เมื่อวันที่ 19 มิถุนายน ผู้สื่อข่าวรายงานว่า เมื่อ 13 มิถุนายน นายแมทริก ชุง (Mr. Matrix Choong) ผู้จัดการทั่วไป บริษัท แอดวานซ์เทค คอร์ปอเรชั่น (ประเทศไทย) จำกัด บรรยายพิเศษในหัวข้อ “การประยุกต์ใช้ Intelligent Automation and Smart Systems” ภายใต้หลักสูตร “ผู้นำการส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล” (Digital CEO) รุ่นที่ 9 ของสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) ที่ โรงแรมเอส 31 สุขุมวิท, กรุงเทพฯ โดยสะท้อนทิศทางการเปลี่ยนผ่านของเทคโนโลยี AI จากระบบที่ทำงานอยู่บนหน้าจอและคลาวด์ สู่ยุค “Physical AI” ที่ AI กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของอุปกรณ์และระบบต่าง ๆ ในโลกจริง
นายแมทริกกล่าวว่า อัตราการนำ AI มาใช้ในประเทศไทย (AI Adoption) เพิ่มขึ้นถึง 36.4% ภายในปีเดียว สะท้อนถึงศักยภาพและโอกาสของภาคธุรกิจไทยในการนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน
อย่างไรก็ตาม หนึ่งในความท้าทายสำคัญที่ภาคธุรกิจต้องเผชิญคือปัญหาความหลากหลายของอุปกรณ์ (Device Fragmentation) ซึ่งมีผู้ผลิตและมาตรฐานการสื่อสารที่แตกต่างกันจำนวนมาก ส่งผลให้การเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างอุปกรณ์เป็นไปได้ยาก แอดวานซ์เทคจึงนำเสนอแนวคิด “Open Developer Architecture” เพื่อเป็นมาตรฐานกลางที่ช่วยให้อุปกรณ์ต่าง ๆ ตั้งแต่เซ็นเซอร์ในโรงงานไปจนถึงหุ่นยนต์ สามารถเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งถือเป็นพื้นฐานสำคัญของการนำ AI ไปใช้งานในระดับองค์กรและอุตสาหกรรม
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมาคือการเปลี่ยนผ่านจาก Cloud AI สู่ Edge AI หรือการประมวลผลที่หน้างาน (Inference at the Edge) โดยนายแมทริกอธิบายว่า การส่งข้อมูลจำนวนมหาศาลขึ้นสู่คลาวด์ตลอด 24 ชั่วโมง ต้องใช้แบนด์วิดท์จำนวนมากและก่อให้เกิดต้นทุนในการดำเนินงานที่สูงขึ้น การนำ AI ไปประมวลผลภายในอุปกรณ์โดยตรง หรือ Physical AI จะช่วยให้อุปกรณ์สามารถวิเคราะห์และตัดสินใจได้ทันทีโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากคลาวด์ ส่งผลให้ลดความหน่วงในการทำงานและเพิ่มความเสถียรของระบบ ตัวอย่างเช่น ระบบอาคารอัจฉริยะ (Smart Building) หรือเครื่องจักรที่สามารถประมวลผลข้อมูลและตอบสนองต่อสถานการณ์ได้ด้วยตนเอง
ในการบรรยายครั้งนี้ ยังมีการยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในประเทศไทยที่มีการใช้งานจริงในหลายภาคส่วน ได้แก่ Smart Traffic ระบบบริหารจัดการจราจรอัจฉริยะที่ติดตั้งมากกว่า 2,000 จุดทั่วประเทศไทย โดยใช้ AI และเซ็นเซอร์วิเคราะห์ปริมาณรถบนแต่ละเส้นทาง เพื่อปรับสัญญาณไฟจราจรให้สอดคล้องกับสภาพการจราจรจริง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการระบายรถและลดปัญหาการจราจรติดขัด Smart Airport ระบบตรวจสอบพาสปอร์ตอัตโนมัติ (Automated Passport Control) ที่ใช้ AI วิเคราะห์ใบหน้าและข้อมูลไบโอเมตริกซ์ (Biometric Matching) เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการตรวจสอบผู้โดยสาร พร้อมทั้งช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการรองรับผู้เดินทางของสนามบิน Smart Healthcare การนำ AI มาช่วยรังสีแพทย์ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น X-ray และ MRI โดย AI สามารถช่วยคัดกรองจุดผิดปกติเบื้องต้น ลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ และเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย Smart Manufacturing การใช้ Visual AI เพื่อตรวจสอบสิ่งปนเปื้อนในสายการผลิต เช่น การตรวจหาสิ่งแปลกปลอมขนาดเล็กในโรงงานผลิตขนมปัง รวมถึงการใช้ระบบ Predictive Maintenance วิเคราะห์สัญญาณความสั่นสะเทือนของเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์การซ่อมบำรุงล่วงหน้า ช่วยลดความเสี่ยงจากการหยุดทำงานของเครื่องจักรโดยไม่คาดคิด
นายแมทริกยังกล่าวถึงมุมมองต่อผลกระทบของ AI ต่อแรงงานว่า AI ไม่ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทดแทนมนุษย์ แต่มีบทบาทในการช่วยจัดการงานที่ทำซ้ำ (Repetitive Tasks) และงานที่ต้องใช้เวลาในการประมวลผลจำนวนมาก เพื่อเปิดโอกาสให้บุคลากรสามารถมุ่งเน้นไปที่งานด้านการวางแผนกลยุทธ์ การตัดสินใจ และการบริหารจัดการที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
นอกจากนี้ ราคาของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบันมีแนวโน้มลดลงอย่างต่อเนื่อง ทำให้องค์กรทุกขนาดสามารถเข้าถึงและเริ่มต้นลงทุนในเทคโนโลยีดังกล่าวได้ง่ายขึ้น เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงานและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว
“เป้าหมายของเราคือการสร้างระบบที่ทำให้คนและ AI สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างผลิตภาพที่สูงขึ้นให้กับประเทศอย่างยั่งยืน” นายแมทริกกล่าว
