提起台湾的人工智能，似乎不管在亚洲还是世界都找不到一席之地。我们对台湾人工智能的印象大概都来自于那篇关于“大陆在办大数据会，台湾在开卤肉饭节”的新闻，以及李开复在台湾大学演讲时讲到的，台湾做人工智能的优势在于“人情味”。
同时伴随着宏碁、HTC在硬件市场表现的节节败退，好像从舆论和市场两方面看来，台湾都已经注定要错过人工智能时代了。
但事实真的如此吗？
台湾AI技术究竟有多差？
大半企业尚未接入云服务。首先我们可以来看看台湾人工智能发展落后的客观原因：
首先是在整个移动时代，台湾深度参与全球化分工，将自己定位在了硬件代工的位置，从而使台湾在移动软件、App方面相对弱势。Google台湾地区董事总经理简立峰博士曾经在演讲时表示过，由于台湾硬件产业的成功，已经形成了硬件思维的固化模式，工程师们习惯了被自上而下的领导，缺乏开源精神，也就很难适应软件创新。
而这样产生的结果，自然是数据资源和云计算、云储存技术的匮乏。一份来自台湾自由撰稿人雁默的调查显示，两百多家台湾企业中有三分之一根本没有上云计划，另外三分之一计划了上云却没有明确的时间规划。
加上台湾很大一部分企业依然以服务岛内为主，资本活性极低，久而久之当地经济体会陷入一种自给自足的状态，似乎不接入新技术也能维持现状。
大多数企业还停留在端侧ERP和CRM系统，仅有17%的企业应用上了数据分析，而应用了机器学习的仅有5%。
在这样的现状下，最起码我们可以判断现阶段台湾的人工智能发展和应用是不尽如人意的。
很多人常常拿日本和台湾进行对比，其实双方在人工智能的发展现状上也很相似。在日本街头会看到大量平成初期建设的自动化装置：贩卖机、用灯光显示座位空余的餐馆平面图……当一个国家或某座城市在某种科技水平下得到满足，并且未来人口水平没有打破这一平衡时，科技发展的动力也会有所丧失。
人们满足于自动贩卖机，所以不需要无人便利店；人们满足于街边的大头贴机，也就不再需要美颜算法。
AI世代，台湾还有哪些可能？
当然我们讨论这些并不是为了进一步唱衰台湾人工智能，而是为了从现状中找可能。
实际上台湾人工智能的前景也没我们想象的那么悲观，在当下台湾人工智能至少存有两大优势。
第一个优势既是半导体工业。人工智能并非仅仅依赖于算法和数据，硬件设施也是其中不可或缺的一环。未来随着人工智能技术的普及，适用于各种场景和各种设备GPU、NPU将会有极大的出货量。这时台湾丰富的代工经验和IC设计基础就会成为一种优势，不过或许是因为AI芯片的研发成本较高，台湾厂商在最近才开始应声而动，在上个月联发科发布了首款AI芯片P60。而随着中国AI芯片的增多，台积电的代工订单也呈指数级上涨。
另一个优势则是台湾的人才优势。台湾虽然人口不多，但科学基础教育水平足够高。尤其从八九十年代开始，台湾对IT技术的引入比大陆更早，也拥有更厚重的教育底牌。在上个世纪台湾涌现了一批侯捷这样的技术作家，影响了中国一代程序员。
到今天台湾大学的机器学习课程仍然在网上大量流传，在2016年一份关于全球人工智能高校的排名中，台湾大学位列第37名，是除东京大学以外唯一一家入选Top50的亚洲高校。
像AlphaGo的“人肉手臂”黄士杰就毕业于台湾师大，如今他已经是DeepMind的顶级工程师。只是和黄士杰一样，随着台湾的人工智能发展迟迟没有起色，台湾高校薪资水平也不高，大量人工智能方面的人才正在外流。台湾早年间累积下来的优势，正在被一点点耗尽。
从智慧医疗到智能算命，台湾真的有AI
说过局限又说过可能，其实我们今天提出这个话题还有一个重要原因……
那就是台湾真的有AI啊！
或许我们印象里的台湾是白天卤肉饭、晚上小确幸，但这其中一部分原因是媒体本身对台湾科技的关注较少，在那些我们没看到的地方，台湾的人工智能正在长出根须，慢慢立足。
或许是因为资本的热度没那么高，反而在台湾催生出了不少没那么功利的小项目。举例来说，在一次台湾大学的黑客马拉松上，几位学生利用2000张人手照片数据训练出了一个“看手相”模型HandBot，让人工智能也参与到算命的行列中来。
这一项目将接口放置在了Facebook的Messenger上，一时引爆了社交网络并且获得了该黑客马拉松的“信息安全奖”。
另外一个典型案例，是台湾近年来在智慧医疗上取得的进展。台湾地区的平均医疗水平一直表现优异，曾经被世界卫生组织评为亚洲第一。相比大陆，台湾地区的民营医疗发展的更为完善，如果把诊所、医学中心等等都算在内，台湾有85%的医疗机构都属于民营。
针对灵活、高水平的医疗优势，在十年前台湾地区科技部就推行了一项Stanford-TaiwanBiomedicalFellowshipProgram（斯坦福-台湾医疗器材产品设计人才培训）政策，鼓励台湾医疗人才去斯坦福中进修。
在不断交流的过程中，斯坦福中的人工智能技术也以这种方式来到了台湾。目前在台湾的智慧医疗创业潮中，我们可以看到事先规划脑部手术路线的脑部导航机器人、利用机器学习分析糖尿病患病风险等等不少结合了人工智能的项目。
不难发现，数据量的不足和资本的缺席并没有彻底堵死台湾人工智能的发展，反而使台湾利用起了自己的优势，走出了拥有自身特色的道路。
那么，未来呢？台湾绝不可能永远是人工智能的处女地，也绝不可能永远按照自己的节奏发展。
如今国际企业已经陆续进入台湾，就在几天前，谷歌宣布对台湾进行进行大规模投资，称其今年将聘用至少300名AI工程师，培养5，000名人才，并培训超过50，000名数字营销人员。今年一月，微软也宣布将在两年内投资10亿元新台币，在台湾设立微软AI研发中心。国际资本可以给予台湾技术和经济支持，可台湾或许会因此失去“人工智能主动权”。
包括台湾地区自身，也在努力自我突破。去年台湾地区科技主管部门正研拟计划，预计在未来4-5年内注资160亿新台币，打造人工智能生态圈。但以台湾当下的资本和数据基础来看，实在是太难。
那么，究竟该依然向外引援支持本地经济发展，还是自我革新寻找机会？台湾绝非没有人工智能，而恰恰走在了人工智能的分叉路口。
