順著AI浪潮衝上去。」
正因如此，當他在2017年成為科技部部長後，就將該年定為臺灣AI元年，要傾臺灣科技研發資源，要來推動臺灣的國家級AI戰略。
先承認資源不夠，再選定未來重要目標
但是，臺灣不是世界大國，許多企業的規模也沒那麼大，「如果什麼AI都做，分散資源，最後可能一點機會都沒有。」2017年時，陳良基到行政院院會報告新AI政策方向時，他這樣強調：「AI戰略應該慎重以對，採取小國大戰略，先承認我們的資源不夠，選定對臺灣未來的重要項目，猛力去攻，才可以打敗第四次工業革命中的世界強國。」大戰略選定了AI，但在戰術執行上，得想辦法聚焦，才能善用有限的資源。
為了思考臺灣的AI戰略，陳良基和科技部團隊，拜訪了好幾個國家，遠赴海外到英國、德國、法國到加拿大等，了解他們的AI策略，甚至到英國國會，與英國AI策略規劃團隊請教。
當時各國AI策略時，經常用AI論文數，作為衡量一個國家AI研發實力的指標。但是，臺灣人口少，再怎麼比論文數，全世界排名還是處於20名左右，很難名列前茅。
學界實力得靠論文，除了論文數量，引用數是學界另一個常見指標，當一篇論文受到高度討論、大量在其他人的論文中討論引用時，也是另一種影響力的展現。
陳良基換個角度思考，如何能拿到非常獨特，甚至是全世界都還沒有人知道的題目，「只要我們先解出答案，不論數量多少，每一篇都會受到全世界看重。」
但要什麼樣的論文，才可以獲得高度影響力？陳良基組了一個規畫小組，找來產學界專家，共同討論，在小國AI大戰略的方向下如何進行，要找出值得投入的「未來的題目」。
以學術機構或研究團隊過去的成果和影響力來考慮是一種尋找未來投資方向的策略，也是學界常見方法之一，但每個AI實驗室各有擅長的題目，每個人覺得自己的題目最重要，規畫小組還是難以抉擇哪些是有潛力的未來題目。
陳良基認為：「誰在第一線戰場，敏感度就會最高。」所以，他決定改由業界提需求來找出優先投入的議題，「未來產業要AI化、或是業界需要AI如何加持，最欠缺什麼AI技術，就透過學界研發團隊來補足這個缺口。」
業界出題、學界解題模式的誕生
這個戰術角度的轉換，就催生了「業界出題、學界解題」模式。後來，科技部組成了專家小組進行海選，要找出臺灣得優先推動的AI課題。陳良基對海選小組提出一個要求，最後挑選出來的專案，必須是將來有機會落地。他希望押寶的目標是由產業和學界聯手，能結合臺灣產業優勢，未來有機會發展出產業生態鏈的專案。
最後海選出了28個計畫，為了提供行政協助，科技部在大學中，成立四大研究中心，但旗下計畫都採取產學融合的型態來進行。「這個做法，對臺灣研發學界是很大的體制轉變。」陳良基事後指出。
從技術面來看，資料、演算法和算力，這是現在眾所皆知的AI發展三的關鍵。透過「業界出題、學界解題」模式，業界不只貢獻了「題目，也提供了自己的「資料」，讓學界可以研發「演算法」，三大關鍵只剩下最後一個環節「算力」。
「算力是臺灣的優勢」，陳良基解釋，臺灣擁有半導體產業，也是PC王國，大廠的伺服器都是臺灣製造，「如何運用這些技術，對臺灣來說不難。」所以，在科技部AI計畫中，要投資50億元，來發展AI需要的運算環境。後來，由國網中心與廣達、台灣大、華碩組成AI 硬體國家隊，用了半年多的時間，合力打造出AI超級電腦「台灣杉二號」，在2018年11月，以9PFLOPS的超強計算效能，拿下全球超級電腦排名第20名，再次超越了臺灣歷年排名記錄。
「國家幫忙建造運算環境，AI研發團隊專注各種不同的領域知識，用那些領域的資料來建立演算法和平臺。」如此一來，所有需要AI訓練的團隊，就可以有一個能夠快速學習的環境，陳良基強調：「如果沒有好的環境，一個想法要隔兩三個禮拜才能驗證，創新熱度就會消失，若讓想法可以很快證明，就能很快再想另一個點子。」
義隆電子和中研院合組團隊的計畫就是小國AI大戰略第一批補助的28個AI計畫之一，也利用了國網中心提供的運算環境，來不斷測試、驗證自己的AI模型。這個團隊，，也證明了陳良基這個另類AI發展策略的成功。
「越創新，就越能有這個優勢，當以你不是做別人已經解過的題目，而是解別人沒有辦法解的題目，」陳良基剖析，也是全新的想法。「修改別人的問題，嘗試創新突破，想的時間可能一樣，訓練的時間可能一樣久，但你設定標竿的目標，就會走在頂尖的方向上。」
2017年當時他還不敢大聲喊出，希望臺灣成為AI標準的制訂者。因為大力推動AI時，他多次遭質疑是講大話，甚至遭人批評，科技部將資源過度集中到單一領域中，但是，「不試試看，怎麼知道呢！」他自己這樣打氣的說。
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攝影／洪政偉
明天當AI變成新電力，臺灣若沒有掌握這個能力，所有競爭力都會下滑，這也代表AI會滲透到各個領域，需要各方面的領域知識。── 前科技部部長 陳良基
YOLO證明臺灣團隊有能力成為世界第一
「，就是證明臺灣可以做得到，可以成為世界標竿，站到最頂端，我們研究人員有這個實力，這對臺灣其他研究者可以帶來信心。」陳良基這樣比喻，就像戴資穎羽球打那麼好，就會覺得臺灣羽球界也可以做得到，就不會不敢參加國際比賽或者參賽時信心不足。
陳良基觀察，YOLOv4自己也成了一個世界級平臺，國外很多人透過開源方式，運用這個模型來展示的應用越來越多，「這對國內企業和學界也是一個非常好的標竿。」
這樣的指標帶來另一個意義，他補充，企業以前考慮頂尖技術時，都覺得國外團隊比較厲害，臺灣企業跟臺灣團隊合作時，都會秤斤秤兩，有一種給你好處的味道，「可以讓企業知道，最厲害的團隊就在你身邊，不用捨近求遠，反而找國際知名研究團隊。」
後來，科技部推出產學研發中心計畫，招募企業挹注學界研究經費，政府也會給提供同額補助的作法，也吸引了不少企業，例如玉山金控等，開始與國內大學有更多研究合作。
不只成為世界第一，更要落地產業
「業界出題、學界解題」模式，是一種「以終為始」的思考策略，「不是單看一家研究機構實力很強就通過計畫，而是以未來的目標，來決定怎麼組合團隊。」陳良基解釋。
但陳良基心中的終點，不是一項技術成為世界第一而已，而是要「落地產業」，變成一項產品或是一家新創，才是他期待的最終目標。
為何以落地產業作為目標，源自陳良基過往研究時曾遇過的挫折。他早年從事影像研究，在臺大開發出了頂尖技術，不久後，他到美國AT&T進修，這家公司的研發人員看到他來非常驚訝，反而告訴陳良基，我們正將你的論文做成影像電話，後來，這個電話反而賣到臺灣來。「我回臺之後，就下定決心，不要這樣做研究，未來任何研究之前，要先思考能不能在臺灣產業落地。」
在陳良基入閣之前，他長年批評政府對於新興產業的扶植力道不夠。臺灣一直不乏有卓越的研究成果，可是，「技術從實驗室離開、落地，得在產業開花結果才算數。」2017年以前，陳良基常在不同場合呼籲，政府對科技投資金額越來越大，但卻沒有明顯反映在產業效益上，尤其他認為，對新興科技的扶植，應該催生出新產業，「從2000年到2017年間，沒有成功看到臺灣出現任何新興產業，可以落地生根壯大。」
從技術落地，下一步得發展成AI新創產業聚落
YOLOv4證明了臺灣技術可以比國際大廠厲害，「若能發展出一家家新創，每一家都有獨門絕活，組成產業聚落，全世界任何品牌要推AI在地服務，臺灣可以成為底層服務的供應者。」這是陳良基對臺灣AI發展另一個有待實現的大夢。要做到這件事，不只需要業界出題學界解題的新模式，「還得建立生態系，讓這些團隊有很好的發展，就像種田一樣。」
從小在雲林農家長大的陳良基，用種田來描述他想推動的新創生態系發展策略。要收割稻子，要先翻土，打通水路，還要設立秧苗區，讓秧苗慢慢長大，過程中，不同時間點要給不同的養分，等到秧苗茁壯之後，才能插秧到更大的田地中發展。
後來，科技部在2018年時成立的臺灣科技新創基地TTA（Taiwan Tech Arena），就是陳良基眼中的新創秧苗區，可以引進國內外新創加速器資源，像是國際資金和人脈等，也讓這些新創有一個可以展現初步成果的空間。幾年下來，也孵化出幾家知名新創，帶著原本計畫的成果前進產業。
將新電力的服務通道，發展成產業生態鏈
AI是新電力，但不是每一家企業都要自建新電力的發電廠，而是要連結到新電力的源頭，陳良基認為：「這個新電力的服務通道，可以變成一個產業生態鏈，也是政府可著力之處，才能降低現有產業進入AI的門檻。」
另一方面，不是現有產業結合AI 就能滿足的需求，就得將新技術發展成新創產業來滿足，其中最重要的條件就是資金，不過，陳良基觀察，每年臺灣AI新創獲得挹注的資金規模還是遠低於國際資金對AI的投入規模。「當秧苗進入稻田的養分不夠大，就會長不好，科技部已經打好臺灣的AI基礎，落地化則是國發會和經濟部必須留意的事。」
未來10年，臺灣要從半導體代工轉型成AI代工
「未來10年，臺灣應該慢慢從半導體代工，轉型到AI代工型態的產業，朝向AI服務業的模式發展。」陳良基這樣建議，單靠臺灣市場不容易培養出全球品牌，但臺灣擅長所有底層服務，也擁有伺服器產業，很有機會成為頂尖AI技術服務公司，可以成為國際品牌商背後的AI供應商，就像臺灣現在的半導體代工產業一樣，成為品牌商背後的供應鏈體系一樣。
打群架是臺灣的優勢，不是跟Google對打，而是成為它的夥伴。就像Tesla有七成供應商來自臺灣一樣。「做到這樣，臺灣未來10年的發展就穩了！」他建議：「AI代工轉型可以是臺灣產業轉型的下一個方向。」
前科技部部長 陳良基 個人小檔案
學經歷：臺灣大學電機系講座教授。一位雲林農家長大的田庄子弟，1986年獲得成大電機博士，也是臺灣第一位CAD領域本土博士。從1998年開始，長年在臺大擔任教職，後來還成為臺大副校長。曾擔任過工研院電子所所長、國家實驗研究院院長，還獲選為國際電機電子工程學會會士。2016年入閣，擔任教育部政務次長，推動了不少技職教育改革，隔年2月8日轉任科技部部長，力推小國AI大戰略，直到2019年5月卸任，才歸建回到臺大重任教職。
https://www.ithome.com.tw/news/149014
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臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。
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