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產業
人工智慧（AI）的概念雖然存在了很久，卻好像在這幾年突然爆炸性的成為產業發展風口，究竟 AI 是如何效仿人類大腦並做出決策呢？ 能夠負荷巨量資料即時運算的 5G 底層環境，又如何成為 AI 新科技發展的重要推手呢？
拆解 AI 新科技如何實現，密不可分的「物聯網」和「演算法」
簡單來說， AI 就是要結合「電腦的運算速度」及「人腦的判斷能力」，所以為了實現 AI，必須讓電腦像人一樣能「把從外部蒐集回來資訊和數據，傳輸並儲存起來，從中學習且正確理解後，做出判斷、回應和行動」。因此，AI 的發展跟「物聯網」（IoT）和「演算法」密不可分。怎麼說呢？
- 物聯網：讓萬物都能夠蒐集和傳輸資訊
物聯網扮演著「資料蒐集和傳輸」的角色，讓各種終端設備，都能夠透過「感測器」蒐集資訊，包含影像、聲音、位置、溫度、濕度…等，透過「網路」將資料傳輸出去。舉例來說：「公車動態系統」就是藉由 GPS 感知公車的位置，將公車的定位即時傳送到控制中心的運算系統，分析處理後再將所有公車的位置和到站時間，回傳到各個站牌或應用程式中。 - 演算法：訓練電腦正確理解後做出判斷
「演算法」也就是我們常聽到的「深度學習」及「機器學習」。「深度學習」指的是讓電腦針對蒐集回來的大量圖像、聲音等資訊，分析資料的表徵和模式，並進行分類，讓電腦能夠「正確理解」這些資訊是什麼，像是識別出「照片中那個毛茸茸的東西」叫做「貓」，進而達到圖像辨識和語音辨識；「機器學習」則是透過演算法，讓電腦持續從過往收集到的資料中，進行訓練並找到資料運行的規則和模式，進而預測推論及回應，例如當某個路段在 10 分鐘內有 3 頭牛跑到馬路上，代表接下來很可能有牛群經過，因此提前警示靠近此路段的車輛「小心牛群」。
人工智慧物聯網（AIoT）：結合 AI 與 IoT 的智慧應用
當 AI 讓電腦的自主學習和判斷能力越來越成熟，AIoT 就成為 AI 應用落地的關鍵之一。AIoT 是 AI 加上 IoT 的縮寫，也就是將物聯網與人工智慧融合，在 IoT 裝置上結合應用 AI 技術，如此一來，AIoT 設備就能透過不同裝置之間的感測器，蒐集大量資料，並讓 AI 進行學習和做出回應，然後透過數據累積不斷進化，滿足各種人性化的需求。
AIoT 讓設備同時具有資料蒐集和自主學習的能力，當基礎架構和技術發展的越來越成熟，AIoT 就能夠應用在各種場域，形成 AI 生態圈，像是智慧交通、智慧醫療、智慧製造、智慧金融…等。
巨量資料傳輸需求，讓 5G 成為 AI新科技的重要拼圖
AIoT 既然要串連起各種設備的資訊，並且分析學習後給出回應，那麼大量設備蒐集而來形式多樣的巨量資料，對於資訊的傳輸會是一大考驗。尤其影像資訊不但更複雜，資料量也更大，因此過去 4G 時代的網路，還沒有辦法滿足 AI 對資料傳輸量、傳輸速度和運算能力的要求。
而 5G 通訊的 3 大核心技術： eMBB（增強型行動寬頻）、uRLLC（超可靠低延遲通信）和mMTC（巨量多機器型態通訊），讓 5G 不只是具有更快的傳輸速度，還能大幅縮短通訊的延遲時間，並使 5G 的基地台能夠同時連結更大量的設備，滿足 AIoT 應用的發展剛需，像是實現自駕車對緊急煞車的安全性要求，以及大量終端設備的數據串連。這也是為什麼近幾年5G 通訊才逐漸落地，AI新科技熱潮便席捲而來。
新冠疫情掀起 AI 新科技應用風潮，全球資金往哪去？
而 2020 年超大黑天鵝的新冠疫情，造就全球股巿資金浪潮，也幫 AI 新科技應用的落地推了一把，避免接觸、遠距離服務等需求，迫使產業加速發展 5G＋IoT＋AI 的應用，帶動有史以來最大的牛巿。以富蘭克林華美AI新科技基金為例，面對疫情當頭，募集期間基金規模一舉突破百億新台幣，市場回饋堪稱火熱。
再加上基金投資門檻低且基金所持有的標的相對多檔，能分散個股風險，對於想積極操作或產業沒有特別研究，純粹看好未來科技動能的小資族來說，科技型基金成了熱門的投資選項。尤其AI投資規模自2016年起，以年複合成長率63.5%的速度飛快成長，據麥肯錫研究，AI 領域將在 2030 年為全球帶來 13 兆美元的產值，投資上若能掌握這樣的科技成長、相關產業商機，自然能掌握股市成長之趨勢與方向。
- 本基金經金融監督管理委員會同意生效，惟不表示絕無風險。本證券投資信託事業以往之經理績效不保證基金之最低投資收益；本證券投資信託事業除盡善良管理人之注意義務外，不負責本基金之盈虧，亦不保證最低之收益，投資人申購前應詳閱基金公開說明書。本文提及之經濟走勢預測不必然代表本基金之績效，本基金投資風險請詳閱基金公開說明書。
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