งานวิจัยจะมีความหมายเพียงใด หากเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นไม่สามารถออกจากห้องทดลองไปแก้ปัญหาให้ผู้คนได้จริง คำถามนี้ยิ่งสำคัญเมื่อโลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุค Frontier Technology และ Deep Tech ซึ่งความสามารถของเทคโนโลยีเปิดโอกาสให้สิ่งที่เคยทำไม่ได้กลายเป็นสิ่งที่ทำได้ แต่ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่ได้รับประกันว่าจะเกิดนวัตกรรมที่มีคนใช้ หรือขยายผลจนสร้างผลกระทบได้จริง
โจทย์ของการพัฒนานวัตกรรมจึงไม่ได้อยู่ที่การสร้าง Prototype ให้สำเร็จ แต่อยู่ที่การเลือกปัญหาให้ถูก เข้าใจผู้ใช้จริง สร้างทางออกที่ตอบโจทย์ และออกแบบให้สามารถขยายผลได้ ประเด็นเหล่านี้เป็นแกนของเวทีเสวนา “Turning Frontier Technology into Real-World Innovation” ที่นำประสบการณ์จากภาคเอกชน ภาควิชาการ ผู้มีประสบการณ์ด้านธุรกิจและเทคโนโลยี ตลอดจนเยาวชน มาต่อภาพให้เห็นเส้นทางจากงานวิจัยบน “หิ้ง” ไปสู่การใช้งานในโลกจริง ในงาน GCNT EXPO 2026
4 Real นวัตกรรมต้องเริ่มจากปัญหาจริง
เอกราช ปัญจวีณิน หัวหน้าสายงานวิจัยและนวัตกรรม บริษัท ทรู คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) กล่าวว่ากระบวนการสร้างนวัตกรรมเปลี่ยนไปจากอดีตมาก จากเดิมที่นวัตกรรมมักถูกแยกออกไปเป็นโครงการพิเศษ วันนี้นวัตกรรมเข้ามาอยู่ในการดำเนินชีวิตและการทำธุรกิจแทบทุกวัน เพราะขีดความสามารถของเทคโนโลยีเพิ่มขึ้นจนหลายสิ่งที่เคยคิดได้แต่ทำไม่ได้ มีโอกาสทำให้เกิดขึ้นจริงมากกว่าเดิม
ทรูจึงใช้กรอบการทำงานที่เรียกว่า “4 Real” ในการพิจารณานวัตกรรม เริ่มจาก Real Problem หรือปัญหาต้องใช่ ต้องเป็นปัญหาจริง มีโอกาสแก้แล้วสร้างผลกระทบเชิงบวก ไม่ใช่ปัญหาชั่วคราวหรือปัญหาที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับเทคโนโลยีที่มีอยู่ จากนั้นคือ Real User ต้องลงไปพูดคุยกับผู้ใช้จริง ไม่จินตนาการแทนผู้ใช้ เพราะสิ่งที่นักพัฒนาคิดกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงอาจไม่ตรงกัน
Real Solution คือทางออกที่ต้องแก้ปัญหาได้จริง จุดที่นักพัฒนาต้องระวังคือการ “Fall in love” กับสิ่งที่ตัวเองสร้างจนไม่ยอมรับว่าโซลูชันอาจไม่ได้ตอบโจทย์ผู้ใช้ ส่วน Real Scale คือความสามารถในการขยายผล มีการใช้งานอย่างต่อเนื่อง และสร้างประโยชน์ในวงกว้าง ซึ่งคุณเอกราชมองว่าเป็นขั้นที่ใช้วัดความสำเร็จของ Technology Innovation ได้อย่างแท้จริง
กรอบคิดนี้ไม่ได้หมายความว่านวัตกรรมทุกโครงการต้องเดินไปจนสุดทาง หากสถานการณ์เปลี่ยนหรือสิ่งที่พัฒนาขึ้นไม่ตอบโจทย์ ทีมต้องพร้อม Pivot หรือแม้แต่หยุดโครงการ คุณเอกราชกล่าวว่า สิ่งที่สำคัญพอ ๆ กับตัวเทคโนโลยีจึงเป็นกระบวนการขับเคลื่อน เพราะการขับเคลื่อนในทิศทางที่ถูกต้องเพิ่มโอกาสให้นวัตกรรมไปถึงปัญหาที่ต้องการแก้ได้จริง
True Skybridge จากต้นแบบสู่การใช้งานจริง
True Skybridge เป็นตัวอย่างที่คุณเอกราชใช้แสดงให้เห็นการนำ 4 Real มาทำงานจริง โครงการนี้ไม่ได้ตั้งต้นจากโจทย์ว่าจะสร้างโดรนอย่างไร แต่เริ่มจากคำถามว่าจะทำอย่างไรให้เวชภัณฑ์และการรักษาเข้าถึงคนไทยในพื้นที่ห่างไกลได้โดยไม่ถูกจำกัดด้วยระยะทาง ก่อนพัฒนาเป็น Autonomous Air Logistic Platform สำหรับระบบสาธารณสุข
ระบบถูกออกแบบให้ทำงานอัตโนมัติ โดรนสามารถบินระยะทางนับร้อยกิโลเมตรโดยไม่มีคนบังคับ ใช้ไฟฟ้า 100% และใช้ AI คำนวณการบิน ทั้งความเร็ว เพดานบิน และการรับมือกับสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงระหว่างทาง หากเจอสภาพอากาศรุนแรง ระบบสามารถหยุดรอ ประเมินสถานการณ์ และส่งสัญญาณกลับไปยัง Command Center ก่อนตัดสินใจว่าจะเดินทางต่อหรือไม่
พื้นที่ทดลองแรกอยู่ที่จังหวัดน่าน ซึ่งมีภูมิประเทศเป็นหุบเขาและมีความท้าทายสูง ทีมงานต้องพูดคุยกับผู้ใช้หลายกลุ่ม ตั้งแต่โรงพยาบาล โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล อสม. ไปจนถึงผู้ป่วย เพื่อทำความเข้าใจว่าระบบต้องถูกออกแบบอย่างไร เมื่อเกิดน้ำท่วมในเวลาต่อมา แพลตฟอร์มถูกนำกลับไปใช้ในฐานะ Command Center Emergency และเชื่อมโดรนประมาณ 4 ยี่ห้อจาก 7 หน่วยงานให้ทำงานอยู่บนแพลตฟอร์มเดียวกัน
ประสบการณ์จากสนามจริง ทำให้ทีมพบปัญหาที่ไม่สามารถเห็นได้จากการทดลองในห้อง เช่น นกขนาดใหญ่เข้าจู่โจมโดรนเพราะมองว่าเป็นสิ่งที่ล้ำเข้ามาในอาณาเขต คุณเอกราชจึงไม่ได้ให้น้ำหนักกับแนวคิด “Fail Fast” เท่ากับ “Learn Fast” เพราะประเด็นไม่ได้อยู่ที่ล้มเหลวได้เร็วเพียงใด แต่อยู่ที่เรียนรู้จากสิ่งที่เกิดขึ้นจริงได้เร็วเพียงใด
Prototype จึงเป็นเพียงการพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีพอทำงานได้ แต่หากต้องการ Scale ต้องตอบให้ได้ว่าผู้ใช้จะนำไปใช้จริงอย่างไร และระบบทั้งหมดจะรองรับการใช้งานจริงได้หรือไม่ นั่นจึงจะนำไปสู่ Real-World Innovation
บทเรียน Cobot เมื่อเทคโนโลยีต้องฟังผู้ใช้
รองศาสตราจารย์ดร.วิทยา วัณณสุโภประสิทธิ์ คณบดี คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย นำประสบการณ์การพัฒนา Cobot หรือหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างปลอดภัย มาอธิบายอีกด้านของการพานวัตกรรมออกจากห้องทดลอง
Cobot ที่เขามีส่วนร่วมคิดค้นถูกนำไปทดลองในโรงงานของ Ford และ General Motors ในสหรัฐอเมริการาวปี 2000 แต่เมื่อพยายามนำออกสู่ตลาดกลับพบว่าไปได้เพียงสองตัวแรก แม้จะเป็นเทคโนโลยีที่ทีมพัฒนาภาคภูมิใจ ปัญหานี้ทำให้เขาตัดสินใจเข้าไปฝึกงานที่ GM ประมาณ 3 เดือน เพื่ออยู่กับ Real User และหาคำตอบว่าผู้ใช้ต้องการอะไรกันแน่
สิ่งที่พบคือ ผู้ใช้ไม่ได้ต้องการหุ่นยนต์ที่ทำงานได้หลายมิติหรือมีความซับซ้อนสูง แต่ต้องการสิ่งที่เรียบง่ายและทำหน้าที่เพียงอย่างเดียวได้ดี คือช่วยทำให้สิ่งของลอยหรือพยุงอยู่ในอากาศ ทีมจึงลดความซับซ้อนและออกแบบ Cobot ให้ “Simplex” ที่สุด ก่อนนำกลับไปทดสอบในโรงงานจริงและขยายผลต่อ จนงานถูกซื้อโดย Stanley และผลิตภัณฑ์ถูกนำไปจำหน่ายในหลายประเทศ
ประสบการณ์นี้กลายเป็นบทเรียนสำคัญว่า ความรักในผลงานของตัวเองอาจกลายเป็นอุปสรรค หากนักพัฒนาไม่ยอมกลับไปดูความต้องการของผู้ใช้จริง เทคโนโลยีที่ซับซ้อนกว่าไม่ได้แปลว่าจะเป็นนวัตกรรมที่ดีกว่าเสมอไป
แนวคิดเดียวกันนำมาสู่กฎ 20/80 ที่ รองศาสตราจารย์ ดร.วิทยา ย้ำในช่วงท้ายว่า ควรพยายามใช้เทคโนโลยี 20% เพื่อสร้างผลลัพธ์ให้ได้ 80% ลดการใช้เทคโนโลยีเกินความจำเป็น ลดการลงทุนที่มากเกินไป และทำให้สิ่งที่พัฒนาขึ้นตรงกับเป้าหมายของผู้ใช้มากขึ้น
Water Economy เปลี่ยนการจัดการน้ำเป็นมูลค่าเศรษฐกิจ
อีกกรณีที่ รองศาสตราจารย์ ดร.วิทยา ยกขึ้นมาคือการจัดการปัญหาน้ำ ซึ่งประเทศไทยเผชิญทั้งน้ำมากและน้ำน้อยมาอย่างต่อเนื่อง ขณะที่เมืองและเครื่องมือที่มีอยู่ยังไม่เพียงพอต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป
แนวทางที่นำมาใช้จึงเชื่อมวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมเข้ากับ Water Economy โดยพยายามมองว่าการใช้น้ำสามารถสร้างผลิตภาพและเปลี่ยนเป็นมูลค่าทางเศรษฐกิจได้อย่างไร พร้อมทำงานร่วมกับภาคส่วนต่าง ๆ โดยเฉพาะชุมชนท้องถิ่น ซึ่งเขามองว่าเป็น Game Changer สำคัญ
การนำร่องที่จังหวัดนครปฐมใช้ Water Economy เข้าไปวางแผนเรื่องน้ำทั้งจังหวัด โดยผู้ว่าราชการจังหวัดเข้ามาร่วมดำเนินการด้วย ผลที่ได้ตามข้อมูลที่ รองศาสตราจารย์ ดร.วิทยา นำเสนอบนเวที คือแผนดังกล่าวไม่ได้มุ่งเพียงป้องกันน้ำท่วมและน้ำแล้ง แต่สามารถเพิ่ม GDP ของจังหวัดได้ 2.6 เท่า
Deep Tech ไทยต้องคิดถึง Scale ระดับโลก
จิรวุฒิ กนกอรรจน์ ที่ปรึกษา QTRic ซึ่งมาจากฝั่งธุรกิจและนำประสบการณ์เข้ามาช่วยนักวิจัยด้าน Quantum Technology มองว่า ประเทศไทยมีข้อจำกัดต่างจากประเทศขนาดใหญ่อย่างสหรัฐอเมริกาหรือจีน ประเทศเหล่านั้นสามารถลงทุนใน Basic Research ที่อาจยังไม่มี Commercial Application ในระยะใกล้ได้ แต่ไทยมีทรัพยากรจำกัดกว่า การเลือกโจทย์วิจัยจึงต้องพิจารณาปัญหาและผู้ใช้จริงตั้งแต่ต้น
คุณจิรวุฒิเห็นว่า แนวคิด 4 Real มีความสำคัญกับนักวิจัยไทย โดยเฉพาะการไม่เริ่มจากความสนใจของนักวิจัยเพียงอย่างเดียวแล้วค่อยหาว่างานที่ทำเสร็จสามารถนำไปใช้อะไรได้ แต่ควรเข้าไปหาปัญหาและพูดคุยกับผู้ใช้ พร้อมยอม Pivot หากสิ่งที่พัฒนาขึ้นไม่ใช่คำตอบ
เมื่อถึงขั้น Scale กรอบคิดต้องใหญ่กว่าตลาดไทย ปัญหาในประเทศไทยสามารถเป็นพื้นที่สำหรับทดลองและพิสูจน์เทคโนโลยี แต่ต้องถามต่อว่าปัญหาเดียวกันมีอยู่ในตลาดโลกหรือไม่ และสิ่งที่พัฒนาขึ้นสามารถขยายไปสู่ระดับโลกได้หรือไม่ เพราะ Frontier Technology ต้องใช้เงินลงทุนสูง หากตลาดจำกัดอยู่เพียงประเทศไทยอาจไม่คุ้มกับการลงทุน
ตัวอย่างที่คุณจิรวุฒิยกขึ้นมาคือ Meticuly สตาร์ตอัปที่พัฒนากระดูกเทียมเฉพาะบุคคล โดยเริ่มจากการเข้าไปทำความเข้าใจปัญหาของแพทย์ด้านกระดูก ก่อนใช้ 3D Printing พัฒนากระดูกเทียมให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย เทคโนโลยีได้รับการรับรองจาก FDA สหรัฐฯ และสามารถขยายไปสู่ตลาดต่างประเทศได้
คุณจิรวุฒิยังยก Quantum Technology ขึ้นมาเป็นตัวอย่างของ Frontier Technology ที่นักวิจัยไทยสามารถเริ่มมองหาโจทย์จากจุดแข็งที่ประเทศมีอยู่ โดยเฉพาะด้านการแพทย์ เขายกแนวคิด Quantum Ghost Imaging ซึ่งใช้คุณสมบัติ Quantum Entanglement เป็นตัวอย่างของเทคโนโลยีที่อาจนำมาศึกษาต่อยอดด้าน Imaging พร้อมเสนอให้เริ่มจากการพูดคุยกับโรงพยาบาลและคณะแพทยศาสตร์ เพื่อค้นหาว่ามีปัญหาจริงที่เทคโนโลยีสามารถเข้าไปแก้ได้หรือไม่ แทนที่จะเริ่มต้นจากเทคโนโลยีแล้วค่อยหาการใช้งานในภายหลัง
DAEDALUS จากโจทย์ไร้คำตอบสู่บทเรียนสนามจริง
มุมมองจากคนรุ่นใหม่บนเวทีนี้มาจาก วัชระวิชญ์ เล็กสุวรรณกุล หัวหน้าอิเล็กทรอนิกส์ทีม DAEDALUS โรงเรียนอัสสัมชัญ ซึ่งร่วมกับเพื่อนนักเรียนมัธยมปลายรวม 10 คน เข้าร่วมการแข่งขัน CanSat ระดับโลก ประสบการณ์ครั้งนี้ทำให้เขาเห็นความแตกต่าง ระหว่างการแก้โจทย์ในห้องเรียนกับการลงมือทำจริง ในห้องเรียน โจทย์คณิตศาสตร์อาจมีรูปแบบหรือแนวทางที่นำไปสู่คำตอบได้ แต่ Mission ของการแข่งขัน CanSat เปลี่ยนไปทุกปีและไม่มีวิธีแก้ปัญหาตายตัว ทีมต้องคิดวิธีของตัวเองขึ้นมาเพื่อทำภารกิจที่ได้รับให้สำเร็จ
โจทย์ของทีม DAEDALUS คือการสร้างร่ม Paraglider ที่มีระบบควบคุมด้วยมอเตอร์โดยไม่มีผู้บังคับ เพื่อพา CanSat ไปลงยังจุดที่กำหนดโดยอัตโนมัติ ภายใต้ข้อจำกัดว่าน้ำหนักรวมทั้งหมดต้องไม่เกิน 1 กิโลกรัม ทีมจึงเลือกใช้ 3D Print ทำระบบ Mechanical 100% และพยายามลดน้ำหนักของระบบ Electronics ให้มากที่สุด แต่เมื่อถึงการทดสอบจริงที่วังจันทร์วัลเลย์ จังหวัดระยอง CanSat กลับถูกลมพัดตกน้ำจนระบบอิเล็กทรอนิกส์ภายในเสียหายทั้งหมด ทีมต้องกลับมาประเมินว่ามีทรัพยากรอะไรเหลืออยู่ และจะบริหารสิ่งที่มีอย่างไรเพื่อให้การทดสอบสามารถดำเนินต่อไปจนจบ
สำหรับคุณวัชระวิชญ์ ความรู้ด้านเทคโนโลยีในวันนี้สามารถค้นคว้าได้ด้วยตัวเอง แต่สิ่งที่ค้นหาไม่ได้คือประสบการณ์จากคนที่เคยผ่านปัญหามาก่อน ทีมจึงได้รับคำแนะนำจากรุ่นพี่และอาจารย์มหาวิทยาลัยที่เข้ามาช่วยถ่ายทอดประสบการณ์และทำให้การแก้ปัญหาตรงจุดขึ้น ขณะที่ครูที่ปรึกษาของทีมเป็นครูสังคมศึกษา ไม่ใช่ครูวิทยาศาสตร์อย่างที่หลายคนอาจคาดคิด
คุณชนะจากการแข่งขันไม่ได้ทำให้ทีม DAEDALUS ต้องการหยุดอยู่ที่โครงการนี้ คุณวัชระวิชญ์กล่าวว่า ทีมมีทั้งความรู้และประสบการณ์ที่ได้จากการทำโครงการและต้องการพัฒนาต่อ แต่เด็กธรรมดา 10 คนไม่สามารถพาโครงการมาได้ไกลขนาดนี้ด้วยตัวเอง หากไม่มี Sponsor และผู้ใหญ่ที่เข้ามาสนับสนุน ทั้งเงินทุน สถานที่ อุปกรณ์ ครูที่ปรึกษา รุ่นพี่ อาจารย์มหาวิทยาลัย รวมถึงพ่อแม่ของสมาชิกในทีมที่คอยสนับสนุนอยู่เบื้องหลัง
ประสบการณ์ของ DAEDALUS จึงเชื่อมกลับมายังโจทย์ใหญ่ของการพานวัตกรรมไปสู่การใช้งานจริง เพราะความสามารถของคนทำและความสำเร็จของโครงการหนึ่งยังไม่เพียงพอ หากต้องการพัฒนาให้เดินหน้าต่อ จำเป็นต้องมีทั้งโอกาส ทรัพยากร และคนที่พร้อมเข้ามาสนับสนุน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศที่ช่วยให้นวัตกรรมไม่หยุดอยู่เพียงต้นแบบหรือความสำเร็จจากการแข่งขัน แต่มีโอกาสพัฒนาไปสู่ขั้นต่อไป
จาก Prototype สู่ Scale ต้องมีระบบนิเวศ
ปลายทางของการสนทนา จึงกลับมาที่คำถามใหญ่กว่าเทคโนโลยี นั่นคือประเทศไทยจะสร้างสภาพแวดล้อมที่ทำให้งานวิจัยและนวัตกรรมเดินจาก Prototype ไปสู่ Scale ได้อย่างไร
คุณเอกราช กล่าวว่า การสร้างระบบนิเวศใหม่เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ เพราะการ Scale นวัตกรรมหนึ่งเรื่องต้องเกี่ยวข้องกับหลายฝ่าย กรณี True Skybridge แสดงให้เห็นชัดว่า ต่อให้เทคโนโลยีโดรนพร้อมก็ยังบินเองไม่ได้ การบินแต่ละครั้งต้องมีใบอนุญาต ต้องทำงานกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เชื่อมโรงพยาบาลและระบบสาธารณสุขเข้าด้วยกัน ตลอดจนทำให้โดรนต่างยี่ห้อจากหลายหน่วยงานสามารถทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์มเดียวได้
นี่คือความแตกต่างระหว่าง Prototype กับ Real-World Innovation ต้นแบบพิสูจน์ได้เพียงว่าเทคโนโลยี “พอทำได้” แต่การ Scale ต้องตอบให้ได้ว่าจะเกิดการใช้งานจริงอย่างไร คุณเอกราชย้ำว่า หากต้องการขยายนวัตกรรม ต้องมองไปถึง Adoption ไม่ใช่หยุดอยู่ที่ความสำเร็จของตัวเทคโนโลยี และต้องเรียนรู้จากการลงสนามจริงให้เร็ว เพราะหลายปัญหาไม่มีทางพบได้หากยังอยู่ในห้องทดลอง
บทบาทของระบบนิเวศยังปรากฏชัดในประสบการณ์ของทีม DAEDALUS คุณวัชระวิชญ์กล่าวว่า เด็กมัธยมธรรมดา 10 คนไม่สามารถพาโครงการมาได้ไกลถึงจุดนี้ หากไม่มีผู้สนับสนุนทั้งเงินทุน สถานที่ อุปกรณ์ ครูที่ปรึกษา รุ่นพี่ อาจารย์มหาวิทยาลัย และครอบครัว ประสบการณ์ของทีมจึงทำให้เห็นว่า ความรู้และความสามารถของคนรุ่นใหม่ต้องมีโอกาสและทรัพยากรสนับสนุน จึงจะพัฒนาโครงการต่อจากสิ่งที่ทำสำเร็จแล้วได้
คุณจิรวุฒิ กล่าวถึงบทบาทของภาครัฐว่า สำหรับประเทศขนาดอย่างประเทศไทย ภาครัฐมีส่วนสำคัญต่อการผลักดัน Frontier Technology เพราะการลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านี้ใช้ทรัพยากรสูง ขณะที่ตลาดไทยเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ การพัฒนาเทคโนโลยีจึงต้องคิดถึงโอกาสขยายไปสู่ตลาดโลก และภาครัฐสามารถเข้ามาช่วยสนับสนุนให้ภาคเอกชนและสตาร์ตอัปไทยนำสิ่งที่พัฒนาขึ้นออกไปสู่ตลาดต่างประเทศได้
คุณเอกราชทิ้งท้ายว่า ไทยไม่ได้ขาดคนเก่ง ทั้งเด็ก นักวิจัย และมหาวิทยาลัย แต่สิ่งที่ยังต้องสร้างคือเวทีและระบบนิเวศที่ทำให้ความสามารถเหล่านั้นเชื่อมต่อกัน
“เด็กไทยเราเก่งมาก แต่เขาไม่มีเวที เขาไม่มีระบบนิเวศ นักวิจัยเราก็เก่ง มหาวิทยาลัยเราก็เก่ง ทุกอย่างเราเก่งหมด”
โจทย์จากนี้จึงอยู่ที่การสร้างรูปแบบการทำงานและความร่วมมือใหม่ เพื่อให้ความสามารถที่มีอยู่เดินไปในทิศทางเดียวกัน และพานวัตกรรมไทยไปสู่ระดับโลก
สิ่งที่เกิดขึ้นตลอดการสนทนาบนเวที “Turning Frontier Technology into Real-World Innovation” ทำให้เส้นทางจาก “หิ้ง” ไปสู่การใช้งานจริงชัดขึ้น เทคโนโลยีไม่จำเป็นต้องซับซ้อนที่สุด แต่ต้องเริ่มจากปัญหาจริง เข้าใจผู้ใช้จริง เป็นทางออกที่แก้ปัญหาได้จริง และมีโอกาสขยายผลได้จริง หากสิ่งที่สร้างขึ้นไม่ตอบโจทย์ก็ต้องพร้อมปรับเปลี่ยน หากต้นแบบทำงานได้ก็ยังต้องพิสูจน์ต่อในสนามจริง และหากต้องการไปถึง Scale ก็ไม่สามารถทำโดยลำพัง
Frontier Technology จึงไม่ได้มีคุณค่าเพราะอยู่บนขอบหน้าของเทคโนโลยีเท่านั้น คุณค่าของมันเกิดขึ้นเมื่อความก้าวหน้านั้นถูกนำไปแก้ปัญหาที่มีอยู่จริง มีคนใช้จริง และสามารถขยายผลออกไปได้ นั่นคือระยะทางที่งานวิจัยไทยต้องเดินต่อจาก “หิ้ง” ไปสู่ Real-World Innovation
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
40 ปี NECTEC จากโจทย์ประเทศสู่เทคโนโลยีที่ใช้ได้จริง
AI at Scale บทเรียน KBTG ใช้ AI Governance สร้าง Value จาก AI
