台灣AI元年從2017年開啟，人工智慧從過去的機器人衍生出更多不同的生活面向，便利你我生活，如今5G時代也來了，AI跟5G的結合會產生什麼火花，帶來什麼新挑戰？帶您來看看新科技的嶄新面貌。
資訊工程師：「手機是一個很明確(AI)，就是說比如說你看到的人臉識別，做一些多真合成這一方面，那你會發現，你現在拿到的大部分，好一點的手機，背光拍的時候，臉應該都不會是黑色的。」
警方：「要讓治安交通問題，在發生之前，我們就先能夠預知到，數據的分析，以及地理化的呈現，可以非常清楚的了解到，我們轄區裡面一些治安交通狀況。」
不管是挑選衣服，或是後台端，衣物送達試衣間，顧客都只要動動手指，甚至著裝後。
試衣間還會根據商品搭配，更換室內背景跟音樂，讓試衣間有更多情境互動，而這些都仰賴人工智慧。
工研院資通所經理陳明彥：「試衣間太少，要等很久，或者說在試衣的過程，要不斷的進進出出，取拿衣物嘛，那可是我們通常去實體試衣間，最重要就是這種，試衣服的體驗，衣服會透過後台的無人搬運車，直接送到你的試衣間，所以你在試衣間裡面，只要試衣服就好了，那除此之外，也透過這樣的一個，微動感測器，去蒐集到你整個試衣的歷程，也可以做為一些分析時尚，提供給服飾業，銷售或者設計的一些大數據。」
記者黃琲茹：「台灣的AI元年從2017年開始，確實人工智慧也改變了，我們的生活，像我現在，所在的這個模擬商店，其實我經過的樣子都已經被上頭的微攝影機給記錄下來，而它記錄的不只我的外觀，包含我的身型還有行動路線。」
工研院資通所副理高志忠：「你在點每一個商品，這些點擊，是全部都被記錄下來，或者說哪些商品，它在跟顧客互動的次數是比較多，互動的這些次數的頻繁，是不是跟它的零售真的出貨的這些，銷售的數據是是否是有一些正比，就可以知道說，這個線上線下的這些，數據的結合，是不是有對於我們的服務。」
除了針對消費整合，餐點推薦同樣有AI，當顧客走向點餐櫃檯，人工智慧分析年齡性別後，螢幕馬上秀出推薦餐點，未來的點餐模式可能就是這樣。
工研院資通所組長林慶達：「簡單來說就是，人能做的事情，電腦能不能做，但我們以前最難克服的，其實像聲音或影像，在商務上我們已經看到滿多的運用，比如說我們常看到，有些吸頂，在商場上面數人頭，或者是數這些人的移動的部分，那這些有以前來講，我們可能要派一個工讀生，站在樓上然後開始去做，這些紀錄的動作，商用來講，它要取得的就是一個，解決方案的成本問題，跟它能夠帶來的效益的部分。」
記者黃琲茹：「現在警方辦案也可以讓AI來幫幫忙，以新北市來說，不管是民眾報案，甚至是車輛違停，都可以透過AI掌握及時的資訊，不過問題來了，相關的背景資料究竟是怎麼來的呢，其實民眾的每一次報案，都會成為這些AI資料庫的檔案來源，也就是說，當你我播打110的同時，相關的人、車、物、案都已經被建立在雲端的資料庫當中。」
新北市警局資訊室主任張俊揚：「這幾個地方，重點的巡邏箱，我們先把這些做標示。」
「AI防護城」真的不只是說說，智慧執法的AI，除了影像辨別跟追蹤提升偵辦精準度外，讓有限警力得到更妥善分配。
記者黃琲茹：「人工智慧在醫療產業其實已經廣泛的被使用了，以現在來說，不管是新藥研發或者是醫療影像判讀，再到後端的遠端治療，其實都可以導入AI，而AI產業化之後，不僅病人可以得到，更妥善的照顧，同樣也減輕了醫護負擔，甚至也能為後端衍生出的醫療經濟，帶來更多機會。」
科技醫療結合AI用於智慧裝置，可追蹤包含生理、健康、飲食狀態，AI也能協助重複性高的工作，有助於協助管理醫院，應用範圍從醫療機器人，擴展到影像輔助診斷、個人健康助理等，調研機構預估醫療AI市場，在2019至2024年有望達到170.2億美元，大數據和雲端技術將帶領健康行業達到智慧化與數位化。
台大醫院整形外科主任戴浩志：「經過訓練之後再驗證這樣子，要幾萬張的資料，那這幾萬張，要有專家去幫他判別，它在醫療這方面就可以，那個輔助醫生做更準確的判斷，更準確的判斷底下，整個這個醫療的診斷的流程，就會縮得很短，對病人來講就是他的，整個治療的流程會變短，然後準確性更高。」
AI加5G的時代真的來了，市調機構IDC預估，2020年，人工智慧將開始朝向融合式發展，三大重要面向包含：數據資料、演算法跟流程，而5G在2020年正式啟動後，台灣的人工智慧採用率在2021年可望達到43%，也成為推動台灣ICT產業發展關鍵力量，將進入「數位轉型2.0世代」。
商研院創模所副所長李世珍：「那這個人他可能在這邊出現，下一點在哪裡出現，這個資料其實就會有意義，但是我如果只有在一個單點，他買了什麼東西，或者是他可能喜歡什麼，這個意義都還不算太大，最大的挑戰我覺得是，倒不是資料量的多寡，反而是資料的品質，或者是我們對資料運用的價值，當然更重要的部分，對於資料的保護，也就是當我們，有這些東西的時候，誰可以來用它。」
走過工業4.0後，人工智慧，這個被稱為第四次工業革命的新科技，在人機一次又一次的磨合中，發現AI的能與不能之後，也為彼此找出更多機會。
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