人工智慧（AI）存在人類的生活可以追溯到1960年代，被稱為人工智慧之父的麥卡錫（John McCarthy）發明Lisp語言（目前仍在使用中），提出人工智慧這個概念。人類在電腦科技越來越發達，儲存媒體成本下降，人工智慧、大數據、深度學習和資料分析探索成為當前的新興產業，幾乎所有科技大廠都投入AI，成為新興產業。

我們已經看到許多AI的運用，由IBM子公司DeepMind研發的AlphaGo在中國和南韓打敗全球頂尖的天才圍棋高手，可謂打遍天下無敵手。不僅如此，AI已化身各種產品出現在我們的生活。舉例來說，智慧型手機的App，已經可以幫客戶收集大數據資料，而部分付費的App利用大數據分析資料，然後將分析後的結果供客戶參考，而這只是最簡單的AI運用而已。

　　亞馬遜個人數位助理Echo不但幫客戶收集大數據資料，今年5月可加入核心語音、文字辨識系統Alexa，讓Echo用戶彼此通話。隨著Apple Pay、Samsung Pay和其他中國電子支付系統普及，用戶只要用講的就能直接使用支付系統付費。Nvidia透過GPU研發的深度學習系統，已經成功研發出自動駕駛系統，且成功地使用在特斯拉的電動車內。

　　AI已經成功地運用在機器視覺系統，並使用在安全監控系統，像中國的海康威視就成功地從傳統攝影機閉路系統，發展出可收集影像大數據內容，並加以分析資料成為中國公安部門用來代替路邊警察的功能。許多豪宅的出入門口也不需要用鑰匙，而是透過人臉辨識技術來進出。

　　醫療器材造商的直覺外科這幾年研發出達文西手術機器人能做微創手術，降低病人手術後的痛苦，這也是視覺機器AI研發出來的功能，未來AI的深度學習功能還可以輔助醫生診斷病人的病情，讓醫生更能精確下藥給病患，提高治癒率。中國的漢王科技透過AI發展出智慧人機互動科技產品，包括電紙書、電子速錄音筆和電子繪畫板等產品。

　　2011年德國總理梅克爾宣布德國要進行工業4.0的新工業化革命，更是大量的自動化控制設備與AI功能的結合。日本軟體銀行服務型機器人Pepper也有AI的功能，甚至連未來的掃地機器人iRobot都需要有AI的功能，收集用戶客廳的大數據，供科技大廠研發智慧客廳所需要的資料。這都還只是初級的AI產品，軟體銀行總裁孫正義計畫發射低空衛星，建構地球為物聯網架構，以發展全自駕車產品和安全防護機制，則是未來更複雜的AI功能。

　　AI的大腦中樞就是晶片，半導體產業在AI扮演重要的角色。從附表的各種晶片處理的效能來看，GPU、FPGA和TPU是主要用在AI的晶片。最近1年多紅遍半邊天的Nvidia是使用GPU進行AI的深度學習，並發現大規模資料處理效能很好，Nvidia早在2007年就推出CUDA架構讓GPU首度拿來做大規模的運算。再經過十年的發展，CUDA架構終於讓現在的深度學習運算普遍使用Nvidia的GPU，目前是市場發展主流。這十年間Nvidia累計在AI的投資達30億美元，造就Nvidia不論在深度學習、機器學習、自駕車、虛擬實境（VR）、電競遊戲，都能與Nvidia的GPU息息相關。特斯拉創辦人馬斯克是自己找上Nvidia執行長黃仁勳表達希望將AI GUP放入特斯拉的自駕車系統。特斯拉去年下半年以後出廠的電動車，都已改採Nvidia的自駕車系統。由於效果比前1代使用Mobileye的ADAS系統還好用，使得Nvidia的自駕車系統成為業內的最大品牌。

　　人類在AI的發展上，GPU發展出來的深度學習技術進度最快，也看到像特斯拉電動自駕車產品的商業化。實際上，在深度學習技術上FPGA在這方面的能力高過GPU，也能解決GPU在深度學習時所遭遇的技術問題，目前微軟研發的AI功能是以FPGA為主，未來能不能普及化要看實用性，但目前的主流還是GPU。

　　由Google展出來的ASIC晶片（TPU），在使用效率上是現有晶片運作效率最高的，對專門功能的AI產品也是最實用、運算能力最強。但問題是使用的彈性卻最低，因為只要開模後程式就寫死了，若要加值運用還得要重新開模，TPU的使用成本比GPU高。Google資深總裁Urs Holzle就指出，GPU太通用，TPU屬於ASIC語言，就是專為特定用途設計的特殊規模邏輯IC，由於只執行單一工作，速度更快，缺點就是開發成本較高。但TPU好處是被Google開發出來，並開放平台給有需要的人使用，就如同Android平台那樣。Google的產業競爭性很強，如果AI產品開發者全都使用TPU平台，GPU有朝一日有被邊緣化的風險。

　　當前全球致力發展AI的國家中，美國、德國、中國和日本積極和企業合作投入AI的研發，去年世界主要企業投入AI的技術開發的金額達390億美元，除了自行投資研發外，也有和政府合作的開發計畫。在國家級的科技研發預算中，仍以中國未來十年內預算的1500億美元，而台灣政府未來則要投入50億台幣（1.65億美元）。去年美國國家科技研發預算為74億美元，川普總統刪除18年部分預算，但也有66億美元，顯然台灣政府在AI的投資仍不夠。

　　科技產業淘汰速度很快，所有檯面上科技大廠都投入研發AI。亞馬遜、特斯拉、Nvidia以及醫療設備的直覺外科都已推出在市場上具有寡占能力的產品，所以也反映在各家公司的股價上。Google這幾年也大量收購具有AI或是機器人技術的新創公司，如同先前所述去年已開發出TPU平台，也對外開放，長期對Google的營運有利，但很多AI技術Google都沒有產品商業化，以至於AI對Google的股價還沒有明顯的幫助。

　　中國政府對AI投入相當積極，政府有錢好辦事是很重要的因素，強調中國市場大希望AI技術能擁有專利權，很多AI研發的新創公司或是大型企業，在AI的開發中多少都能拿到政府的補助金。基於中國國情，許多AI技術讓中國政府可以達到維穩目的，包括監控設備和網路控制言論設備等，如能取得和公部門的合約，市場需求非常龐大。中國人多也是多民族的國家，各地方言很多，科大訊飛研發出的智為語音和語言技術產品和相關晶片的開發，是中國在語音技術領域研究時間最長、資產規模最大和市占率最高的公司。

　　中國也大力發展自行研發自駕車系統，機器視覺的AI技術每年投入研發的資源很多，像舜宇光學就是中國最有競爭力的廠商，相關公司的股價表現非常強勁。