【跨國業者觀點】為何微軟來臺設AI研發中心？看上軟體人才多

「臺灣AI人才已經有些基礎，」微軟臺灣AI研發中心執行長張仁炯表示，微軟選擇在臺灣成立AI研發中心，預計在2年內投資10億，建立百人研發中心團隊，甚至將全球性產品研發的一部分也放在臺灣，便是看中臺灣其實有許多軟體人才，且AI人才也有一定的基礎，但是因為臺灣軟體產業較不發達，導致多數軟體人畢業後投入硬體大廠。

「軟體工程師要適才適用！」張仁炯認為，很多電腦科學系畢業的學生，到了業界工作3～5年後，沒有適當訓練，也不容易接觸軟體開發的工作，因此，逐漸失去程式開發的能力，而這波AI技術的崛起，讓許多企業重新開始重視軟體人才，就連科技部也積極推動AI策略。

而微軟的政策則是期望可以推廣AI普及化，他表示，AI普及化不是要大家研發AI基礎底層的核心技術，像是電腦視覺技術、深度學習演算法，而是要根據產業別的需求，協助企業快速上手AI工具，經過練習，讓企業能夠將AI技術帶到產業的應用場景中。

也就是說，全球需要的AI人才，是偏重應用面的AI人才，企業要做AI，並不需要自己研發AI基本技術，他解釋，就像IC製造廠的本業是製造，但是企業並不需要製造IC的機器，而是採購機器後要會使用，根據自家的需求要會調整參數，寫程式優化製程的效能。

「臺灣不是沒有人能做AI，而是需要時間訓練和適應，」他認為，經過上述的步驟，臺灣可以不斷擴充AI人才，微軟也會與學校和策略夥伴合作，經過微軟一系列的AI訓練，能夠讓學生或是工程師可以在實作的過程中，學習到AI技術的基礎，練習完成後，就可以打造出自家企業所需的AI應用。

微軟在臺設立AI研發中心，以前端科研和產業AI化為目標

微軟在臺設立AI研發中心，將會聚焦於如何應用AI技術在產業上，由微軟提供業界的經驗，而科技部則是從研究的角度出發，兩邊一同合作，微軟主要的任務則是協助科技部想達成的技術落地，而另一方面，微軟也與經濟部合作，主要任務就是要將產業升級，也就是先從產業AI化開始，先協助提升產業的AI技術，未來產業中越來越多AI人才後，就可以發展AI產業化。

微軟在臺灣成立的AI研發中心，主要策略為AI前端科技研究和產業AI化，培育高階AI人才和產業AI應用人才，來打造產業所需的AI應用，聚焦於SwiftKey中文智慧輸入、使用者意圖認知（Audience Intent Recognition）、垂直產業應用。

張仁炯表示，SwiftKey中文智慧輸入和使用者意圖認知，屬於全球性的產品，其中，中文的智慧輸入則是針對臺灣市場獨特性的項目，而垂直產業應用就是要協助臺灣產業導入AI技術，目前會先以製造業和健康照護為主。

而其他的產業微軟的做法則是，先了解產業的需求再決定要如何協助企業，微軟會從自己的戰略角度評估，若該問題戰略價值夠高，微軟會邀請企業成為策略夥伴，一同開發產品，若企業的問題在行業別中，微軟當下還沒認定這是全球性的產品，則會用現成的技術來協助企業解決問題。

AI浪潮帶動臺灣企業投資意願，先從企業AI化開始做起

不過，他也指出，「臺灣的問題其實在於產業！」根據他個人的觀察，多數臺灣企業的運作效率，都還停留在美國1990年的晚期，若一家企業自家的業務的效率，無法有效地提升，就要投入AI，這樣的想法是有些不切實際。

但「過去2個月很明顯感覺到臺灣企業投資或是研發AI的意願，提升非常多，」AI的興起，讓臺灣不少企業也想積極投入AI，因此，他建議，臺灣企業應採取「企業AI化」的策略，在打造AI應用的同時，也將自己企業內部的效率一併提升。

此外，他指出，「AI很有趣的是AI不只有技術，還包含UX，」使用者體驗設計不符合使用者需求，則會讓消費者，不想使用企業推出較低成本的服務，企業也無法達到開發AI應用來降低成本的目標。

因此，他提醒，企業面臨AI投資時，不要只想做AI技術，而是要全面性地將企業的科技技術提升，且在提升的過程中，要想辦法將AI技術，帶入企業的應用中，增加產品和服務的競爭力，以及產品的附加價值。

依照他的觀察，臺灣想投入AI的企業分為三種，第一種是老闆了解AI的重要性，且公司內部已經有部分團隊在研究AI。

第二類則是老闆雖然不太了解AI，但是看到大家都要投入，也決定要投入AI，最後一種則是目前企業營運順利，沒有意願導入新技術。

張仁炯表示，在過去2個月以來，臺灣開始出現很多第一類型的企業，且都是規模較大企業，其中，製造和健康照護的企業較多，但是各行各業都有想投入AI的企業，就連傳統產業也不例外。

軟體工程師如何成為AI工程師？

面對AI熱潮，臺灣軟體工程師如何轉戰AI工程師？張仁炯表示，參與AI專業論壇的人與國外相比不算多，AI技術的資源也不太夠，他鼓勵軟體工程師要勇於嘗試新技術，不要因為工作上原本的技術還能用，就停止學習。因此，具備程式語言能力的工程師要先了解應用場景，並思考AI技術如何幫助原本的應用，讓產品和服務更有效率。

長期來看，「不只AI，電腦技術每隔3～5年就會變得不一樣，」張仁炯認為，不管是程式語言或是技術，經過幾年都會有所改變，AI也是如此，軟體工程師要保持學習的狀態，必須要花足夠的時間了解技術趨勢，除了工程師自身要學習之外，企業也要保持學習能力，也就是說，組織也要對新技術和創新的想法抱持著開放的態度。