資訊及通訊科技ICT (Information and Communication Technology)技術隨著科技進步應用越發廣泛，功能也日益多元。人工智慧與數據分析正被導入至眾多產業的營運過程中，並逐漸成為不可或缺的核心技術。ICT在醫療及健康領域的應用包括：醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、醫院管理和製藥基因檢測等智慧醫療(eHealth)；在智慧交通(Smart Transportation)方面，則是可利用資訊、運輸及電信等技術應用於車輛及道路基礎設施的運作，以改善運輸機動性，同時增進運輸安全、減少交通擁擠及提高舒適程度。近年來，ICT逐漸與製造業智動化結合，工業4.0的概念更在各國政府的政策推動下，成為製造業未來的核心發展領域。 

　　隨著高效能無線通訊科技日漸發達，人機協作、遠程監控、智慧工具機等工業4.0概念逐漸深入現代製造產業。目前正高速發展的5G技術，未來將更進一步的跨領域整合機器人感測資料、雲端運算、虛擬實境、智慧物聯網(AIoT)等資訊科技，加速自動化工廠至智慧化工廠的整合進程。今（2020）年，受到新冠疫情的衝擊，製造業更開始進一步思索如何發展無人工廠等相關技術與商業模式，更高度彈性地協調自動化工廠產線與設備配置，並提高各種經濟活動的生產效率與質量，讓智慧製造再度成為產業界中的焦點議題。

工業4.0浪潮－國際上的智慧產業發展

　　在智慧製造的發展策略方面，德國和美國多由企業主導，注重產學鏈結，以培養智慧製造產業鏈所需的專業人才。在發展範疇中，德國將目標著重在推動雲端運算、智慧電網與大數據分析等技術領域；美國為了因應未來能源及資源短缺的問題，積極推動先進材料技術、資訊化及數位製程技術等，期望發展可達到提高生產效率並降低能源消耗的智慧製造產業。反觀東亞地區，日本從80年代起便開始注重電腦整合製造與工廠自動化的創新，且未來將著重在人工智慧、物聯網和感測器領域發展；韓國專注於將現有的製造業優勢與訊息和通信技術相結合，以達到提高生產力並降低工業生產成本的目標。

人工智慧深耕研發－為智慧產業應用奠基

　　智慧產業的基礎核心技術包含雲端運算與大數據等電腦科學領域之相關技術。綜觀全球整體電腦科學領域論文發表量，臺灣高居221個國家中第14名（圖一），其中，臺灣在人工智慧類別的論文發表量，名列全球第15名，在電腦科學領域的發展具有相當的優勢。若從論文被引用量來看臺灣的電腦科學領域論文對全球資通訊領域的研究影響，可以發現，臺灣整體電腦科學領域論文被引用量為56,639，約為發表量的7倍（論文發表量為8,324），其中，人工智慧領域的被引用量更高達21,598，為發表量的10倍以上（論文發表量為2,548）。

圖一：全球2014-2019年電腦科學領域論文發表量排名（資料來源：InCites）

　　進一步檢視臺灣在電腦科學跨領域應用與人工智慧方面(Interdisciplinary Applications and Artificial Intelligence )的成果（表一），可以發現在2014年至2019年，論文發表量最高的研究的機構，是國立臺灣大學（1054件），國立交通大學次之（862件），國立成功大學則位居第三（834件）；論文被引用率則以臺灣科技大學居冠（65.01%），國立交通大學次之（62.88%），國立臺灣大學位居第三（62.43%）。其中，在國際合著比例方面，臺灣科技大學（27.82%）、國立臺灣大學（25.81%）、國立交通大學（25.06%）及國立清華大學（32.2%），皆有超過四分之一的論文是與國際科研機構合作發表，可見臺灣科研社群除了自主研發能力之外，也積極參與國際專案並促進學術交流。

表一：臺灣2014-2019年電腦科學跨領域應用與人工智慧論文發表量按研究機構排名（資料來源：InCites）

　　以日本2014年至2019年數據為例（表二），在電腦科學跨領域應用與人工智慧方面，論文發表量最高的研究的機構，是東京大學（1819件），大阪大學次之（992件），京都大學則位居第三（877件）。臺灣雖於發表論文數量上較少於日本，但若以論文引用比例來分析，可以發現臺灣論文發表量前五的大學之論文被引用率，皆略高於日本論文發表前五名的大學。由此可以推斷，臺灣雖論文發表數量較日本少，但相對電腦科學科研能力與所發表的相關論文品質，並不遜於先進經濟體，並且具有一定的學術影響力，代表著臺灣的科研社群正逐漸往量少質精的研究方向發展。

表二：日本2014-2019年電腦科學領域論文發表量按研究機構排名（資料來源：InCites）

智慧國家－臺灣邁向數位化

　　我國發展工業4.0政策的起步較美、日、德等國家晚，但在人工智慧與資訊工程領域的科研優勢，搭配人才資源與政府友善的政策環境，為臺灣未來產業升級轉型打下了厚實的基礎。我國為加速產業創新及優化產業結構，進而掌握軟硬體整合創新應用之契機，在2017年開始推動為期八年的「數位國家•創新經濟發展方案」（DIGI+方案），同時透過「5+2產業創新方案」帶動數個重點產業轉型升級。此外，為進一步發展人工智慧，行政院在2018年於DIGI+方案下推出「臺灣AI行動計畫」，期望透過結合中小企業製造業之產業經驗、歷史數據累積與前端人工智慧技術，完整應付不同類型之智慧製造需求，促進產業界進行智慧創新，並讓臺灣能在號稱智慧革命的工業4.0浪潮中取得機會與優勢。

參考資料：

樊晉源（2019）。人工智慧運用在智慧製造領域重點專利佈局—比較台灣廠商及世界標竿廠商為例。國研院科政中心。https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10562

葉芳瑜（2019）。洞察2030年智慧製造之關鍵技術領域發展趨勢。國研院科政中心。https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10459