3 月 21 日，Google 在萬豪酒店宣佈了「智慧台灣計畫」：董事總經理簡立峰先生表示，Google 台灣將開放 300 名新職缺。而且，接下來要訓練超過 5000 名 AI 人才，以及 50000 名數位行銷人才，在線上與線下（包含校園與產業）全面合作。
從 Google 在彰化建立這個在亞洲最大的資料中心開始，之後 Google 又買下了 HTC 的團隊，協助 Google 強化硬體能力，現在 Google 又展開了智慧台灣計畫，這在在顯示了 Google 在台灣佈局的積極，身為台灣居民，當然是替台灣高興。但是，為什麼 Google 如此積極？以下是我的看法：
[Google 的人工智慧將往下一個世代開始佈局]
我們大家都知道 Google 的人工智慧能力很強，但 是 Google 的 AI 能力的強大，是應用深度學習與強化學習的能力，而在深度學習的部分，必須利用大量正確的資料，才能建立精確的模型。雖然 Google 現在在影像、聲音跟語意辨識上的人工智慧，都因為有足夠的資料而表現不錯，但是在其他的方面，很多需要用 IoT 前端設備的感測器們來收集到足夠資料，才能在這些方面提供好的服務，贏得市場。
這些 IoT 終端設備，必須是願意把資料傳回 Google 的資料中心做分析的。要達到這樣的目的，最直接的方式，就是透過直接擁有好的團隊或找到 ODM 廠商協助硬體設計與製造。
台灣強大的硬體設計製造能力，剛好符合這個需求，這也是為什麼 Google 買下了 HTC 原來為 Google 代工的團隊，並且打算以「智慧台灣計畫」跟台灣的 ODM 公司深入合作（就如簡立峰先生於 21 日指出「Google 將與台灣 OEM/ODM 合作夥伴關係，擴展到汽車、穿戴型裝置、電視與居家產品等領域。」）而資料中心在彰化，則可以大幅減少共同開發期間，資料跨域長距離傳輸造成的相關問題。
[終端設備上的人工智慧晶片]
自從 Google 開發 TPU，大大強化了在運用 Tensorflow 做深度學習的運算速度；之後蘋果在 iPhone X 上使用人工智慧晶片 A11 Bionic 強化 iPhone 的人工智慧影像識別之後，設備端用的特殊人工智慧晶片來強化人工智慧運算已經成為顯學。
特別是在終端設備上，由於可以兼顧客戶隱私權與減少傳送資料數量兩大優點，讓這個需求在今年開始爆發。
簡立峰先生之前就提過，台灣有很強的 IC 設計與製造能力，這是台灣可以在人工智慧發展的優勢。這如果跟 Google 接下來相關的終端設備需求結合，對 Google 是很大的加分。而要達成這樣的目的，就必須讓台灣的 IC 設計業跟 Google 做緊密合作，共同合作來完成；而教育台灣的人員，強化對 Tensorflow 的應用與認知，就可在這方面達到事半功倍的效果。
[人工智慧不該只是這樣，更要跨入製造、醫療產業]
根據簡立峰先生在 2017 年人工智慧年會的演講，台灣在人工智慧發展特有的利基，會在製造、醫療等產業，而他們都有影像辨識的需求。透過 Google 的 AutoML，簡單的使用介面，利用轉移達成不需要太多資料的訓練學習，就可以有很好的運作模型，協助廠商達成想要的辨識效果，而這也可以幫助 Google 打入一直打不好的製造業，並且有機會跟台灣很強的醫療健康產業達成更進一步的合作。
另外，Google 在 AI 與數位行銷的線上線下全面擴大，這個部分就是利用 Google 既有的數位學習課程中文化，加上跟各個機構組織的合作，來表示 Google 在台灣的善意，強化跟台灣政府的關係，也讓台灣中小企業更樂於使用 Google 的工具，擴大能力，獲取市場，並且讓整個合作佈局更為穩固。
總之，Google 這次的「智慧台灣計畫」，對 Google 和台灣產業是雙贏的發展，讓台灣產業能透過與 Google 的合作，有更美好的未來。
