文／產經研究室主任戴國良顧問、研究員劉恒成
「工業技術研究院巨量資訊科技中心」為國內第一個以推動巨量資料技術與產業為任務的科技研發中心。東森新聞雲產經研究室本次專訪工業技術研究院巨量資訊科技中心智慧分析技術組組長-馮文生博士以及智慧應用技術組-林昱仁技術組長。以下為巨資中心團隊所分享巨資中心在巨量資料等資料處理的發展現況之專訪內容。
▲工研院巨資中心-林昱仁技術組長。(圖／記者劉恒成攝)
Q1.請簡要說明一下工研院巨量資訊科技中心的組織架構、人員數及成立宗旨目的?
馮文生博士(組長):
「成為產業界的開路先鋒」是工研院的願景，期許領先業界研發關鍵技術。
互聯網(Internet)與物聯網 (IoT)風潮興起後，產生了大量的資料可進行分析、預測、應用，工研院在4年前就看到了這個趨勢，領先產業成立巨量資料科技中心，中心主任為余孝先博士，他亦兼任資策會副執行長。目前巨資中心約有160人，其中超過35%為博士，60%為碩士，擁有高階研發人才。由於資料分析需要大量的數理統計，亦須對機器學習技術有所了解，因此博士級人力比重高於工研院的平均水準。
巨量資料已成為全球資訊及服務的新趨勢，資產價值從過去有形轉變至無形，「資料」儼然成為企業最重要的資產之一，並將成為資訊經濟時代的新石油。巨量資料技術就是要將資料原油，提煉出有高經濟價值的知識燃料。台灣長期以硬體組裝與生產為主，面對全球化的國際競爭，巨量資料分析技術將可強化我國在製造業以及服務業的競爭力。
Q2.請問工研院巨資中心成立以來，獲致那些研究成果?與民間企業有哪些合作專案?
馮文生博士(組長):
巨量資訊科技中心的成立任務有二，其一是建立智慧分析技術，協助資訊軟體業建立知識經濟核心能力；其二，是切入智慧分析應用，協助相關產業提昇生產力、創造新商機。執行的策略則是善用工研院跨領域整合之優勢，選擇台灣具獨特優勢之應用領域切入；並結合Social, Local, Mobile（SoLoMo）、智慧聯網（Internet of Things；IOT）、人工智慧（Artificial Intelligent）、開放源碼（Open Source）、開放資料（Open Data）等重要趨勢，與國內外產學研合作，加速帶動技術與產業的發展。
巨資中心依服務對象分成製造業及商務等兩大產業。製造業方面，主要研發機台故障預診斷、虛擬量測、缺陷站點分析、瑕疵影像辨識等技術，合作對象包括半導體、PCB與金屬加工廠商等。商務方面，主要研發商品與內容推薦、價格預測、文本分析等技術，合作對象包括電子商務、電信業者與廣告業者等。
巨資中心剛成立時，合作業者對於資料分析的正確性與成效多少會存疑，然在研發同仁的努力與廠商積極的配合並證實效益後，故障預診斷系統、推薦系統、智慧型搜尋引擎皆已陸續上線。
Q3.請問工研院巨資中心有哪些特色與優勢?
馮文生博士(組長):
巨資中心最大的特色及優勢為人才，包括數理統計、機器學習、軟體系統、跨領域整合等高階人才。由於巨量資料與人工智慧是未來的發展趨勢，因此在人才的招募方面具有吸引力。此外，為了要培育優秀的資料科學家(data scientist)，中心內部也開設了一系列訓練課程，佐以產業實際需求與大量資料，希冀能培養出適格的資料科學家。
巨資中心的另一優勢是工研院本身具備跨領域單位。針對不同產業，如資通、電光、機械、材化、生醫、綠能等皆可提供跨單位的資源與專家。以半導體產業為例，巨資中心與電光所合作了解產業需求、困難與挑戰，並實地於實驗室與實驗機台驗證後，再提供服務給廠商。此跨單位整合優勢，相較台灣或是全世界，都具有較大的優勢。
林昱仁技術組長:
巨資中心成立雖僅3年，然成立之初人員主要從資通所中已長期具備資料分析與相關系統平台開發實務經驗人員組成，已具備相關資歷及業界合作經驗，在巨資中心成立後則更聚焦於資料分析技術。
巨量資訊科技中心技術核心能量將涵蓋跨領域的需求，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，建構巨量資料及開放資料分析應用所需之運算平台，以巨量資料之創新應用情境來進行服務設計與商業模式，提供全方位的巨量資料解決方案。
Q4.請扼要說明一下工研院巨資中心與momo購物網合作概況與合作成果有哪些?應用了那些研究技術與方法?
林昱仁技術組長:
國內電商在巨量資料分析應用的起步較晚，富邦媒體科技（momo）於2013年找上工研院，希望能導入IT創新技術至其所營運之電商平台，協助平台推薦消費者有興趣的商品。巨資中心與momo購物網的合作，主要透過技術移轉的方式，提供給momo商品推薦技術，應用於包含首頁、分類頁、商品頁的推薦應用及首頁個人化動態樓層看板等，並提供精準化搜尋技術應用於商品搜尋引擎。巨資中心的技術融合了逾十種多重分析演算法組合及導入線上、離線的分析模式，可以在數十萬商品與數百萬使用者的營運規模下，快速於兩秒內即時運算、分析使用者行為。經過實際的操作下，巨資中心所提供的技術不僅點擊率及轉換率皆有提高，近年來網購營收更是持續呈現大幅度的成長。
Q5.請問工研院巨資中心與民間企業合作成功的雙方要件有哪些?
馮文生博士(組長):
企業高層的決心與企業各部門的配合相當關鍵。資訊部門擁有資料，生管部門擁有製造專業，要彼此緊密合作才能發揮成效，所以高層必須下來督導。另外，國內許多資訊化程度不高的產業尚不具備收集資料能力，須先解決IOT感測器裝設問題才能進行收集資料並進一步累積資料。近年來感測器已由半導體產業逐漸普及至PCB、工具機、金屬加工等產業，由於資料累積須2~3年，因此BigData的普及化尚需時間。
林昱仁技術組長:
合作要成功首要是企業主要能支持認可資料分析可為他們帶來幫助。以商務來看，一般業者主要會看營收。然成效可能分為很多面向而非單一面向，透過分析推薦可了解目標客戶的需求，進而提升滿意度、黏著度等，有時並無法直接反應於短期絕對營收數字上。另在資料面的配合，有賴業者將分析所需的資料LOG下來以及系統的調整，這都需要花費額外人力配合投入。
Q6.請問工研院巨資中心未來發展的重點與方向有哪些?
馮文生博士(組長):
資料巨量分析技術的下一個發展方向將結合人工智慧（Artificial Intelligence，AI）。人工智慧近來又受到了矚目，其中，最重要的技術突破就是深層增強式學習技術(Deep Reinforcement Learning; DRL)。以Alpha GO打敗圍棋高手為例，它透過深層學習技術將大量的歷史棋盤萃取出盤勢型態，再透過增強式學習技術，讓電腦程式互相對弈，自主學習出對應的棋力，使之變強並打敗眾多人類圍棋高手。AI最重要的應用是透過巨量資料與人類經驗，學習成為虛擬專家，包括虛擬工程師、虛擬理財專員、虛擬醫療助理、虛擬客服助理等。
林昱仁技術組長:
虛擬理財專員方面，由於現有理專人數有限，所能服務人數亦有限。造成資產不高的人沒人服務。在導入AI技術後可自動分析客戶之投資風險及資產報酬預測，進行資產配置建議，24小時無休提供服務。由於不需要人員來服務，進入門檻較低，可服務更多的人。
在工研院強化系統、軟體與服務研發之宏觀策略之下，期許巨量資訊科技中心成為台灣發展巨量資料技術與分析的研究重鎮，並藉由產業應用之方式，將研究成果技轉至國內廠商，積極促成新創事業，以提升產業加值競爭力。
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