檢視 AI 的原始碼

{| class="wiki-0table" style="float:right; margin: -10px 0px 10px 20px; text-align:left"
|<center>'''AI'''<br><img src=https://www.moea.gov.tw/Mns/main/content/wHandEditorFile.ashx?file_id=12173 =CAU" width="250"></center><small>
[https://www.moea.gov.tw/MNS/doit/content/Content.aspx?menu_id=36610 圖片來源]</small> 
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'''AI'''

人工智慧（Artificial Intelligence; 簡稱AI）亦稱機器智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的人類智慧的技術。

人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」，智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。

曾經只是科幻情節的機器人構想，如今已在眾多企業中已成真。同時，通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。

2023年，Chat GPT開啟了生成式AI旋風，進入2024年AI旋風不僅沒有熄火，還越燒越旺。科技的進步讓人不得不開始重視，這些技術將如何影響我們的生活。

==AI的核心==
包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、計劃、學習、交流、感知、移動 、移物、使用工具和操控機械的能力等。

甚至在影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水準，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的AI。

目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演，廣泛應用於許多不同領域。

例如機器人經營餐館和商店並修復城市基礎設施。人工智慧管理運輸系統和自動駕駛車輛。智慧平台管理多個城市領域，垃圾收集和空氣品質監測。

事實上，城市人工智慧體現在城市空間、基礎設施和技術中，將我們的城市變成了無人監督的自治實體。可以方便地實時實現數位化支援的智慧響應服務。許多城市現在主動利用大數據和人工智慧，通過為我們的基礎設施提供更好的能源、計算能力和連接性來提高經濟回報。

==AI on Chip終端智慧發展技術==
AI是各種新興科技的重要關鍵技術，2022年底OpenAI推出的ChatGPT更成功帶動話題，也讓大型AI模型複雜運算與晶片傳輸速度備受重視。

在AI時代，半導體產業扮演著不可或缺的角色，提供高效能、低功耗、高速傳輸、高穩定性的AI晶片，以滿足各種不同的應用需求。從自駕車(Autonomous Drive, AD)、大數據(Big Data)到智慧城市，以及消費者個人日常生活中，AI應用逐步普及化，AI晶片新戰場已逐漸成型。<ref>[https://www.moea.gov.tw/MNS/doit/content/Content.aspx?menu_id=36610  經濟部產業司 熱門技術 AI晶片與新世代半導體 ]</ref>

==整合 AI 的優勢==
將人工智慧與現有的營運或業務模式進行整合，雖然在乍看之下相當耗時費力，但事成後能展現的優勢一般遠遠超過所經歷的挑戰。<ref>[https://www.intel.com.tw/content/www/tw/zh/robotics/artificial-intelligence-robotics.html  intel.com - 人工智慧（AI）與機器人技術]</ref>

===提高生產力與效率===
現今的公司行號面臨到前所未有的爆量需求。客戶想要更快交付。利害關係人想要更高的生產力和提升的效率。而員工希望在無須過勞或受傷的情況下貢獻一己之力。AI 機器人可從全方位提供協助。它們執行重複或耗時的工作，例如檢查庫存並提醒員工在零售環境中缺貨或放錯位置的物品。如此一來可加快產品的交付速度、提高生產力，並使人類員工有餘裕從事更高層級、體力消耗更少的任務，例如尋找改善流程的方式、疑難排解 AMR 的問題，或是開發新的構想。

===改善品質和精確性===
AI 機器能夠查看並瞭解其環境，以便完成組裝線上的品管檢查等複雜任務。在工業應用上，AI 機器人可檢查內部商品品質，而非將這項工作延至流程最後階段，可替製造商節省時間與成本。閱讀 Audi 如何與 Intel 和 Nebbiolo Technologies 合作，透過 Intel 支援的機械手臂、機器學習和預測分析來加強焊接檢查、改善品管流程。1

===加強員工安全===
AI 機器人在改善工作場所安全上扮演了不容忽視的角色。石油和天然產業的公司常會利用 AI 機器人在危險的環境中執行資料收集或安全檢查的任務，以降低人類的風險。由於 AI 支援的機器人可以學習人類的手勢和語音，它們能在與員工一同安全工作的同時，不斷提升自己完成任務的能力。

==CoWoS封裝技術==
AI晶片需要快速有效處理資料，封裝技術可提高半導體表現，成為近來已觸微縮極限的先進製程特別強調的重點。

台積電積電得益於CoWoS封裝技術，獨拿NVIDIA大單。根據報導，封裝製程中，晶片以3D立體方式堆疊，可縮短晶片彼此間的距離、加快連結速度，進而將效能提高50%以上。

晶片堆疊、封裝的方式，會對效能表現帶來巨大差異。台積電2012年首度推出CoWoS封裝技術且持續升級至今，全球半導體業也出現結合記憶體、系統單晶片等不同半導體，來創造全新等級半導體的新技術，即所謂的異質整合(Heterogeneous Integration)。輝達、蘋果(Apple Inc.)及超微(AMD)如今若沒有台積電及其封裝技術，就無法打造核心產品。<ref>[https://www.bnext.com.tw/article/75902/tsmc-samsung-ai?  數位時代 - 台積電靠一技術，獨拿輝達AI大單！韓媒：三星擁3奈米也吃不到]</ref>

==AI晶片最大受惠者==
2024年，AI晶片吹自研風，[[台積電]]是最大受惠者。<ref>[https://www.ctee.com.tw/news/20231120700044-439901  工商時報 - AI晶片吹自研風 台積大贏家]</ref>

全球六大科技巨擘擴大自研ASIC晶片成趨勢，微軟推出首款自研AI晶片Maia由台積操刀。

Meta首款自研AI晶片MTIA最快2025年推出，採台積電7奈米製程。

特斯拉Dojo D1，同樣採台積電7奈米的單一晶片尺寸達645平方毫米，堪稱巨型超級晶片。

==AI霸主==
AI旋風越燒越旺，擁有Open AI 49%股權的[[微軟]](Microsoft)，不僅掌握Chat GPT成長，同時將其整合至Azure OpenAI雲端服務中，隱然成為AI霸主，打敗蘋果衝上全球市值第一大公司。<ref>[https://www.businesstoday.com.tw/article/category/183013/post/202402190011/   今周刊 - 美股AI旋風下]</ref>

==視頻==
{{#evu:https://www.youtube.com/watch?v=rgUHyt8mXJo}}
AI世代奪先機! 六大科技巨擘自研AI晶片台積電全拿 ... - YouTube

==參考資料==