創新科技論壇巨頭雲集，微軟、Google、Amazon 等暢談市場趨勢

【Technews科技新報】由香港貿易發展局（貿發局）所主辦的第 37 屆香港秋季電子產品展（秋電展）、電子組件及生產技術展於昨日（10/13）盛大開幕，共吸引 25 個國家和地區超過 4,300 家廠商前來參展，中國台灣地區新創競技場也帶領台灣新創團隊前往參與。在首日的「創新科技論壇」中，主辦單位也廣邀微軟、Google、Amazon、Mobileye、華為、騰訊、E-Ink 等代表，分享自家企業正在投入的技術以及市場布局。

創新科技論壇以「互聯世界」為主題，香港特首林鄭月娥也在致開幕辭中承諾，香港政府將推廣八大措施來提升香港的科技實力，包含為大學的研究投入兩倍經費、從學研機構培養本地人才以及透過企業招募海外人才、邀請私人創投與政府合力投資新創、解除妨礙新創的陳舊法規、開放政府資訊以建立智慧城市、加強學校與社區教育，以及提升硬體及基礎設施，例如與深圳市政府合作規劃創新科技園區等，而該園區一但完工，將成為香港最大的科技園區。

微軟：混合實境（MR）將是工業 4.0 重要一環

在本次創新科技論壇中，最明顯的趨勢，就是大多數企業代表都不約而同強調用上了 AI 技術。香港微軟架構技術顧問張浩明表示，隨著工業 4.0 持續發展，微軟透過頭戴設備 HoloLens 混合實境（Mix Reaity，MR）應用，將可以比目前的增強現實（Augmented Reality，AR）帶來更多幫助。他以 Pokemon Go 為例，當我們開啟 AR 要抓寶時，若是畫面剛好對著一堵牆，你把寶貝球丟出去卻不會碰到牆反彈，也就是跟背景不會產生互動。而 MR 就是要改善這一點，使數位環境里的事物能具有真實的物理反應：Physical Reality ∩ Digital Reality = Mix Reality。

至於要讓 HoloLens 的 MR 辦到這些任務，則得靠大量數據的累積以及 AI 進行運算跟辨識，這些都是透過大量設備及感測器，發揮微軟的雲端與邊緣智能來達成的。目前微軟已經與福特汽車等多家企業合作。福特的設計師能藉由 HoloLens 來混合虛擬 3D 全像（Hologram）搭配黏土模型和實體汽車，以加速體驗與實驗設計成果，同時也節省大量時間，不再需要像過往一樣，每一種新設計就要建立一個黏土模型。

Google 公共政策和政府事業總監陳欽淇提到，Google 如何成為世界上最強大的搜索引擎，除了搜索網頁外，還包括圖片、新聞、地圖、影片等，每天處理全世界超過 30 億次的搜索，靠的正是機器學習。他提出一個情境，在美國紐約市的民眾搜索「Giants」這個詞，搜索結果首先會出現紐約巨人美式足球隊，不過在其他國家搜索這詞，跳出來的可能就是毛茸茸的龐然大物了。或是當我們想要看看「船」長什麼樣子，你只要輸入「船」這個字就會出現圖片，但如果我們輸入的是「跳舞」甚至是「難過」這類非具象化的詞呢？搜索引擎要怎麼判斷呈現哪些圖片？

陳欽淇以最近 Google 新品發布會才亮相的 Google Clip 相機為例，這個相機搭載了 Myriad 2 視覺處理晶元，像是能在辨識到小嬰兒笑臉時自動拍照，捕捉美好一刻，這就是 AI 圖像辨識的應用。但他也強調，目前人們透過手機語音搜索的比例已經提高到了 20%，未來還會更高，AI 語音辨識重要性同樣將持續增加。因此，為了讓機器學習的步調加快，陳欽淇鼓勵開發者們多使用開放原始碼，例如利用 GitHub 分享工具，採取 TensorFlow 進行研發，並使用 Google 雲端平台來建構網站或應用程序。

Amazon 港澳台商務發展事業負責人 Zane Moi 表示，Amazon 在 AI 及物聯網上的應用已經無所不在。從各地物流中心的倉儲機器人 Kiva 挑選路線、Amazon 網站的搜索引擎購物推薦、零售體驗 Amazon Go 的電腦視覺技術，到 Alexa 藉助自然語言理解和自動語音辨識深度學習提供服務，都是得益於機器學習。因此他便向大家介紹而 AWS 的雲端 AI 服務，讓所有非機器學習專業的開發人員能夠進一步了解相關應用。

這些 AI 服務主要包含圖像辨識 Amazon Rekognition、文字轉真人語音 Amazon Polly，以及類似 Alexa 的對話式應用服務 Amazon Lex。基於深度學習技術的 Amazon Rekognition，可分析物件、人臉及場景。Amazon Polly 透過自然語音處理，可將文字轉換成真人發音的 MP3。Amazon Lex 則是基於 Alexa 的自然語言理解、自動語音識別與深度學習，將人說的話轉換為電腦可以處理的型式，再重新轉換為人類的說話方式，完成人機對話，若用在客服上能讓使用者覺得宛如真人。Zane Moi 認為，AI 的進展能讓生活更加便利且「人性化」，而 AWS 足以支持各種主要深度學習架構，能為開發者提供最開放彈性的環境。

（首圖來源：《科技新報》攝）

倒吊在象牙塔的窗口外。

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