出版日期 2019/06/04
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【75折↘】台灣企業轉型實戰套書 (2冊)

★ 台灣中小企業資源有限,如何開啟數位轉型的新機會?
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數位轉型大爆發的時代,你還在觀望嗎?立即掌握下個十年最重要商業趨勢。
本套書包含《工業3.5》、《人工智慧在台灣》,帶你解決企業痛點。

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文字字級

簡介

 
本套書包含:
 
1. 《工業3.5》
 
 
第一本針對台灣企業量身打造的數位轉型實戰手冊!
 
AI、大數據、物聯網、雲端改變生產方式,重啟全球產業新賽局。
第一本針對台灣企業量身打造的數位轉型教戰手冊,
掌握智慧製造策略與管理財數位化的核心,結合產學資源以工業3.5為混合策略,
提前收割升級智慧製造的價值,並在重構中的全球產業鏈中卡位!
 
大數據、人工智慧、物聯網掀起全球新一波價值鏈解構與重組,
台灣中小企業資源有限,如何結合整個供應鏈,開啟數位轉型的新機會?
 
清華講座教授暨美光講座教授簡禎富,二十多年來他深入產學合作第一線,與台灣各產業龍頭合作,深耕智慧製造和大數據分析的研究結果,指出工業4.0革命的三大願景中,大數據與虛實整合系統只是基礎架構和工具目標,根本目標在於掌握彈性決策的核心能力。
 
工業3.5藉助AI、大數據及數位決策系統為破壞性創新,結合產學資源,為企業解決需求個人化、產品週期愈來愈短、人力短缺、企業接班等經營難題。並從經營決策、資源管理、人才培育與藍湖策略這四個大方向上,協助企業有效管理資源,優化經營:
 
1. 決策數位轉型:作者首創PDCCCR製造策略架構,搭配龍捲風圖找出關鍵變因,以協助企業建立數位大腦,不斷學習並優化決策,帶領企業搶先進入智慧製造。
2. 全面資源管理:將原本蘊藏在老師傅、資深高階主管的管理與決策智慧數位化,以解決人才斷層、企業接班問題。
3. 培養最適人機協作人才:以書院、學堂、微課程協助人才持續精進,培養出善於人機協作的「鋼鐵人」,提升員工即戰力和決策力。
4. 量身打造智慧製造戰略:企業應該如同每個大戶人家,都有自己的家庭醫生。透過產學合作,為企業量身打造智慧製造解決方案,用有限資源創造最大效益。
 
生產方式推動產業革命和社會變遷!
工業3.5提供企業數位策略藍圖,厚植實力,搶先收割工業革命升級轉換的價值。
 
 
科技部部長 陳良基
清華大學張忠謀講座教授 史欽泰
台達電創辦人暨榮譽董事長 鄭崇華
台灣大哥大基金會董事長 張善政
欣銓科技董事長、旺宏電子總經理 盧志遠
台積電晶圓廠營運資深副總經理 王建光
工研院董事長、資策會董事長 李世光
台灣美光記憶體董事長 徐國晉
宏遠興業總經理 葉清來
漢翔航空工業董事長 廖榮鑫
光陽集團董事長 柯勝峯
台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋
 
 
2. 《人工智慧在台灣》
 
 
 
 
 
學術人跨界產業的洞察與思考
第一本為台灣而寫的AI轉型策略
 
人工智慧浪潮全面來襲,沒有一個人能夠置身事外。
與其擔憂,不如清楚認識人工智慧發展的脈絡、應用與侷限,
深化個人AI實力、建立企業AI團隊,
成為AI浪潮中的領先者!
 
力用人工智慧,扭轉20年來台灣產業發展的困境!  》》前往專輯頁看更多
 
人工智慧正在改變產業的遊戲規則,多數產業已進入紅皇后的領地,
不追上、就落隊,再也沒有機會。但AI也是企業擺脫發展困境的不二武器!
究竟人工智慧是什麼?機器學習與深度學習有什麼不同?大家都在談人工智慧,
但在產業中如何應用?白領工作者又該如何應對人工智慧即將帶來的工作結構變化?
 
本書作者陳昇瑋是台灣少數跨界產業的科學家,擁有學術與產業的深厚背景,同時也是熱情的AI技術傳教士與人才播種者,以跨域者獨有的視野,致力於推動人工智慧在各產業的深化應用及創新轉型,對於製造、金融、零售與醫療等產業應用尤有獨到之處。
 
2017年接受中央研究院廖俊智院長與孔祥重院士的邀請,一同帶領團隊在半年內成功幫助超過十家台灣企業,以AI解決或改善影響發展的重大難題,協助產業在人工智慧技術及應用全面升級,也看見產業導入AI的系統性問題。
 
人才、資料、找問題,缺一不可
與其擔憂被取代,我們需要主動了解,立即行動以形塑未來
 
他透過在地化的實作與顧問經驗,為台灣而創設台灣人工智慧學校,一年內已為台灣培育超過3,000位AI人才,期能解決AI人才不足的關鍵問題,為台灣產業面對的下一個挑戰舖好基礎。
 
 
本書重點
▍一次看懂人工智慧
  人工智慧究竟是什麼?大家在發展人工智慧時,普遍陷入怎樣的迷思與陷阱?
 
▍掌握台灣發展人工智慧的三大面向
  在人工智慧技術發展、人工智慧產業化、產業人工智慧化這三大面向,台灣產業該如何發展,從而探索新商業模式。
 
▍分析台灣產業發展的挑戰與機會
  針對製造業、金融業、零售業等各大產業,從規劃、生產、行銷及供給這四個面向,分析人工智慧可以發展哪些應用?對於工作及業務流程又會產生哪些系統性的影響?
 
▍從零開始,企業導入人工智慧的必備know-how
  從調整企業的思維框架,到打造第一支專屬的人工智慧團隊,經理人必備哪十大認知,能加速推動導入人工智慧的成效。
 
台塑集團總裁 王文淵 
中央研究院院士 孔祥重
經濟部長 沈榮津
廣達集團董事長 林百里
交通部長 林佳龍
益鼎創投董事長 邱德成
科技部長 陳良基
行政院副院長 陳其邁 
友達光電董事長 彭双浪
玉山金控總經理 黃男州
英業達集團會長 葉國一
義隆電子董事長 葉儀晧
奇美實業總經理 趙令瑜
中央研究院院長 廖俊智 
研華科技董事長 劉克振
聯發科技董事長 蔡明介 
全家便利商店集團會長 潘進丁
財信傳媒集團董事長 謝金河
國票金控董事長 魏啟林
 
 

目錄1

推薦序一 全球製造戰略競逐,台灣企業轉型的下一步
推薦序二   反映台灣產業現況,最在地化的智慧製造策略
推薦序三 工業3.5,搶先在「紫海」轉型升級
推薦序四 在競爭激烈的市場脫穎而出,邁向智慧製造與數位決策勢在必行
各界推薦 
 
作者序 最適合台灣企業的智慧製造路徑:工業3.5 
 
第一部 工業3.5 ──企業邁向智慧製造與數位轉型的最佳路徑
第1 章 決策為什麼重要?
第2 章 為什麼是工業3.5? 
第3 章 PDCCCR製造策略架構,優化營收
第4 章 建構「數位大腦」,指揮分散式決策系統
 
第二部 先進製造的核心──決策數位轉型
第5 章 如何優化營收?大數據分析與風險決策
第6 章 人機協作,現地現場做出先進決策 
第7 章 捲起龍捲風分析,找出優化決策的關鍵因子 
第8 章 資源調度優化與組合決策
第9 章 數位決策╳現場判斷,數位大腦再進化 
 
第三部 工業3.5 的人才培育與策略布局
第10 章 「鋼鐵人」增強人的決策管理能力 
第11 章 產學結合,為企業量身打造最佳轉型策略
第12 章 組織轉型,精速決策將企業推向國際舞台
 
參考文獻
 

目錄2

作者序 成為介接學術與產業的跨域者
 
源 起 倍速競爭的紅皇后領地
Part 1  人工智慧
第一章 人工智慧的發展
第二章 機器學習是什麼?
第三章 人工智慧的誤解與迷思
 
Part 2  人工智慧與產業發展
第四章 人工智慧發展的三個面向
第五章 產業人工智慧化經驗談
第六章 產業人工智慧化的挑戰與建議
 
Part 3  迎向未來的準備
第七章 台灣人工智慧學校
第八章 給政府的建言
第九章 給白領工作者的建議
 
致謝

內文試閱1

最適合本土企業的智慧製造路徑:工業3.5
 
  隨著科技的進步包括人工智慧、大數據、物聯智財保護,也加重自主研發的重要性。面對全球化的競爭與價值鏈的演進,很多新進企業和創新的商業模式不斷異軍突起,企業如何藉數位科技提升決策品質,成為卓越經營的決策型企業,將是影響公司獲利和永續成長的關鍵所在。
  世界各國均提出自己的製造戰略,德國的工業4.0、美國的先進製造、中國製造2025,均在爭奪這新一代製造業的科技規格主導權、製造平台化的寡占權和先進製造業的霸權。
 
人與數位決策大腦的最佳合作模式
  提到工業4.0 ,其中最關鍵的兩大工具,是大數據和AI,但工業4.0 更強調,整合整個價值鏈的基礎建設,讓所有的設備,都使用同樣的通訊協定(Protocol)連在一起,也就是所謂的機聯網,甚至能往前和整個供應鏈進行機聯網,也就是和上游供應鏈整個連在一起,以達到資訊透明、即時,提高彼此的配合度,讓原材料和設備供應與需求能夠配合無間,提高彼此的營運效益。
 
  但是機聯網只是工具目標,透過工業互聯網讓供應鏈的機台,使用可以彼此溝通的語言,讓各個環節每天產生的海量數據,能完整地保留、蒐集,並經由系統化地分析,變成有用的資訊,進而根據資訊進行聰明決策,優化資源運用組合,精準智慧生產,將企業營運的效益最大化。換言之,決策的品質和速度,才是工業4.0 的目的。
 
  台灣應該發展「工業3.5」,作為目前的「工業3.0」和未來的「工業4.0」之間的混合策略,台灣產業應該升級轉型,但為何大多數公司無法一步到位,直接往工業4.0 邁進?
 
  主因在於,大多數公司只是工業4.0 系統和設備的使用者,既然如此,何不等到相關系統設備更成熟再導入?工業3.5 這個概念,就像人和智慧機械,搭配數位決策大腦合作的鋼鐵人。機器人取代人的工作,鋼鐵人強化人的機能,以及決策管理能力。更何況,台灣地小人稠,導入更多無人化的系統,只會加速貧富差距和社會不安。
 
  當務之急,還是先發展能善用智慧製造系統的人才和能力,也就是另闢蹊徑,先在既有的製造系統環境下,把握目前產業結構轉換的空檔,達成或局部達到工業4.0 三大願景:大數據分析、價值鏈整合和彈性決策能力。這些都是台灣企業,能在既有基礎和管理優勢上提升的。
  而且,工業3.5 更符合台灣產業結構,實現的速度也比工業4.0 快,台灣企業就可以提前「收割」,產業結構升級轉換的利益,並再拉開與新興國家的差距,還可以把台灣產業升級經驗,以及「鋼鐵人」的解決方案,賣給新南向國家地區,擴大台灣製造的影響力。
 
將管理財數位化,解決人才斷層、企業接班問題
  製造是台灣經濟奇蹟的關鍵之一,不管是根留台的製造業或是海外台商,能在激烈競爭中存活的企業,多半都是賺「管理財」。然而,這些企業執行少量多樣生產的彈性決策、供應鏈管理與快速量產效率,靠的是勤奮聰明的「人」而非「電腦」,尤其是許多隱形冠軍內部,擁有所屬產業的領域專家和老師傅。
 
  然而,台灣製造的相對優勢,正快速消失之中。這些隨著台灣經濟起飛逐步成長的本土人才,以及帶回技術和外商經驗的海歸專家,陸續退休、離職,許多內隱的管理知識和製造智慧,將一起流失;而國際大廠透過工業4.0 推動製造平台化,並縮短供應鏈強化產業生態系統的掌控,並從中積極吸納製造端知識。如果,企業主現在不將自身的製造優勢及管理經驗,數位化並整合,曾經擁有的核心競爭能力,未來就會落入別人手中。
 
  其中,決策是領導的核心、企業經營管理最具挑戰的工作,也是判斷系統是否具備「智能化」的主要特徵。大數據時代,企業營運環境快速變動,決策過程中的不確定性、時效性、風險、預期結果和執行的變異等因素,組合的複雜程度百倍於以往,企業已難只仰賴領導者和高階主管,憑藉經驗和直覺判斷,做出英明的決策
  台積電是全球智慧製造的標竿,「台積電之道」(TSMC Way, Shih et al., 2009)更被收錄在哈佛大學商學個案。台積電前董事長張忠謀,在接受《天下雜誌》專訪時,曾經秀出三個他最看重的數字當中,「很少人知道」的12 吋晶圓單價。讓人訝異的是,從2007 年至今,線圖有一半時間是往上的。
 
  前董事長張忠謀接受《天下》專訪時表示,員工工時縮短、但效率提高的原因,就是利用最新的大數據分析技術,讓工程師把時間,花在較具附加價值的分析、判斷,而不是知識金字塔中最低階的資料蒐集工作。
 
  他指出過去,工程師花很多時間蒐集資訊、向上傳遞,才能做出決策。現在智能化工作可以降低重複的工作量,甚至限制員工加班時數,卻不影響先進製程進度,甚至提高效率的重要原因,就是每個工程師都可以迅速做出決策。
 
  台積電官網上寫著:「台積公司憑著敏捷與智慧生產,持續推動卓越製造。台積公司的敏捷製造整合了供需模型、精實的在製品管理、派工與排程,以提供快速產能提升、較短的製程週期、穩定的生產和準時交貨。這套系統也提供了高度彈性,以快速支援客戶的緊急需求。
 
  「台積公司也引進物聯網、智慧化行動裝置和移動式機器人。這些新的應用強化了資料蒐集、良率追蹤、流程效率和物料傳送,以持續精進工廠的生產效率。為落實卓越製造的承諾,台積公司更進一步將自動化生產製造系統結合機器學習技術。
 
 「將工廠的生產模式,從「自動化」革新為「智能化」,廣泛地應用在排程與派工、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制、品質防禦以及機器人控制等方面,從而有效提升生產效率、彈性和品質,同時最大化成本效益,並加速全面創新。」
 
  三段的描述正蘊藏邁向工業4.0 智慧製造與聰明生產的關鍵,來自持續逾二十年不斷運用工程資料分析、資料挖礦、大數據與人工智慧等工具,優化關鍵決策,有效提升經營效益。
 
工業3.5,人人決策時代
  台灣許多企業陸續面臨,二代接班或專業經理人交棒的問題,若決策的心法,只是內隱在少數主管的智慧中,也會讓企業接班變得困難。
 
  傳統的觀念認為,經營者和高階主管是企業的大腦,基層員工是公司的手和腳;決策,是高階主管的事,基層員工只負責執行高層主管的決策即可。以前企業還可以勉強靠著企業主的睿智、彈性和老師傅的經驗因應市場的需求。
 
  然而大數據時代,層級式的組織架構,已經不符合競爭所須,整個組織裡,必須人人都是決策者,才能夠靈敏、快速回應挑戰。每個人每天都快速接收大量資訊,如果所有人都坐等經營階層做決定,之後才奉命行動,勢必處處喪失機先、處處挨打。
 
  另一方面,資料不等於資訊更不代表知識,如何要求幕僚,迅速將資料轉化為資訊,再結合決策者的判斷,將其提升為有價值的知識,建立數位大腦,利用它運籌帷幄,再指揮分散各處的相關系統,以快速做出正確決策,這正是企業和國家決勝未來的關鍵。
 
  換言之,決策的複雜度和對速度的要求,沒有數據蒐集、運算、分析和運用和人工智慧協助,很難在決策的速度、品質和彈性上勝出。在快速變動的環境中,建構數位化的決策模型,可以讓很多資深員工的智慧、隱性的判斷具體化和被留下來。
 
  在台灣,企業實施工業3.5 製造戰略和數位轉型,應該注意以下幾個面向:
  一、洞察市場變化、滾動式精準預測需求的區間。
  二、面對不確定因子,用大數據分析提高能見度,習於在風險下的決策。
  三、優化產能組合和彈性調節產能供給,滿足客戶伙伴需求變化。
  四、發展先進預知決策與即時機制,預測設備健康與維護保養、提升製造系統排除問題與恢復能力。
  五、多變量分析不良品因素、即時回溯並最大化資訊價值,預先現地排除可能的問題。
  六、全面有系統地分析各種資源的使用效益,建立永續發展與循環經濟。
  七、發展決策型組織,提升組織決策透明度和參與,以提高決策速度和品質。
  八、針對不同問題和各種應用,結合老師傅和專家經驗,發展分散式的決策支援系統,增強各個單位的管理決策能力,並建立「數位大腦」,指揮與協調各個分散式決策系統。
 
  決策是形而上的智慧,而不只是靠有形的設備。許多人簡化工業4.0 為自動化或無人化,在生產時用機器人取代人力;觀念不正確的結果,讓許多企業付出不小的代價,花了許多冤枉錢,購置資訊設備和套裝軟體,卻不理解智能化的目的,在決策數位化。
 
  因此,所有企業的決策流程,都有必要再造,讓人人都成為決策者,借助大數據分析工具,即時判斷,快速競爭,掌握決策契機,並且借助決策分析工具,避開或即時修正快速和彈性一定會帶來的風險。
 
破壞性創新,打造台式智慧製造戰略
  本書作者創設「決策分析研究室」以提升卓越決策(Enabling A+Decisions)為目標,領導研究團隊長期深耕智慧製造、大數據分析和多目標決策理論與技術,二十多年來,持續深入與台灣各個產業領導廠商,在大數據分析、智慧製造和決策品質,進行產學合作研究。
 
  作者借助二十多年來累積的產學經驗,針對世界各國製造競爭的挑戰,提出「工業3.5」作為台灣製造戰略,以台灣製造管理優勢和整合能力為利基,善用人工智慧、大數據分析、供應鏈管理和彈性決策能力,發展工業3.0 和工業4.0 之間的破壞性創新,相關論述,已經在多家中堅企業和隱形冠軍實證,取得具體成效。
 
  本書希望為面臨升級轉型挑戰的台灣千千萬萬企業,探究在經營決策和智慧製造的各個環節,最迫切、最棘手的痛點,以協助台灣企業聚焦在關鍵因子,厚植「操之在我」的數位決策和分析技術,促進台灣產業生態系統的永續發展。
 

內文試閱2

歡迎來到倍速競爭的紅皇后領地!
 
  「在我的領地中,你必須盡全力跑,才能維持在相同的位置。如果你想前進,就必須跑得比現在快兩倍!」(Here, you see, it takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else, you must run at least twice as fast as that!)
 
  這句出自《愛麗絲夢遊仙境》紅皇后的話,生物學者早在1970年代,就用以探討生物圈的演化競爭;1995年再被哈佛大學學者卡夫曼(Stuart Kauffman)拿來描述商業生態圈的動態競爭,稱為「紅皇后效應」(Red Queen Effect)。
 
  紅皇后效應指的是,商業世界中的動態競爭,讓組織必須不斷加速學習,但前進的同時,市場淘汰機制也跟著加速,於是競爭不斷加遽。寫於一百五十多年前的童話故事,如同先知般,完全料中數位經濟時代企業面對的真實挑戰,也是橫亙台灣這二十年來產業發展的具體困境。
 
  無論是哪個政黨執政,「拚經濟」是跨黨派的共識,政府也不斷推出各種產業獎勵或補助方案,從行動通訊、生醫、雲端、大數據、綠能、智慧製造、循環經濟…… 一路走來,幾乎無役不與。產業界當然也不斷努力,持續降低成本、提升良率、準時交貨、低價搶單……過去創造經濟奇蹟的代工模式, 在製程改善與管理最佳化幾乎已做到極致,已屬全球標竿;企業也持續致力於創新,只要是先進國家大企業有的,各種新技術、新系統、新營運模式都願意嘗試。只是令人百思不得其解的是,這些年來我們彷彿一直停留在原地。
 
  在2012 年,人工智慧相關技術大突破後,這個情況更顯嚴峻。幾乎沒有人可以否認,人工智慧正在改變這個產業的遊戲規則;而無論我們有沒有察覺,願不願意接受,人類產業已經進入紅皇后的領地,若沒有不一樣的做法,努力跑再久頂多只能停留在原地。不跑呢?直接落隊,再也沒有機會。
 
人工智慧點燃新一波巨變
 
  就像希臘哲學家赫拉克利特(Heraclitus)所說,改變是唯一的不變。把時間拉遠一點,五百多年前德國一位金匠古騰堡(Johann Gutenberg)發明活字印刷,影響所及觸發宗教改革、催生現代科學,更創造出全新的社會階級與職業。這是新科技所帶來的思想自由,以及社會改變。
 
  改變,從古至今沒有變,但是改變的速度愈來愈快,一點點慢下來的跡象都沒有。目前引爆人類社會巨大改變的主角,正是人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。人工智慧經過逾五十年的發展與頓挫,終於在2010 年之後有重大突破。由於人工智慧能夠發展與應用的空間,絕對不小於網際網路、雲端運算及行動裝置,因此世界各大科技公司甚至政府,都大舉投入資源進行研究,很快就在技術上持續突破,而應用也遍地開花。
 
  在2016 年,光是Google 一家公司,就有超過4,000 個運用深度學習的專案。經過近兩、三年的技術發展與商業擴散效應,人工智慧也已讓許多產業開始轉型,以不同的方式來規劃、生產及提供它們的產品及服務,而且,改變速度愈來愈快,影響所及也愈來愈廣泛、愈深入人們的生活。
 
人才流失嚴重 產業元氣大傷
 
  在全世界都因新技術而快速變化的此刻,台灣卻仍然被困在多年不變的困境中。由於產業難以轉型,長期以代工出口作為經濟成長主力,台灣的匯率、稅率等相關政策,一直以維護貿易穩定、經濟成長作為最高指導原則。長此以往,由於沒有出現新的產業生態圈,無法創造新的價值,只能在價格、成本與技術週期之間拚搏圖存, 卻不知已使得產業體質元氣大傷。與體質最直接相關的,就是人才流失嚴重。
 
  人才外流是攸關產業競爭力、國家發展的重要議題。根據全球人才社群網站LinkedIn 統計,台灣外流最多的人才是軟體工程師。原因是過去幾十年來,大部分的人才都集中在半導體業跟製造業,一貫的思維是「買硬送軟」,軟體人才的待遇、舞台、升遷及培育相對不受重視,導致想找有經驗、有格局及視野的軟體大將,難度非常高。
 
  同時,台灣也缺乏做深度研發的環境。長期專注於製造代工, 企業大部分只做D(development) 不做R (research),但台灣人才沒有研究能力嗎?恰好相反! 實情是,很多公司只讓大把的碩、博士擔任製程工程師,大多著重於產線運作、效能調校、降低成本這些漸進式研發工作,人才缺乏足以大開大闔、跳脫格局、發展潛能的舞台,礙於這些產業的研發局限,要升級更是難上加難。
 
  軟體跟硬體產業有很大的差異。在硬體產業,人員被指定在一個非常精確的位置上,資源、材料跟流程都是固定、有限的。但軟體產業從頭到尾所有的材料,就是「程式碼」,程式碼是無限的,變化無窮盡,可以寫出作業系統、商業網站,也可以寫出無人駕駛、人工智慧,端看軟體工程師被賦予的任務,以及他們本身的技術能力。正因變化無窮盡,而人類時間與能力有限,所以軟體產業的開放源碼精神十分活躍,互相交流與學習,期待能設計出更好的軟體,與硬體產業大不相同。
 
產業升級人才比資料、設備更關鍵
 
  萬事起頭難,若要發展台灣的軟體價值,無論是軟體產業、以硬帶軟或軟硬整合都好,需要大批的軟體人才, 而人才必須要有舞台可以發揮、有位置可以流動、有場合可以交流,有能者才有機會在其中醞釀養成。因此, 技術交流平台的重要性不言而喻,但同時,也一直是台灣軟體生態環境中缺失的一塊。
 
  雖然政府及產業持續推廣,並投入大數據與人工智慧的應用發展,但多年來台灣軟體產業不振,軟體開發多以系統整合為主,缺乏做核心技術的高階工程師。同時, 台灣也普遍缺乏技術交流的文化,同業遇到的問題,很可能有九成一模一樣,但大家習慣閉門造車,浪費許多資源與時間解決相同的問題。即使企業高層之間的確有策略交流,但在商場上落實策略的執行力也不可或缺, 而執行力靠的還是人才養成與技術深耕。再把視野放大到環境因素,可以看到台灣的創業環境不佳,找尋資金難度比其他國家高之外,因為語言、地域、文化及經驗的限制,從本土要走向全球化更是困難重重。
 
  以資訊科技業而言,我們的新創大多不是技術創新,容易形成惡性競爭甚至被取代;加上長期鑽研製造代工, 距離消費者與全球市場相當遙遠,能被世界看見的機率不高。服務產業則在地性質濃厚,不僅跨出台灣的難度高,又缺乏經營大型市場的經驗。
 
  此外,我們的內需市場不大,加上母語不是英文,英文能力普遍不足,使得企業與人才的發展處處受限,即使願意招募海外高級人才,常也因語言或薪資的限制而難以規模化。但是台灣真的沒有機會了嗎?其實不然,人工智慧時代來臨對我們而言,是巨大的挑戰,也是轉變的契機。
 
跨界學術人的社會觀察
 
  2012 年後,人工智慧在各應用領域爆炸式的影響,在學術界的感受最深刻:每個月、每一季幾乎都可以看到國外新的技術進展,與各種讓人驚嘆的最新應用。但是身在學術界,看到國內產官學研界的認知及動作,普遍落後先進國家,他國的進行式或過去式,在台灣卻是不知何時可實現的未來式,身為有著滿腔社會責任感的知識分子,怎麼可能不焦慮?
 
  但焦慮能有什麼幫助?我們缺乏的並不僅僅是創新不足。事實上,學術界、產業界都很認真地在做創新,也不時有亮眼之作。但我們真正缺乏的是各界之間的連結,學術界的新技術,似乎與產業界無關;產業界的需求,與學術界的選題似乎找不到太多關聯性;而政府的作為,大方向都是正確的,但落實到專案層次後經常就變了樣,可以填補當務之急,但解決不了產學界多年來的病灶。
 
  若企業只想要頭痛醫頭、腳痛醫腳,就算循著痛點走, 題目一個一個解,真正的病根很可能根本不在痛點本身,而在於業務決策甚至商業模式。持續不斷進行產學合作,就可以幫助企業在紅皇后的領地中,跟得上時代的腳步?真的可以幫助台灣產業及時轉型?於是,「跨界」的想法逐漸在我心中萌芽。
 
介接學術與產業 促成創新轉型
 
  2017 年對我個人來說,是正式跨出學術界的一年;先前的所有跨界合作都像是熱身,為了這一年而準備。2017 年3 月,由中央研究院廖俊智院長與中研院院士、哈佛大學比爾蓋茲講座教授孔祥重為首,我們組成約十多人的團隊,協助超過十家台灣製造業,成功地以人工智慧解決迫切的製程問題,並確認培育人工智慧人才, 對於產業的重要與急迫。
 
  在國票金控魏啟林董事長、益鼎創投邱德成董事長及許多先進的協助下,順利地取得台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電等六家企業的贊助,就在2017 人工智慧年會上、黃士傑博士演講的那一天,由廖院長宣布成立台灣人工智慧學校,並於2018 年1 月正式開學。
 
  正因從2014 年開始,我年年舉辦台灣資料科學年會, 台灣許多研究資料科學及人工智慧的專家及學者,都曾登上年會講台。再加上每位講師的專長、經驗及聽眾回饋等,這些珍貴的資料,以及與孔院士一同解決製造業難題的技術團隊,都是讓台灣人工智慧學校,得以在短短時間內順利成立,並從第一期開始,就獲到熱烈迴響的原因。
 
  而幾乎同一時間,我也接受玉山金控黃男州總經理邀請,擔任玉山金控科技長,正式跨足產業界,期待能透過深入產業現場,確認所學所思。在玉山金控,對外將建立金融科技生態系統,除了與金融科技公司的合作,同時也將建立更緊密的產學關係, 讓產與學不再是遙遙相望的平行線,而是可以併肩成長的夥伴;對內將整合科技與數位能量,進行數位轉型, 證明科技當然可以是業務的加速器,同時讓企業更具有速度與彈性,能為現在與未來將有的改變做好準備。
 
擔憂被取代,不如主動看見未來
 
  如同已故知名科學家、未來學者阿瑪拉(Roy Charles Amara)所提出的阿瑪拉定律(Amara’s Law):「人們總是高估一項科技所帶來的短期效益,卻又低估它所造成的長期影響。」(We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run.) 
 
  面對這一波人工智慧浪潮,很多人擔心工作會馬上被取代、甚至被電腦統治等言過其實的說法,卻忽略了人工智慧將如同過去的活版印刷、電力、網際網路及行動裝置一樣,影響每個人的工作及生活,沒有一個人能夠置身事外。
 
  所以,與其不求甚解跟著人云亦云、莫名憂慮,不如花點時間了解人工智慧的發展現況、應用以及可能的影響,才能更加清楚未來究竟會往哪裡去。看清局勢是正確決策的第一步,邀請大家一同與我看清與辨證,人工智慧對台灣、對世界,現在與將來的影響,這是我寫這本書的初衷。


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