三大強項，讓台灣三錄儀奪下高通X Prize大獎
一開始，他協助拍照功能改良等。待研究台灣健保資料庫後，張智威發現國內醫療水準高，而許多趨勢專家指出，醫療與科技結合是未來金礦，值得投入。「因緣際會吧，2013年，哈佛的彭教授主動來找我，他們想參加高通這個比賽，缺AI專家，很希望我來，」張智威回憶。那時彭仲康為了扶植台灣第一波生醫人才的理想，被中央大學挖角回台，很想藉參與全球知名的創新比賽，做出成績。
只是高通X Prize的徵選條件嚴苛。規定未來性的診病掃描儀，總裝置不能重於五磅，能隨身攜帶，還要有效判讀12種疾病，與量測五種生命徵象的功能，讓許多專家一聽就搖頭。
唯獨張智威，聽了心喜，還告訴彭仲康，「要有做第一名的企圖心，才想合作！」雙方一拍即合，讓hTC研發團隊往醫療發 展，並定名為Deep Q團隊。
徵選條件中，對台灣來說，最簡單的是重量。hTC醫療商業發展處長鄭志偉指出，他來此部門前，專責設計新手機，對於如何把產品做到輕薄，經驗很多。最難的，則是取得醫療數據，才有辦法教育電腦領悟診斷疾病方法，並獲得嚴謹醫界認可。偏偏有不少種疾病，到目前都受限於數據太少。
改用轉移學習法提升準度
舉例來說，中耳炎的病例數，在團隊請國泰醫院耳鼻喉科主任王拔群協助後，才找到1000多個。
AlphaGo是靠消化數量龐大的棋士比賽棋譜後，才成就最強棋力。如果缺乏大量數據，準確度當然差。後來，張智威改用轉移學習法。在人類耳朵資料太少情況 下，就改給AI看動物的耳朵、甚至各種物體的外型紋理，看電腦可否從學著看每個東西的線條、邊角去聯結。「結果有一天，我發現AI在寫作文創作！」張智威興奮地說道。當他丟指令，詢問AI對中耳炎的了解，它丟回某杯拿鐵咖啡、特寫杯內漩渦的照片，意思是它覺得中耳炎病徵，看起來可類比這杯咖啡的漩渦，和小學生造句「天藍得像海」，是一樣的邏輯。
當hTC團隊輸入這些新研究成果到裝置內，和醫界伙伴交流研究，確認準確度已提升到91％！
如今獎拿到了，台灣政府也瞄準AI為下一個世代轉型重點，時機成熟下，張智威在7月14日，將這些年的機器學習創新成果，直接放在網上，成立台灣第一個開源AI平台io.deepq.com。
他指出，有了這些分享內容，只要台灣學界、業界有心挖掘創新契機，在這領域台灣目前和Google是站在一樣的起跑點！
他相信，台灣的健保資料庫贏過很多國家，比起做無人車，更具有優勢，台灣也有兩到三年的優勢，因為連Google都缺乏醫療數據。「可是其他國家會趕上，台灣一定要把握此大好良機，」他也不忘提醒。