孫慶龍的投資部落格

未來10年AI人工智慧將進入到快速的發展階段，而目前最具商業模式以及產業規模的下游應用，就屬汽車的輔助駕駛以及工業4.0。

要讓所有汽車可以達到完全自駕的目標，從目前的技術與法規限制來看，至少要等到2030年以後才會有機會，不過以人為主體的「輔助駕駛」，則是目前全球各大車廠都在積極投入的項目，透過車載鏡頭、感應器等回報行車資訊的過程，不僅可以做到包括車道偏移提醒、變換車道安全、主動煞車防撞等功能，預計更可因此降低40%的意外發生。

關於車載鏡頭的分析，投資人可參閱2017年8/14的《投資家日報》內容，今天慶龍的重點將放在「感測器模組」上，而目前台股中已具備「視覺感測器」技術能力的廠商包括台達電(2308)、凌華(6166)與三聯(5493)，而在感測器上也有著墨的廠商，還包括艾華(6204)、義隆(2454)、致茂(2360)、敦南(5305)、菱光(8249)、所羅門(2359)等6家企業，最後則是車用的下游整合產品，主要有同致(3552)、為升(2231)、車王電(1533)與原相(3227)等4家業者。

整體而言，感測器的技術不僅可運用在汽車駕駛的領域上，製造業更是另一大亮點，尤其搭配物聯網、大數據、AI人工智慧所架構的工業4.0，除了進行機器狀態監控之外、還可做預防性維護，讓廠商不會因生產線突如其來的停擺，而蒙受損失。

此外，AI人工智慧的進展，預料也將對醫療以其金融產業，產生結構性的變化。

日前，東京大學與IBM合作，透過輸入2500萬份的論文，以及1500萬份的藥物資料，不僅建立起醫療機器人Watson(華生)的醫學基礎，更在去年僅花10分鐘的時間，就診斷出一名年約60歲的女病人，罹患罕見的急性骨隨白血病，並且快速找到最適合的療法，最後成功治癒。

慶龍看到這則新聞時非常有感觸，因為自己的家人先前就是因為罹患罕見的癌症過世，而回憶當初診斷的過程，對於每一個檢查都要費時多日，不僅讓人煎熬，更對醫療的無效率感到氣餒，不過隨著AI人工智慧開始大量導入到醫療產業，未來人類的醫療品質，勢必也將突飛猛進。

另一個在品質上將出現「突飛猛進」的領域將落在金融業，而已投入30年研究AI人工智慧的李開復，先前接受媒體採訪時不僅提出來相同的趨勢觀點，更直接點名過去許多人以為的傳統「金飯碗」，都將因AI的出現，出現巨大的變化。

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