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▲ 盧亞德技術長 表示AI人工智慧已成熟與市場化

AI時代來臨．盧技術長首先以史丹佛AI研究指標為開場，強調產業投資高於學術界的趨勢，代表AI產業化已成熟、以及生成式AI對於企業ESG的挑戰和影響。同時，提醒AI在選用開放或封閉模式所牽涉的資安議題，都是亟需企業芻思並取得平衡的關鍵議題。

邁入百工百業的AI應用時代

本次研討會邀請到Dynasafe AI學院院長 蔣榮先教授進行專題演講。他表示當全球百工百業已踏上AI應用時代，生成式AI絕對是關鍵的企業發展趨勢。更表示企業要認知到AI並非顛覆性科技，而是一種加值技術，能夠重塑製造與服務領域，成為各產業數位轉型的關鍵。因此，我們應該善用AI技術，優化產品經營與客戶服務，並重視人機協作的重要性，以發掘新的商機。

以Data-centric AI思維建設模型

AI模型要做到強大，其數據規模大小是重要影響因子。莊顧問提倡將模型建設由模型優先轉為數據優先(Data-First)的思維，並強調建設出所謂的Data-centric AI架構的模型是必然之勢。同時，提出在發展時要注意多項目的評估，像是資訊架構與AI的效率 ; 數據的安全性與AI的可信度 ; 數據的持續更新與AI的適應性等等十大關鍵實踐點，以確保AI在雲地整合下的順暢運行。

▲ 成大教授 蔣榮先  表示生成式AI絕對是關鍵的企業發展趨勢	▲ 莊顧問 表示企業應該要以Data-centric AI思維建設模型

按需擴展的雲地混合AI基礎建設

AI的基礎建設從傳統的集中式轉換到分散式及雲地混合式，這對AI發展有這舉足輕重的關鍵影響，而且張顧問表示必須考慮到經濟性，考慮到新算力的要求等層面，當然，也必須要在IT維運管理上做到自動化來簡化保護各項重要的設施與公司資產。

CI/CD循環與橫向串接讓維運智能化

在數據先行的情況下，通過建立資安大數據平台並導入ML技術來實現智能化維運。同時，也應該建立CI/CD循環，讓DataOps、MLOps和InfraOps都有良好的運行。陳顧問提醒要注意到資訊服務流程個別運作可能導致的"孤島"問題，應該橫向串接以實現整體資訊維運的智能化發展。

▲ 張顧問 表示雲地混合的AI基礎設施需要按需擴展	▲ 陳顧問 表示智能化維運需要全方位評估

五大卓越中心正式成立(Center of Excellence ,CoE) 致力成為企業數位轉型助力

在商機的賽道上，企業要能善用生成式AI技術，讓機會點來臨時，不只是彎道超車，更會是直線加速邁向新的商機征程。同時，因應AI for Industries的趨勢，在今天的會議結尾，王任遠策略長正式宣布Dynasafe將透過成立的五大卓越中心(Center of Excellence ,CoE), 成為AI超級資訊年代，各產業在進行數位轉型加速的推手，是協同產業迎向贏家之路的關鍵助力。