要發展正熱的人工智慧、機器學習、電腦視覺技術，就得從培養專業知識的土壤扎根。INSIDE 在去年採訪過第一屆的電腦視覺論文分享會，主辦方 Viscovery 創辦人 Amos Huang 表示活動目的是為了促進學界及產業界的交流，「讓產業界知道現在全世界最新頂尖論文發表的技術和研究進展，並讓學界的人知道產業面臨的問題以及現在在解決的問題是什麼。」希望透過更多交流、形成社群並加速台灣 AI 產業的推動。
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當時由國內知名電腦視覺團隊 Viscovery 主辦，邀請台灣電腦視覺領域已獲國外會議肯定的學生及教授等各方好手，利用 ICCV、CVPR 等國際大型研討會前夕的空檔聚在一起切磋兼暖身，同時 Viscovery 也藉此機會提供上台分享的研究生獎金，作為出國補助。
現在經過一年，電腦視覺論文分享會也來到第三屆，從 Viscovery 幾乎獨力舉辦，到現在有 台灣資料科學協會、與 業界 Skywatch、DT42、開源機器人俱樂部等參與協辦，Viscovery 更期望將來有機會能成立第三方組織專門負責，讓這難得的交流平台更加茁壯。
洞察分享會中技術趨勢
「人工智慧時代，資料就像是引擎的燃料。」
DT42 共同創辦人暨研究總監楊琬晴博士提到，有人說「人工智慧時代，資料就像是引擎的燃料。」她認為，這次許多論文都與「資料」獲取與處理相關，比如結合感應器或相機，又或者重複利用標注資料等等，都是很好的方向，能幫助擴展電腦視覺未來的應用。
開源機器人俱樂部的創辦人李明達 表示 ，會中所報告學生與指導教授完成的論文都已獲國際會議認可，對 電腦視覺發展和產業應用 有相當大的幫助。 從技術與實作方法到商業應用的距離又更近了些。
電腦視覺與人工智慧的未來
李明達引用 Gartner 調查數據，2017 年包含機器學習、深度學習等人工智慧領域，都是目前最熱門的技術，然而他也認為必須盡快找出應用及商業模式，才不致淪為泡沫。
而面對未來地球資源枯竭，楊琬晴博士認為傳統上發展人工智慧，使用很耗能的 GPU 雲端服務加上大量人力資源標注資料過於浪費，並以 DT42 開發自動標注工具、高效率人功智慧引擎等協助業界節省資源，正是未來的趨勢。
Viscovery 研發副總裁陳彥呈博士則表示，電腦視覺就是讓電腦「看得懂」的研究。但是要應用到實務上，大公司如 Google 能自己聘上千個頂尖工程師，同時嘗試新的應用；反觀中小企業林立的台灣，唯有靠大家共同合作並拉緊產學距離，才能鼓勵夠多的學生與教授朝向企業所需要的方向進行創新與試錯。
陳彥呈博士舉例，Viscovery 最新的人臉識別系統就是和學界合作的成果。要辨認影片中的明星，和用於監視系統的臉部識別不同，多了光影、角度、造型、遮擋等干擾因素，透過與國內外教授合作，Viscovery 快速的 突破困難並在此項目領先對手。因此這場研討會正是擔起了產學交流平台的關鍵角色。
台灣該「以硬帶軟」嗎？
Skywatch 共同創辦人陳維超教授認為，台灣有優秀的硬體設計開發條件，適合在終端發展電腦視覺，也能削弱科技大國在雲端贏者全拿的狀況。尤其 AI 有很多垂直應用的可能，也很適合台灣敏捷的海島性格。
但陳維超也指出台灣整體環境，軟體公司仍處於相對劣勢。因此除了各產業得重新調整心態外，如果軟硬產業有比較好的媒合方式（如雙方價值溝通、演算法品質比較、分潤方式等），並予以足夠的投資（人才、渠道、資金等），電腦視覺產業會比較有機會。
楊琬晴博士同樣認為台灣生產非常多諸如感應器等硬體，但卻忽視了將電腦視覺結合感應器的應用。只要將電腦視覺結合不同的資料，結合攝影機與感應器協作，就能提升人工智慧的認知，也是 DT42 的目標之一。
清大黃朝宗助理教授也認同台灣硬體產業優勢，期待台灣在遷入是電腦視覺的突破，希望未來大多數的可攜式智慧電子產品都是「Made in Taiwan。」
回到軟體學界看法，台大王鈺強副教授自承對硬體涉獵不深，不論是以硬帶軟或以軟帶硬的說法他都有聽過。台灣當然有硬體強項可以發揮，不過像 Google 或 Facebook 都是靠軟體服務起家，和 IC 發展程度關聯就不大。深度學習和人工智慧的發展也讓各界更看重軟體演算法和商業模式，台灣新創大多以軟體為主，他觀察這一、兩年，業界也開始積極向學界尋求軟體人才，甚至也接到不少外商尋求推薦優秀學生。
如何留住台灣 AI 人才？
談到人才，王鈺強副教授分享到台灣業界近年也開始尋找人工智慧相關人才。那麼是否代表人才外流情形趨緩呢？「人才外流更嚴重了，因為國外也在搶。」王鈺強提到他近年接觸的學生畢業後幾乎都選擇到資金雄厚、研發風氣自由的美國科技公司就業，另外人工智慧在中國也很熱門，投入的資源和開立的新創也相當多。
台大莊永裕教授附和，台灣不只人工智慧，而是所有軟體人才都在外流國外軟體業待遇優渥、產業環境好，愈來愈多學生先到國外留學或直接出國就業。他認為要留 住這些人才，台灣軟體產業必須升級，創造能讓她們發揮所長、獲得成就且待遇優渥的環境。
楊琬晴博士反而提出不同觀察，在她所參與創辦的 DT42 有一半的夥伴是放棄外商高薪回台。主因大部份是在異鄉碰上了「玻璃天花板」，失去文化優勢造成升遷不易，或工作內容無法涉及核心技術。她認為剛畢業的新鮮人難免因薪資或發展機會外流，但台商還是有機會網羅海外工作十年以上卻碰到天花板的人才。只要保持台灣產業活力與機會，「相信有許多優秀人才都在等著回台灣大顯身手。」
頂尖研究成果分享會不僅要持續辦下去，更希望更多產官學夥伴能共襄盛舉。
回顧分享會，產業和學界對話間的確激發出相當精彩的火花，也能看到台灣 AI 人才的技術實力。楊琬晴博士建議，許多學生出國參加研討會，不一定能到現場參與，未來可以採視訊模式播出會議解除地理限制，分享給更廣大的群眾。
近期學界富有想像力的突破性應用，如「用電腦視覺教電腦打電動」，對工業檢測與新一代的自動化控制系統，就有著非常重要的影響，但台灣相關廠商對此突破卻處於後知後覺的狀態。陳彥 呈 博士認為 Viscovery 發起的頂尖研究成果分享會不僅要持續辦下去，更希望更多產官學夥伴能共襄盛舉。此分享會不僅能贊助學生參與國際交流，和學校老師切磋方向，更能幫助產業與政府洞悉學界的最新突破，第一時間協助產業競爭力的提升。
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