產業AI化加速整合　
駕馭ESG時代商機

文◎洪羿漣

全球科技巨頭積極投入人工智慧（AI）領域，例如近期熱門的生成式AI已展現卓越成果。台灣在此趨勢中也展示出獨具特色的研發實力。2022年，中央研究院資訊科學研究所所長廖弘源帶領的團隊，繼2020年發表電腦視覺領域的YOLOv4之後，再度發表具有更高辨識度和擴充性的YOLOv7物件辨識模型，每秒顯示影格數（FPS）5到160範圍內的速度、準確度幾乎超過了所有已知的物件偵測器，可望為製造業的瑕疵檢測等工業應用場域推升精準度。

眾所皆知，OpenAI研發的人工智慧聊天機器人程式ChatGPT於2022年11月上線後，引起全球矚目。同時，Stable AI公司推出開源的「擴散模型（Diffusion Model）」，可用於文字生成圖片，使人們難以分辨真偽。此外，Meta亦推出全新「語音轉單元翻譯（S2UT）」系統，具有閩南語（台語）和英語即時互譯的能力。

台灣人工智慧學校產學長郭秉宸指出，除了AI演算模型呈現爆發式成長之外，為提升資料處理速度與效率，台灣產業積極投入研發人工智慧加速器（AI Accelerator）專用晶片，將可大幅縮短晶片設計所需花費的時間。同時，Google母公司Alphabet旗下的DeepMind揭露了最新研究成果AlphaTensor，提出了一個強化學習的架構，將可能加快深度學習的硬體發展速度，進而縮短訓練AI模型的時間。

產業AI融入智慧製造

AI技術快速發展，在工業領域的應用前景變得越來越廣闊，這將有助於緩解因少子化而引起的勞動力短缺問題。郭秉宸提到，若將相關應用技術如元宇宙（Metaverse）技術引進產線，勢必能帶來重要突破。近期國際大廠接連發布的研發成果就顯示出AI應用的快速發展，例如Google將AI導入Workspace，OpenAI推出GPT-4模型，Midjourney發表v5版本，百度展示文心一言，以及微軟推出Microsoft 365 Copilot等。

NVIDIA在年度開發者大會宣布推出四款推論平台供全球開發人員使用，以加速全球生成式AI發展。推論平台可應用於人工智慧影片、影像生成、大型語言模型部署和推薦系統推論等領域。此外，NVIDIA還推出了AI Foundations雲端服務，協助企業建立、完善及運作自訂的大型語言模型和生成式AI模型。

此外NVIDIA更將Omniverse與微軟Azure雲端服務的數位孿生（Digital Twin）、物聯網相互結合，讓企業能將實體環境中各種感測器產生的即時資料傳送至虛擬副本。如此一來，企業可藉此建立並運行更準確且功能齊全的數位分身，以提高對實體環境變化的自動回應能力。

郭秉宸引述NVIDIA執行長黃仁勳在開發者大會演講中表示：「AI的iPhone時刻已到來。」他認為，這意味著AI奇點（AI Singularity）已經來臨。在這個關鍵時刻之後，AI將能夠自我改進並持續擴展其知識和能力。

儘管有人認為生成式AI與製造行業無關，事實卻不盡然。郭秉宸解釋，智慧製造面臨的三大挑戰包括數位化、零碳排放和供應鏈轉型。這些挑戰已經超越了過去產業關注的大量製造、研發人力、指標監控、反應式製造和自動化等問題。在台灣，營收超過百億美元的電子業大廠多達17家，而它們都已經開始踏上智慧化之路。

隨著AI應用成熟度日漸提升，國際智慧製造供應鏈將進入另一個層次，從全球化及自由貿易走向主權製造與重建韌性供應鏈。台灣廠商已進入數個主權製造體系，以重新塑造供應鏈韌性。當前的全球化已從尋求低廉勞動力的分工生產，轉向更貼近市場的在地化生產。

實務經驗將轉換成數位模型

在創投公司Hive Ventures與台灣人工智慧學校合作共同發布的2022年台灣AI趨勢報告中，把AI成熟度區分為7個等級，2022年較2021年大幅提升，推測是因為疫情加速了企業的數位化腳步。觀察在成長期的企業比重，2021年僅有25.7%，2022年大幅成長至48.7%，顯示將近一半的受訪企業已有AI項目被驗證、部署及展現價值（第4級），或是正擴大導入AI（第5級），甚至已成為企業的DNA（第6級）。此報告也發現在導入期的企業亦有明顯成長，2021年約有三成受訪企業仍處於第2級，但2022年已有超過三成企業邁入第3級，意即企業已完成AI基礎設施建置，開始邁向實驗商業案例階段。

郭秉宸以友達光電為例說明，其轉型計畫始於2016年。著眼於面板產業特性深受景氣循環影響，營收不是大賠就是大賺，友達光電欲藉轉型讓顯示型面板具有更高價值，因此指派一千多位員工到台灣人工智慧學校學習，建立共同語言來解決各種難題。這一千多名員工同時也扮演種子教練，讓更多人理解轉型的必要性，以及新科技的應用導入並非取代既有人力，而是提高產出價值，最終達到讓不同職務的員工都能自主找到轉型的題目。

友達光電不僅自主開發AI平台，還攜手新創公司杰倫智能（Profet AI），使用AutoML平台提供Low Code/No Code的能力，把以往須撰寫程式碼運行的操作，改為透過圖形介面點擊、拖拉的方式達成，讓非資料科學家、非技術專家都可使用AI解決問題。未來場域的實務經驗將轉換成數位模型，透過AutoML逐步提升成熟度，讓AI賦能領域專家創新競爭力。

儘管AI已開始展現價值，郭秉宸提醒，AI大數據演算分析為破壞式創新技術，大部分的企業無法一步到位。特別是資源有限的中小企業，先行提升基礎能力才是當務之急，提高彈性生產和有效監控，進而增進預測能力、彈性決策能力，再逐步邁向智慧化。

智慧聯網國家隊：5G專網落地就差一關鍵

過去三年疫情席捲全球，改變了人們的生活與工作方式，數位轉型已成為各產業的營運核心計畫。華電聯網5G專網暨應用協理楊純福引述工研院發布的「疫情升溫對產業影響調查」，發現7成的製造業及服務業營運受此波疫情影響。主因為員工居家隔離、自主健康管理等狀況，對企業正常運作造成衝擊。

「儘管如今疫情退去，遠距工作、數位轉型計畫的進程仍持續發展中。5G通訊技術正是數位轉型的重要推手，它具有大頻寬、低延遲、廣連結的特性，這些優勢使5G成為數位轉型的關鍵基石。」楊純福說。

目前產業廣泛地擴展物聯網應用場域，5G專網正可滿足連網需求，為企業帶來更多的創新機會。例如關燈工廠可利用大頻寬和低延遲的特性實現自動化生產。在5G專網的支援下，工廠的工作流程能夠與後端人工智慧系統無縫接軌，提高營運效率。

此外，5G專網還具有可控可管的特點，企業可根據自身需求設置。目前政府積極推動5G專網的發展，已開放N79頻段之4.8到4.9GHz供5G專網使用。企業可申請相應頻段，成為自己公司的營運商，建立專屬5G網路。

楊純福認為，開放式無線接取網路（Open RAN）標準可讓不同供應商提供的行動網路設備之間具有互通性，藉此降低建置成本。在政府政策支持下，不僅號召本土資通訊廠商攜手組成5G國家隊，經濟部工業局更進一步成立5G開放網路實驗室，建立國際級的5G驗證開放平台，實現國產5G藍圖最後一塊拼圖。華電聯網正是成員之一，藉此推動5G專網落地到智慧製造，實現無人搬運車、虛擬實境、自動光學檢測（AOI）等應用。

從設備聯網走向AIoT數位轉型

為了協助產業從設備聯網走向人工智慧物聯網（AIoT），實現智慧製造的數位轉型，研華科技運用雲端原生技術搭建WISE-PaaS工業物聯網平台，串接邊緣端設備、企業核心應用系統、公有雲平台，以達到IT與OT的融合，降低應用架構的複雜度。

研華科技資深市場開發經理卓建曄說明，WISE-PaaS的核心功能是將OT和IT串連起來，使企業能夠在單一平台上運用大數據進行分析與管控。WISE-PaaS平台基於Kubernetes容器環境提供標準化管理服務，包含應用管理、多租戶工作空間、資源管理、授權管理等機制。此外，WISE-PaaS內建單一登入（Single Sign-On）機制，讓企業IT、系統整合商、開發商等不同角色，依據合理權限取用相關資源。

面對當前生產過程的成本與複雜性不斷提高，設備自動化已然成為現代高科技製造業的關鍵要素。卓建曄觀察，如今已有許多企業在不同層面實現自動化，如設備監控、資料蒐集、警報、事件管理等方面。因此要提高產品品質與可靠性的最佳方法，便是盡可能減少人工與產品的直接接觸，進而實現高度自動化，以確保生產過程的高效與精準。

「研華科技發展用於管理各種設備類型的『MachineUnite設備雲智聯』解決方案，正可協助現場管理者與操作者遠端進行機器管理，掌握機台的運行資料和設定，有效縮短異常事件的反應時間。」卓建曄說。

針對大型馬達、泵浦、風機與空壓機等旋轉設備的預兆診斷，檢測指標涵蓋機械零件鬆動、馬達不規則振動、滾動軸承損壞等不同因子。MachineUnite可進一步搭配AIFS/PHM方案，透過蒐集設備產生的多重特徵值，訓練AI演算模型輔助實現即時異常偵測，讓現場工程師能夠先行排除以免造成故障事故。

雲端×智慧製造：開創企業ESG轉型新格局

隨著立法院在2023年1月三讀通過《氣候變遷因應法》，企業必須進一步加強對環境、社會與公司治理（ESG）的重視。iKala雲端科技事業部解決方案架構總監李永捷指出，台灣正式進入ESG碳盤查啟動的元年，將「2050淨零排放」目標納入法規，2030年台灣的中期減排目標也上修到24%，藉此彰顯台灣推動永續的承諾。

從國際趨勢發展來看，歐盟碳邊界調整機制（CBAM）、美國清潔競爭法案（CCA）等減碳法案即將上路。屆時台灣製造的產品出口，須依據產品直接與間接的碳排放量統計進行申報，以繳交碳邊境稅。李永捷指出，生產製造產品過程中碳排愈高，產品在國際市場上的競爭力越愈低。因此，企業營運除了計算成本價格之外，還需納入碳排量，以提高產品在國際市場的優勢。

對此，李永捷建議企業可先從碳盤查開始著手，了解機房和生產線中各設備的碳排放情況，才能制定減量計畫，逐步達到淨零排放的目標。採用雲端服務正可減少自建機房產生多餘碳排。當前主流的AWS、Google公有雲服務供應商，近年來積極地投入研發自家晶片，不僅著眼於提高運算效能，亦可藉此達到節能的效益。以AWS為例，日前發布的Nitro v5晶片，較上一代v4的每秒封包量（PPS）提升60%運行效能、降低30%延遲時間，也將用電量降低了40%。

雲端服務供應商大多已提出永續發展計畫。AWS目標是在2025年實現所有機房使用再生能源；Google則計畫在2030年前改為24小時全天候使用無碳能源。李永捷進一步說明，這些雲端服務供應商也提供了碳排放報告，方便用戶了解自己的專案碳排放情況。因此，當企業把營運系統遷移上雲後，便無須再自行處理碳排放計算問題，而是直接從儀表板上獲取相關報告。對於企業在推進綠色發展和降低碳排放方面具有明顯助益。

淨零碳排趨勢下製造業的挑戰與數位碳盤查方案

近年來，ESG成為全球關注的重要趨勢。然而，伊雲谷數位科技企業ESG永續顧問吳衍諭觀察，台灣企業在碳管理方面的表現仍尚待提升。他說明，99%的中小型企業，目前僅有26%開始投入碳管理。主要原因在於這些公司專注於自身製程與製造，對於減碳、碳排放和ESG的關注度不足。雖然近來有越來越多機構提供輔導與服務，但相關資源和經驗仍有待加強。

全球產業之所以投入發展ESG，除了源自國際市場趨勢驅動，也包括可藉此提升企業形象、尋找新商業模式。政府近年來呼籲企業達到2050淨零碳排的目標，並要求上市櫃公司2029年完成碳排放查證，吳衍諭指出，當前碳排放查證方法深受到不同法規影響，例如環保署、金管會等不同機構的規範。此外，也有國際的ISO 14064系列標準。他認為，雖然細節上相似，但分配方式和要求仍有差異。因此企業在進行碳排放查證時，建議先釐清需要因應的法規要求準則。

為了實現碳減排目標，許多國家正在研究如何制定碳價格。台灣環保署目前正在研究碳費定價機制，預計碳價將在每噸300元台幣以上。另外，環保署也推出了一個「碳交易平台」，企業可以依照該平台上的方法進行減碳行動。吳衍諭直言，由於台灣尚無成熟的碳交易市場，企業對此類減碳行動的熱情並不高。對此，政府已經開始推動類似碳交易的政策，例如機車轉換電動車後，可以獲得一定數量的減碳貢獻價值。企業可以將這些碳額賣給有需求的其他企業，以達到環保目標。

同時，歐盟的碳邊境調整機制（CBAM）將於今年10月試運行，並在三年後正式實施。該機制將對更多產品徵收碳稅，包括金屬加工等，屆時台灣的出口廠商將受到此政策的影響。

除了政策和碳價成本之外，產業鏈的碳管理也成為一個熱門議題。事實上，大部分產業的碳排放並非來自廠內製造，而是來自購買的原料和製造過程中的碳排放。在ISO標準框架下，這些碳排放將被納入計算。

吳衍諭強調，ESG不再只是口號或紙上談兵，而是要具體落實到企業營運。企業應積極調整策略、投入資源並完善內部人員的ESG知識，才有能力因應國內外法規遵循的挑戰、鞏固市場競爭力。

產業AI化加速整合 駕馭ESG時代商機