過去一段時間，人工智慧(AI)再度成為各大演講會場與科技展覽的最大亮點，也是投資圈熱烈討論的當紅話題。人工智慧的浪潮來襲，其實原本只被看做一種流行趨勢，就像去年十分紅火的VR(虛擬實境)一樣，都被視為科技業下一世代的新技術。但今年以來AI的呼聲明顯蓋過VR，領軍企業Nvidia、軟銀都形容它是未來30年的成長機會，市場上針對人工智慧的探討，也從棋王對弈，變成一個比較具體的新興應用概念。

要探討人工智慧的未來，首先得了解它的過去，尤其是去年那場震驚世界的圍棋人機大戰，Google人工智慧系統AlphaGo擊敗了代表人類出賽的世界冠軍李世，在那場比賽之後，大家開始相信，機器可以比人類聰明。直到最近AlphaGo對戰世界第一的中國棋手柯潔，賽前各界普遍不看好柯潔，而結果也不出人意料，和AlphaGo不斷對弈之後，人類幾乎已無勝算。

比起圍棋人機大戰的結局，大家更關注的還是AlphaGo技術如何形成，以及如何延伸出其他應用。關於AlphaGo的技術原理，目前比較權威的說法是去年初DeepMind公司在國際期刊《Nature》發表的論文，裡面詳細探討了AlphaGo的深度學習技術。

在架構上，AlphaGo是兩套可以深度學習的子系統，或者說它擁有兩個大腦。第一個大腦是「策略網路」(Policy Network)，用來判斷對手可能的落子位置；第二個大腦是「評價網路」(Value Network)，用來縱覽全局，評估落子位置的勝率。這兩套能夠深度學習的系統，都是透過電腦與電腦自己下棋，經由反覆訓練提升落子的勝率。

現在看來，1年多前AlphaGo出乎意料地戰勝世界棋王，其意義可能是劃時代的。得出的結論往往是機器可以勝過人類，人類除了下棋輸給電腦，未來還會失去很多工作機會。但另一方面，產業界更在意的是，一旦證明機器可以比人類聰明，就能用來幫助人類解決問題。

在漸漸了解AlphaGo的主要機制後，市場焦點已逐漸轉向應用層面，以及AI在各領域中所扮演的角色。有了機器學習系統和AI演算法，網路大廠不斷將它應用在搜索、語音識別、圖形識別、人機介面等多種領域，藉以改善自家網路服務，而許多AI應用都是在雲端上進行運算處理。

硬體方面，除了Google以TPU晶片打造的AlphaGo獲得巨大成功，全球GPU市占率達七成的Nvidia，則被喻為AI產業硬體龍頭。Nvidia在車用AI布局完整，車載平台名為Drive PX，合作對象遍及各大車廠、零組件廠、半導體廠、地圖製造公司。

Drive PX像是一台車的大腦，透過車載系統與高精密地圖比對，精準掌握車輛位置，再藉由車體上的感測器進行周遭環境的識別，以達到智慧駕駛的目的。而AI在駕駛功能的應用，就包括感知和推理，對駕駛人的行為以及周遭環境進行預判。

按照Nvidia的車用發展藍圖，AI在智慧駕駛的應用，就像是一位副駕駛員，隨時做到觀察和提醒，這距離無人駕駛或自動駕駛的終極目標，顯然還有不小差距。然而，改變也並非一步到位，而是循序漸進的，目前Nvidia已經和許多車廠展開合作，以開放式人工智慧車用平台Drive PX來打造未來的自駕車，隨著機器學習系統不斷精進，距離自駕車的目標才會越來越近。

對於發展自駕車而言，AI技術不可或缺，甚至Nvidia已經對外宣稱，自己是一家人工智慧公司。

以Nvidia的作法，除了利用GPU蒐集外界資訊進行運算處理，還需要ARM架構處理器，來執行控制處理的功能。也就是說，Nvidia的AI應用平台，基本架構是由自家GPU加上ARM處理器。在功能上，ARM架構處理器更像是大腦。因此，提到AI市場，無法忽視的公司當然還有ARM。

去年7月才以234億英鎊買下ARM的日本軟銀，是少數針對人工智能的未來提出遠大藍圖的公司。創辦人孫正義曾經在今年3月的MWC發表演說，提到了軟銀溢價收購ARM的真實原因，是我們所處的環境將在未來30年發生巨大變化。

孫正義眼中的未來世界，就是AI的世界。他認為，超級智能一定會誕生，它的聰明程度將是人類大腦的100萬倍。此外，所有的物都可以用網路相互連接，物聯網晶片數量將成長到1兆個，而且都具備超級智能。AI與物聯網將走進雲端，走進工業、自動駕駛以及我們所處的各個領域。

有別於Nvidia聚焦在車用AI，ARM的策略是放眼物聯網市場，如果物聯網晶片數量真的成長到一兆個，對ARM來說，那將是數倍於PC、智慧手機的市場。但是在建構超級智能和物聯網世界的過程，首先必須解決網路安全和網路穩定度的問題。

在物聯網世界中，所有的物接上網路，系統是完全開放的。尤其在一輛加裝了無數顆晶片的汽車裡，或是當所有汽車都接入網路，最需要防範的情況將是遇到駭客攻擊。一旦汽車被攻擊而導致功能失效，那是非常危險的狀態，因此必須在所有晶片上加入安全功能。

至於網路穩定度不足的問題，孫正義提出的方案是透過部署低空衛星來解決。低空衛星距離地球僅1200公里，與傳統的地面基站鐵塔發射訊號的方向不同，可避免網路訊號受到遮蔽、阻擋、衰減。

顯然網路環境、終端物聯裝置、AI人工智能是一環扣一環的，如果忽略了網路安全、網路穩定度不足的問題，即使超級智能被開發出來，恐怕也將失去效用。換句話說，在解決了兩大障礙之後，AI和物聯網世界才會逐漸到來。

也因此，業界形容AI是未來30年的成長機會。人工智慧的形成，依靠的是深度自我學習，但落實到應用面，還需要許多周邊條件來配合。然而，這並不妨礙我們給予ARM、軟銀、NVidia、甚至台積電(2330)多一點關注，因為人類的未來，需要最強大腦來解決問題，而這些企業就像是為了建構最強大腦而存在。