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產業
近幾年來，深度學習、機器學習等演算法的突破，讓語音和圖像辨識逐漸成熟，而隨著 5G 、大數據、雲端運算、物聯網（IoT）的興起，讓 AI 發展所需的底層技術已經漸漸備齊。這使得 AI 新科技開始從「底層技術」的研發，轉向各個領域的「實際應用」。
AI新科技應用已從各處單點開花，開始融入我們的生活
其實，這些 AI新科技 應用也已經悄悄融入到我們的生活周邊，像是：Apple Siri、Google Assistant 都已經能透過自然語言處理（ NLP，Natural Language Processing ）辨識聲音及講話內容，並與我們對話和互動。手機和機場也應用人臉辨識，做到解鎖、支付和快速通關。追劇和聽歌用的 Netflix 和 Spotify，也總是能藉由推薦系統，把我們喜歡的內容送到眼前。
可以說，當企業將 AI新科技運用得越好，就更貼合用戶需求創造出好的體驗來搶佔營收，或者以更有效率的營運方式節省成本，為企業帶來更多獲利和商業價值。
AI新科技是國家級軍備競賽，迫使政府必須帶頭往前衝
然而，現階段 AI新科技 已不僅止於企業之間的競爭，更是彰顯一個國家國力的軍備競賽。美國資訊技術和創新基金會（ ITIF，Information Technology and Innovation Foundation ）旗下的資料創新中心（ Center for Data Innovation ），2019 年提出一份報告指出：「下一個世代將是以 AI 爭奪國力的世代」。
既然事關國家競爭力，可想而知，各國政府自然紛紛投入 AI新科技的研究，甚至把 AI新科技 研發提升到了國家戰略層級，確保國家能在未來的 AI新科技浪潮中站穩腳步，順應智慧化時代的來臨，AI 新科技儼然已是影響產業政策和經濟走向的關鍵要素。
交通運輸作為城市的血液，為政府 AI新科技發展重心之一
也正因如此，AI新科技的發展肯定不能只靠企業單打獨鬥，政府除了政策支持外，基礎建設更是能夠大大施力的一環。
而交通運輸又是基礎建設的重中之重，怎麼說呢？一個國家物理上可以說是由城市組成的，而交通就像一個城市的血管，當作為經濟命脈的血管阻塞，身體要怎麼健康呢？
然而，隨著科技進步，交通問題卻沒有妥善地改進，不論先進如美國紐約，或者新興市場如泰國曼谷，都市中的可怕塞車情景仍然天天上演。若能將 AI新科技運用於改善城市交通運輸，便可能大大降低交通紊亂衍生出的物流、通勤、事故等有形和無形成本，活化經濟命脈。這也讓智慧交通成為政府帶頭導入 AI新科技技術的重點領域，拓墣產業研究院預估 2024 年全球智慧交通市場產值盼突破 2,700 億美元，進而延伸發展成智慧城市。
智慧交通 2 大關鍵：基礎設施 ＆ 自駕車
事實上，隨著資通訊科技的進展，智慧交通、智慧運輸已不再是口號，而是現在進行式。像是已在桃園、新竹試運行的「智慧車流分析系統」，就是將路口攝影機紀錄的影像，結合 IoT 的資訊傳輸，經由 AI新科技進行影像辨識及車流分析，依車流量即時調整交通號誌配置，以改善交通與車流情況。
除此之外，作為「血液」的「自駕車」也已經是 Apple、Tesla、Google 等科技巨頭們重點角逐的下一個戰場。而不論是交通基礎設施，還是自駕車，智慧交通的技術比拚重點已不再只是「硬體」設備，AI 應用的「軟體」研發與整合才更是核心。
這點從 2020 年底曝光的 Apple Car 造車計畫「 Project Titan 」也可看出端倪。Apple 自啟動造車計畫後，截至 2020 年底共收購了近 30 家 AI 公司，當中更有許多與汽車自動駕駛系統有關。加上 2020 年 Apple 整個自駕車團隊的負責主管，也由原本打造出 Apple Watch、負責硬體設計的老將 Bob Mansfield，更換為人工智慧和機器學習部門的最高主管 John Giannandrea。隱含著未來自駕車的競爭關鍵，就在於自動駕駛系統的 AI新科技技術。
交通血液通順後，AI新科技應用將有更多領域延伸
未來透過智慧交通系統，救護車、消防車能更迅速、安全地抵達現場；也可結合執法部門的犯罪資料，查找失竊車輛和追蹤罪犯，逐步實現智慧城市。
而隨著 AI 技術的導入持續蔓延到更多領域中，讓 AI 新科技的商轉加速，也將帶來越來越龐大的商機與投資機會。而 AI 應用的範疇很廣，想要抓住 AI新科技產業趨勢，亦可以透過投資像是富蘭克林華美 AI 新科技基金等 AI 產業基金，達到多元佈局與風險分散的效果，不僅掌握 AI 新科技的投資機會，更可以一同參與世界改變的過程。
- 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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