從產業價值鏈的角度，可將人工聰明利用產業辨別為三個條理─
挑戰4.廠商偏求速效，國內廠商多存有短打、速效的心態，恰恰人工聰明焦點手藝成長需要時候，如斯將難以在國內產業紮根。
階段3.認知能力：訴求在於無事前的規範下，透過深度進修產生法則，並自立採取對應行為翻譯
挑戰1.資料量能缺乏：人工聰明焦點手藝的發展，利用資料的質與量皆為要害，台灣於商業利用與網路辦事方面少有範圍廠商，在缺少足以支持的資料量能下，沒法構成正向資料回饋，造成模子養成不易翻譯
運用1.資本根本撐持商：旨在供應根蒂根基的資料擷取、儲存與處置懲罰運算辦事。
契機1.朝工業應用成長：台灣為產品製造大國，適逢國際遍及邁向工業4.0成長，縱使貿易利用有當地範圍不大的問題，但工業場域利用的人工聰明手藝卻有優勢。
工商時報【李震華】
階段1.計算能力：重點在於協助大量資料處置，依據事前界說規範完成既定工作。
契機3.強化特定手藝能力：國內在特定人工智慧手藝具有優勢，諸如漢語文領域自然說話處置懲罰、電腦視覺或影象辨識等，應延續加大成長力道，連結該範疇領先優勢。
契機4.從運算效能切入：在人工聰明技術產品化過程中，準確率之外，便是效能，在強化運算效能的手段上，透過選定特定演算功能予以產品化、晶片化，將是國內產業發展可供參考之道。（本文作者為資策會MIC ITIS計畫資深產業闡發師）
挑戰3.國內學產落差顯著，在核心手藝基於演算法、統計與數學模子，其能量多存於學、科研單元，國內資服業多以系統整合為主，難以有用承接與釋放相關能量。
階段2.感知能力：側重有用率的感觸感染並解讀外界情境轉變，從而根據經驗進修採取對應行為。
人工聰明技術發展逾半個世紀，近期因為Google人工聰明（AI）系統AlphaGo大勝韓國圍棋士，受到各方關注與接洽。台灣要成長人工聰明手藝應用，有5個挑戰需解決、4個成長契機需把握。
台灣身為資訊製造大國，但在人工聰明手藝利用方面，還有5個挑戰需克服─
利用3.辦事利用層：廠商行使人工智慧手藝，基於特定利用領域所開發的產品或辦事。
挑戰5.專利佈局掉隊，衡諸美國人工聰明手藝專利結構，領先者皆為美、日廠商，隨人工聰明產業蓬勃成長，專利烽火早晚舒展至國內業者翻譯
當前人類在人工聰明手藝利用方面，尚處於感知能力階段的中期，離最終的認知能力階段，仍有段距離翻譯
契機2.以公範疇運用為始：人工聰明焦點手藝成長，利用資料的質與量為樞紐，惟若國內商業應用範圍不大，資料量能應用難具效益，可思慮以公用領域開放資料為始發展人工聰明技術。
綜觀人工聰明技術之利用發展趨勢，可以分為3階段─
應用2.焦點技術商：以各式數目方式、統計模子與仿生物摹擬等演算法為根本成長技術（諸如天然說話處置、機械進修、文字／語音／影象辨識、電腦視覺），供應演算法調校、模子建構等辦事。
人工智慧領域應用涵蓋廣泛，幾近包羅萬象，台灣資本有限，在成長人工聰明手藝運用方面，應審酌己身產業優勢與運用需求切入─
挑戰2.業界利用匱乏：人工智慧技術運用資料腳色至關重要，具有足夠資料量能的業者，諸如電信、金融業者，對於人工聰明手藝的導入，未見積極立場；在人工聰明手藝利用建置上，也欠缺要害橋接能力。
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