上一篇提到人工智慧在總體的發展，這篇就來探討那台灣對於人工智慧的規劃。全台4大人工智慧創新研究中心，執行機構大都是大學。人工智慧在台灣的發展有三大趨勢，分別為邊緣運算、人工智慧晶片和在隱私與資安方面的法治。
 
人工智慧很重要的一點是雲端運算，因資料量非常龐大，所以機器會將收到的數據傳往雲端計算後，再傳回發出點。
 
看似非常完美，其實有許多隱藏問題再其中，例如：通訊會延遲，頻寬會有限制，畢竟訊息傳出傳入，一來一往也會因為傳輸距離產生延遲，工程人員再怎麼降低，也無法讓延遲時間為零。還有一項很重要的就是網路問題，當人工智慧少了網路，資料無法傳到雲端，那是不是就不能運作，這樣會讓方便性降低，即使現在網路覆蓋越來越大，速度越來越快，但也會有地方無法執行，如此一來普及度也會降低。網路的世界無邊際，當數據透過網路傳輸到雲端必定會產生隱私的問題。近年發展的邊緣運算將能解決以上的問題，將收集到的數據再邊緣節點做運算和分析處理，不必將數據船上私有雲或者是數據處理器。接下來會有大多資料在終端完成，台灣本身就擁有電子零組件的優勢，當邊緣運算加上人工智慧晶片，就是台灣的一大發展。
 
上述說到，數據碰到網路，將數據船上網路做運算，必定會有資安的問題，想要人工智慧普及，就必須做好規範，來防止有心人鑽漏洞，這也意謂寬鬆的規範時代即將結束。前陣子facebook發生資安意外，造成許多使用者心惶惶，但也讓各國正視這項問題，開始成立負責人工智慧道德管理的單位，前幾篇也有提到歐盟也訂定資料保護原則，也稱(GDPR)，這些嚴格的規範也許會讓人工智慧的發展受到阻礙，但台灣要如何更加強隱私，也是這項發展很重要的一部分。
 
台灣以代工為主的產業型態，在近20年都有產業外移的現象，雖然代工技術引以為傲，但也因此耽誤了一些科技的創新。台灣現在要轉型，人工智慧扮演一個非常重要的角色。人工智慧要如何產業化，而產業要如何人工智慧化，這兩個看似相似卻也大大的不同，讓人工智慧服務化後，擁有人工技術的軟硬體變身產業形式出現在市場上協助其他領域，這稱為人工智慧產業化。當人工智慧投入各項領域各項產業中，以此提升競爭力與價值，這稱為產業人工智慧化，也是現在所有產業在轉型的點。要如何在各方面完美吸收人工智慧技術，並且做到創新，這是台灣一直在努力的方向。

參考文章：https://buzzorange.com/techorange/2019/03/08/ai-development/
https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5095610
https://www.alibabacloud.com/tc/knowledge/what-is-edge-computing