材料是工業之母，
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，也是產業創新應用的基石。工研院材化所所長彭裕民指出，
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，從材料的發展歷史觀察，
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，新材料自研發到商品上市，
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，平均要費時18年。遠比新藥開發平均12年，
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，更多出50%。然而，
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，如今手機從概念到量產只能花三到五個月、NB為四到六個月；運動鞋也只有六個月，
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，如何快速導入材料數位設計（MGI）及人工智慧（AI），已成各國及大廠們建構MGI／AI平台的角力重點。不久前，「人工智慧AlphaGo連續擊敗世界頂尖棋王」的新聞，引發各界的矚目，這種結合電腦運算與大數據分析技術，是否能應用在創新材料的研發與智慧製造呢？如何縮減新材料導入商業化的時間與成本，為產業界目前研發課題的嚴峻挑戰。台灣材料化工相關產業的產值達6.6兆元，占製造業生產總額38.1%；總出口值1.67兆元，占製造業出口的18.5％，堪稱是台灣產業重要的支柱。台灣材料產業中，以合成樹脂與塑膠、光電材料與基本化學材料三者居大宗，然而化學材料製品產業的投資營收比與附加價值率確偏低，遠遠落後德、日、美、韓等國，中長期成長動能有趨緩情況，亟需透過材料加值、導入材料基因資料庫等方式，尋求新一波動力。當前，材料產業面臨紅色供應鏈競爭、歐美日材料廠商技術壟斷，同時因創新材料研發時程冗長、研發能量不足，始終無發切入高端產品的供應鏈市場。各領域產品的創新研發，往往需要跟隨於新材料的突破；但新材料從發現、開發至商品化應用，往往需耗費龐大的經費與冗長的研發時間。若能導入機器學習，並透過材料模擬、特性檢測、實驗及加工製程，建立多樣性的材料數位設計資料庫，建立特性與參數預測模型，加速材料與產品開發，快速鏈結產業需求，大幅縮減研發時程與成本提升傳統產業用材料附加價值，加速開發新興材料，將可協助台灣材料產業轉型、切入產值較高的產品供應鏈。彭裕民指出，台灣產業多屬中小企業，單一企業難以投入大量研發資源，也缺乏高階材料設計人才。因此，工研院材化所有責任來協助國內材料產業，建構一個材料數位設計（MGI/AI）服務平台，聚焦政府5+N產業創新研發政策，並連結在地需求，於北中南推動數位化材料設計驗證產業研發聚落，加速新材料創新應用，帶動國內產業結構邁向高值轉型。他強調，當前的材料科技已從早年扮演「為生產導向產業，發展上游進口替代」的支援角色，逐漸轉為「產品創新導向產業的策略性研發夥伴」。而材料科技的價值，則是取決於材料的高度創新、及突破對其應用產業，所帶來的衝擊及貢獻，MGI/AI服務平台正是加速材料精準使用和預測的良方。2016台灣材料產業產值排行、台灣材料導入MGI/AI化的機會 圖／經濟日報提供 分享 facebook，