人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在多方資訊狂轟濫炸下，大眾已必然聽聞。
但人工智慧到底是神是廢？現行技術價值如何？未來發展如何？卻少有人能客觀公允掌握。
本書嘗試讓技術從業者、參與者、推廣者、銷售者、投資界乃至一般大眾均能真確了解人工智慧，並共同讓產業發展良善有序、產業鏈強大壯盛！
人工智慧無處不在，可能遠在跨洲越洋的資料中心內、可能在辦公室深處的房門內、可能在抬頭可見的手機基地台旁、在特斯拉電動車上、在你的智慧手機、智慧手錶裡，乃至走道的數位看板、轉角的監控攝影機中。
所以你說AI只有幾家大公司用得上，好像也沒有那麼對。
所以你要把它想得美一點，它是平地一聲雷，輝達、台積電的股價都應該後面加一千個零，是嗎？
但是你知道有資訊科技以來，人類至少經過三次AI的浪潮。很多公司運用AI運用得嚇嚇叫，如文藝復興基金，用機器學習投資，20年來平均的年化報酬率遠勝巴菲特。
所以你說AI前程遠大！很OK，但它說他橫空出世？倒也未必，它只是一個連續的改善過程！
當然有關AI最誇張的是想像是《魔鬼終結者》，一個是幹掉想毁滅人類的傢伙，而且他可以和人腦一樣的運作。不過有的人是殺人魔，有的人是慈善家。不知可以和人腦一樣運作的AI是慈善家或是殺人魔？
AI的形式有很多種，從撰寫大量複雜的函式來實現人工智慧的專家系統，到以大量資料反求智慧判定函式的演算法，如支援向量機（Support Vector Machine, SVM）、決策樹（Decision Tree）等，此領域統稱為機器學習（Machine Learning, ML），而運用神經網路技術，將網路的節點深度擴展延伸，以獲得更好的智慧判定效果，則稱為深度學習（Deep Learning, DL）。
你越了解AI的技術背景，就越能掌握它未來對人類的影響。如果你想投資AI相關產業，就更是需要深入了解了。
任何資訊科技的運用都有兩個層面，軟體以及執行軟體的硬體。本書除了說明AI運用的基本原理之外，也將詳細說明有關AI的軟體及硬體產業鏈。對一個投資人而言，完整的了解一個產業的上下游關係，是十分必要的。
總不能輝達業績創新高，而你完全沒有概念台積電會好還是不好吧？
本書以圖文對照的方式，讓你對AI有清楚的認識。不論投資、或生活，可以在新科技浪潮中，穩定前行。
本書特色
◎100個單元，幫你輕鬆建構清晰的知識網
本書以對人工智慧沒有認識的民眾為對象，挑選了100個知識點；每則文字短短500字，搭配相關的圖表，讓你從零開始，建立完整的知識網。
◎關於AI從入門到相關產業鏈全盤解析
從AI的歷史，到未來的運用潛力；從硬體的零組件，到軟體的組成；從不同AI模型，到效能評測的指標。
讀完本書，讓你對AI的運用及潛力有基本的了解，成為公司導入AI運用的最佳人選。
◎立論平衡，不跟風向
作者電機工程科系畢業而後跨足電腦科學、資通訊技術、商業管理、產業分析等領域，長期在專業的資訊媒體及研究機構工作，有大量機會接觸AI相關產業的重要廠商及重量級研究人員，因此可以產生客觀而符合事實的論證，協助讀者做出正確的判斷。
作者簡介：
江達威
2年品牌商全球市場銷售分析與預測。
10年以上資通訊媒體編輯。
15年以上外商、本土科技產業分析師。
華文維基百科執行編輯。
作者序
關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）一詞，即便很少接觸資訊技術領域的人，也透過各種財經、商管領域的頻道或刊物等，狂轟濫炸到必然聽聞，但人工智慧到底是神是廢？對其現行技術價值與未來發展等，估計少有人能客觀公允看待。
甚至許多人對人工智慧有過度想像與誤解，如同筆者小時候乍聽到心理學，就以為修習這門學問就能完全洞察每個人的心思；或乍聽到經濟學，就以為領略了便能立即賺大錢。
順著這樣的思路，望文生義的結果，可能會認為AI全知全能萬事通，但其實是有限度的；又或者受太多科幻影視作品的影響，將科技朝恐怖副作用的方向擴展想像，如魔鬼終結者（Terminator）系列電影中，具有高度智慧的天網（Skynet）系統反而開始屠殺起人類。
因為認知的偏誤，導致筆者身邊的親友同事常出現不理性的投資，即便與人工智慧僅有些許沾邊的企業，也會被誇大渲染成人工智慧概念股，股價進而被追高捧熱，之後自然是黯淡收場。
為了讓各界能更真確看待人工智慧，大體領略其技術本質價值，進一步則瞭解其產業面向、市場應用，如此在人工智慧相關議題的投資選擇上才不至於受誤導或失焦，哪怕是多一分的務實認知與公允看待，就已經達到本書的目標。
為了更快速掌握人工智慧產業鏈，經推敲思考後，將本書內容拆解成六個部分，對於人工智慧僅有初步概念者建議循序閱讀，至於已有初步概念者則可以從第二部分開始閱讀。
若本身已經是資訊領域的從業者，例如已涉獵硬體領域，則可以從第五部分開始閱讀；或已在軟體相關領域者，建議從第三部分開始閱讀；另外，第二部分屬於現行與未來應用，第六部分為展望與相關提醒，無論是否已在資訊軟硬體領域都建議閱讀。
第一部分 人工智慧必修、先修基本認知
快速簡介人工智慧的技術起源以及至今為止的發展脈絡，並說明在一般報章媒體常見的人工智慧詞彙意涵，同時也解釋數個常見的熱門相關詞句的真實意涵，避免落入行銷煙霧（buzzword，時髦術語）的陷阱，而對人工智慧有誤解或過度期許。
第二部分 人工智慧現行、未來潛力應用
人工智慧技術已逐步運用、滲透到社會的各層面，例如門禁系統的臉部識別、手機打字的智慧性預先猜字，甚至在影像處理上可以抹去照片中不要的形物，而後用推算補上自然景物等。
展望後續，人工智慧是否有更多可能的應用？哪些應用已初見端倪？哪些應用可能乍聽之下天馬行空，但透過技術精進或突破可行性有可能逐步提升？將對此進行觀察探究。
第三部分 人工智慧半導體、晶片產業鏈
人工智慧為軟體技術，需透過硬體執行運算才能實現、體現其功效價值，故硬體為整體產業鏈的上游，主要為硬體晶片、硬體資訊系統等，晶片則能再細分出電路技術授權（IP provider）、代客設計電路、晶片代生產（foundry）、晶片代封裝測試，以及完整晶片品牌通路銷售（fabless）等。
第四部分 人工智慧模組、硬體系統產業鏈
人工智慧的硬體資訊系統牽涉到系統設計、系統整合，並需要透過多種模組進行組裝，例如散熱模組（thermal module）、記憶體模組（memory module）、供電單元（Power Supply Unit）、相關板卡等，系統也有自有品牌、代工等不同經營路線。
第五部分 人工智慧軟體、服務與相關產業鏈
人工智慧產業鏈另一項重點是具有多樣、龐雜、變化快速的軟體生態系統（ecosystem），例如資料集（dataset）、演算法（algorithm）、框架（framework）、軟體開發套件（SDK）、中介軟體（middleware）等，且每幾年就有重大推進。
另外與軟體息息相關的也包含衍生的相關服務，如代客資料清洗（data cleaning）服務、代客標記（labeling）服務、代客開發服務、雲端服務（cloud service）、系統整合（system integration）服務等，並開始衍生出配套內容等發展。
第六部分 人工智慧發展變數與展望
人工智慧看似擁有一片閃亮未來，但也不全然是坦途，人工智慧的後續發展也可能有隱憂或不可避免的磨難，例如其技術有可能遭誤用、濫用，甚有駭客或犯罪組織存心惡用。
因此技術開發應用上如何自律？如何納管稽核？如何究責？甚至在傷災發生時如何配套補償等，若沒有明確清晰的依據與規範，人工智慧則難以進一步開展。另外，人工智慧過往也歷經熱潮與冷淡，新一波熱潮是否能維持，也需要更多具體評估、客觀研判。
簡單總結而言，人工智慧產業鏈可說是現行資訊軟硬體產業鏈的持續擴大、擴展延伸，因此過往的資訊產業分析依然適用於人工智慧領域，例如硬體產業牽涉到廠房、產線等重大固定成本投資，新的產能投資需要龐大金錢與冗長時間才能實現到位，到位時可能需求量又不如原先的估算，對此可能減緩投資，甚至變賣部分資產，故適用於常言的蛛網理論（Cobweb Theory）。
又如人工智慧的軟硬體技術均在蓬勃發展，故也必須格外評估與關注，波特五力分析（Porter five forces analysis）中的潛在進入者威脅（Threat of new entrants），稍有不慎，有可能市場主佔地位易主，或大幅改變產業遊戲規則。
最後，人工智慧產業鏈能否強大壯盛，有賴各界對其真確真實的瞭解，不僅是技術從業者、參與者，也包含推廣者、銷售者、投資界，乃至一般大眾，期共勉之。
關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）一詞，即便很少接觸資訊技術領域的人，也透過各種財經、商管領域的頻道或刊物等，狂轟濫炸到必然聽聞，但人工智慧到底是神是廢？對其現行技術價值與未來發展等，估計少有人能客觀公允看待。
甚至許多人對人工智慧有過度想像與誤解，如同筆者小時候乍聽到心理學，就以為修習這門學問就能完全洞察每個人的心思；或乍聽到經濟學，就以為領略了便能立即賺大錢。
順著這樣的思路，望文生義的結果，可能會認為AI全知全能萬事通，但其實是有限度的；又或者受太多科幻影視作品的影響，將科技朝恐...
目錄
CH 1 人工智慧必修、先修基本認知
01從人類產業變革說起
02人工智慧已是第三波浪潮
03人工智慧必先懂訓練與推論
04人工智慧、機器學習、深度學習
05人工智慧先從桌上開發開始
06運用雲端環境完成模型正式訓練
07在雲端訓練、在雲端推論
08物聯網搭配人工智慧的人工智慧物聯網
09賦予邊緣運算人工智慧的邊緣人工智慧
10讓人工智慧滲透到最末梢的微型機器學習
11自然語言處理、大型語言模型
12何謂生成式人工智慧、人工智慧產生內容？
13何謂弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧？
14如何衡量人工智慧模型的表現？
15人工智慧的效能標竿基準測試
16電腦視覺、自然語言處理、資料科學、大數據
17全球都在關注人工智慧
18人工智慧產業關鍵技術大事紀
19國內外人工智慧相關報導媒體、產業研究
20人工智慧市場成長可期
CH 2 人工智慧現行、未來潛力應用
21自駕車
22更智慧的聊天機器人
23智慧精準推播行銷
24資通訊安全防護
25自動剪接電影預告片
26加速數位內容創作
27生產良率把關
28會議記錄與重點摘要
29搭配無人機的人工智慧應用
30人工智慧應用於生醫領域
31各種人工智慧預測應用
32更親和智慧的數位助理
33門禁與工安
34用於考古還原、用於外星人探索
35人工智慧協助程式開發、測試、運作
36公部門人工智慧便民服務
37人工智慧出題、解題集散地
38創新的非營利、公益應用
39更多嘗試的應用
40駭客也愛用人工智慧
CH 3 人工智慧半導體、晶片產業鏈
41人工智慧硬體加速晶片
42電子設計自動化軟體商
43晶片設計服務商
44晶圓代工廠
45封裝測試代工廠
46晶片載板商
47矽智財供應商
48人工智慧晶片供應鏈簡要總結
49一般用途型繪圖處理器
50現場可程式化邏輯閘陣列晶片
51特定應用晶片
52人工智慧新晶片積極搶市的四大契機
53追加指令集的中央處理器
54可兜售的人工智慧加速電路
55只在特定手機或雲端的獨家加速晶片
56人工智慧有助於晶片設計驗證
57先進封裝技術亦有助人工智慧晶片
58 CoWoS等先進封裝概念股當關注
59高頻寬記憶體、CXL協定等不可忽視
60 NVIDIA NVLink、NVSwitch帶來更多商機啟發
CH 4 人工智慧模組、硬體系統產業鏈
61伺服器與工業控制電腦
62伺服器品牌商
63系統代工商、系統模組商
64 DRAM、NAND型快閃記憶體模組商
65電源模組（電源供應器單元）商
66氣冷散熱模組商
67水冷、沉浸式散熱模組商
68伺服器機殼商
69更多系統面的相關業者
70生產製造外的相關支援服務商
CH5 人工智慧軟體、服務與相關產業鏈
71本機端軟體、雲端軟體
72人工智慧框架
73三種公有雲服務類型
74資料集、函式庫、框架可否賣錢？
75預先訓練好的人工智慧模型
76人工智慧應用程式
77雲端應用程式市集
78公有雲基礎建設即服務
79人工智慧硬體加速雲端服務
80伺服器訂閱服務
81代客撰寫、開發人工智慧服務
82系統整合商
83商業顧問諮詢
84人工智慧的GRC市場
85配銷、分銷商
86人工智慧教育與技能認證
87營運技術型人工智慧
88新創、創投、加速器、孵化器
89人工智慧研究單位與專案社群
90關注人工智慧技術的複合應用
CH 6人工智慧發展變數與展望
91 現階段人工智慧某些應用不合適
92 熱詞濫用傷害人工智慧產業正常發展
93 演算法持續提升也給硬體帶來風險
94 地緣政治衝突是機會也是風險
95 人工智慧的社會負面影響
96 耗能人工智慧、血汗人工智慧
97 人工智慧人才不足、人工智慧技能落差
98 再次落入搬箱、笨水管處境
99 人工智慧可能修正或泡沫
100 人工智慧產業發展的隱憂
CH 1 人工智慧必修、先修基本認知
01從人類產業變革說起
02人工智慧已是第三波浪潮
03人工智慧必先懂訓練與推論
04人工智慧、機器學習、深度學習
05人工智慧先從桌上開發開始
06運用雲端環境完成模型正式訓練
07在雲端訓練、在雲端推論
08物聯網搭配人工智慧的人工智慧物聯網
09賦予邊緣運算人工智慧的邊緣人工智慧
10讓人工智慧滲透到最末梢的微型機器學習
11自然語言處理、大型語言模型
12何謂生成式人工智慧、人工智慧產生內容？
13何謂弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧？
14如何衡量人工智慧模型的表現？
15人工智慧...
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