繼中小企業復辦尾牙春酒之後，停辦兩年悶得慌的金控、科技公司，紛紛決定以外燴型式，復辦500～1,500桌的大型尾牙宴，且「桌數」與「起桌價」都較疫情前成長，但因有能力承接「千桌級宴會」的飯店與餐飲集團並不多，可選擇的場地與日子更是有限，「強碰撞期」嚴重，「場地」與「日子」都得喬、得搶，掀起市場大戰。
值得一提的是，由於餐飲業嚴重缺工，大型尾牙外燴所需服務人力，較一般宴會更多，如果企業都擠在同一天辦尾牙外燴，承辦的飯店或餐廳人力不足，也無法消化訂單，所以也主動拜託企業更改日期，全力避免此「大攤」成為「看得見卻吃不到的大餅」。
暌違25年，長榮航空再度開闢米蘭、慕尼黑的歐洲直飛航線。為慶賀開航，與米其林一星主廚李皞（Paul Lee）合作，替台北-米蘭航線設計專屬菜單，京都米其林三星主廚中村元計獨家設計台北-慕尼黑航線的餐點，兩條航線所有艙等的旅客，均可享受米其林主廚所設計的料理。
而機上各類飲品也充滿亮點，融入米蘭及慕尼黑的特色元素，還有驚喜小禮送給旅客，共同迎接疫情後開闢新航線的喜悅。
米其林一星主廚Paul Lee擅長於運用季節食材，展現世界各地特色風味的創意，深受美國政商界讚賞與高度評價，替長榮航空台北-米蘭航線皇璽桂冠艙的乘客精心設計「紅條石斑、伊比利火腿、甜豆、里昂洋芋」，以及「燉小牛頰、豆豉、馬鈴薯泥、山蘇」兩套餐點，為豪華經濟艙及經濟艙旅客設計的則是「豆豉醬燉小牛頰佐配馬鈴薯泥」，這四道米其林餐點，搭配機上提供的義大利佳釀，讓旅客從台北出發就開始享受到濃濃的義大利風情。
米蘭航線也為皇璽桂冠艙旅客挑選產自義大利紅酒，以100％的普里米蒂沃（Primitivo）葡萄品種釀造，呈現深紅色的紅寶石色澤，口感濃郁甜美。此外，並特別研發一款特色調酒「漫步在米蘭」，在白蘭地酒香中帶出檸檬的清香與蔓越莓的甜美；同時也與台灣首位世界咖啡師大賽（WBC）冠軍吳則霖-興波咖啡合作，特選具有核果、焦糖及巧克力風味的深焙咖啡。
與長榮航空合作已達八年之久的京都米其林三星主廚中村元計，特別為台北-慕尼黑航線皇璽桂冠艙旅客設計秋季套餐，主菜為「智利海鱸魚味噌漬 紅豆鑲蓮藕」，豪華經濟艙及經濟艙則分別提供「牛肉壽喜燒」及「蒲燒豬肉」兩道主菜。
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延伸閱讀
https://ctee.com.tw/news/industry/731294.html
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全台周年慶的景氣指標－新光三越周年慶，6日由台北南西、桃園站前、台中中港、嘉義、台南中山、高雄三多等六店率先開跑。有感於疫後回歸日常，新光三越總經理吳昕陽親自於台北南西店大門迎賓，迎接爆炸性消費人潮，他強調，前三季在員工、廠商與顧客支持下，有2成成長，在周年慶目標208億挹注下，全年業績將超越830億再創新高。
吳昕陽指出，9月起，入館來客數幾近全數回復，已回到2019年疫情前，業績更超越2019年、成長10％，睽違18年親自站在大門迎接千人排隊消費者入場，就是想要面對面感謝同仁、廠商與消費者，一起度過疫情陰霾迎接好的開始。
俄烏戰爭導致歐洲能源價格飆漲，加劇當地通膨升溫，成本壓力炸鍋，第四季歐系進口車掀起新一波漲價潮，連定價策略最務實的Skoda汽車，新年式車價也不得不漲。
歐系進口車代理商更擔心，這波能源危機恐讓歐洲車廠冬季運作「卡關」，讓缺車問題擴大。
，該新創公司開發一種稱為Bamboolib的UI資料科學工具，而Databricks透過收購8080 Labs，要在自己的資料湖倉儲Lakehouse平臺整合Bamboolib，供使用者以低程式碼的方式探索資料。
Bamboolib是一個可擴充的GUI，能夠匯出Python程式碼，就像是在Excel中的巨集一樣，能夠快速簡單地進行資料探索和轉換；而基於UI的工作流程，可降低資料操作的門檻，無論是無技術基礎的公民資料科學家還是技術專家，都能夠取用Databricks上的資料。
低程式碼使用案例包括資料準備，用戶只要點擊滑鼠，就能夠清理和組織原始資料，並將其用於下游任何應用中，也能在UI中進行資料轉換，簡單地聚合和轉換高度複雜的資料集，而資料視覺化功能，供用戶快速創建和匯出Plotly繪製圖，提高達10倍的資料視覺化速度。另外，用戶也可以使用DataFrame功能，在數分鐘內開始於Databricks探索資料。
透過收購8080 Labs，Databricks能夠更快地在其產品組合，提供低程式碼資料操作工具，Bamboolib無縫整合Python生態系統，並且生成可直接用於產品的程式碼。Databricks計畫將低程式碼功能和新的AutoML、視覺化和儀表板產品整合，在Lakehouse平臺擴展UI功能，降低用戶操作資料的門檻，使具有基本知識的人，就能在資料集上訓練模型。
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Databricks提到，低程式碼工具可讓非技術人員，也能夠利用資料和人工智慧工具，發揮在業務上的影響力，多數的公民資料科學工具雖然可以提供簡單的資料探索功能，但是仍需要工程背景才能應用在機器學習用例上。
Databricks正建立解決方案來解決這項問題，讓公民資料科學家也有能力，完成具有影響力的資料科學和人工智慧用例。在今年早前Databricks已經發布AutoML，透過自動化進行預處理、特徵工程、模型訓練和調校，使得用戶能夠快速建置和部署任何規模的機器學習模型。
而AutoML所建立的基準模型，具有完整可編輯的筆記本，結合上Bamboolib，就能讓企業中公民資料科學家，不需要專家幫忙，開發資料分析和機器學習應用。
https://www.ithome.com.tw/news/147192
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臺灣人工智慧學校校務長蔡明順揭露AI學校未來藍圖，要以人才和技術為基礎，來擴大到市場、資金、法規政策和國際合作等領域。
圖片來源:
蔡明順
臺灣人工智慧學校（AIA）AI技術年會6日開跑，校務長蔡明順在8日會中不只盤點AIA成立4年的發展狀況，比如實作專題雖仍以影像為主，但強化學習和GAN也在崛起，他更揭露AIA多項重磅計畫，包括未來推動藍圖、強化政府部門AI化，甚至，AIA也要轉型，已找來產學界專家如前Google臺灣董事長簡立峰、英業達數位長陳維超和臺大資工系教授林軒田等人，成立課程諮詢委員會，要讓AIA在2022年以新面貌呈現。
4年4分校，累積500多個技術專題替產業AI化打基礎
蔡明順指出，AIA成立4年來，培育了8,000多名AI人才，遍布北、中、南，更橫跨15大產業。進一步來說，4年來，AIA技術專班累積了563個應用專題，其中企業題占最大宗，達320題（57%），再來是學術題（146題，26%）和自帶題（97題，17%）。
「這些專題，其實就是試點專案或PoC，」蔡明順認為，這些專題的歷練，讓各產業人士運用AI時，不必從零開始，在專班既有的基礎上繼續發展即可。
他也從學校地域來解析這些數字。過去4年來，AIA在臺灣北、中、南建立4所分校，包括臺北總校、新竹分校、臺中分校和南部（即臺南）分校，這些技術專題來自這4校共26期的課程，其中以臺北占比最多，共實作了291題（52%），接著是臺中140題（25%）、新竹79題（14%）以及南部的53題（9%）。
他點出，這些分校各有特色，比如中部主打機械聚落、南部以石化重工為亮點，「相信在不久的未來，將出現越來越多的垂直產業應用。」（如下圖）
專題實作仍以CNN為主，但強化學習和GAN正在崛起
蔡明順也秀出一張技術分類表，說明4年來技術專題仍以影像類型為主，高達265個專題，而專門用於電腦視覺的卷積網路（CNN）也獨占鰲頭，共240個專案採用，在影像類更占了90%。
僅次於影像類的專題，則是表格類，共有195個專題以表格類資料為主，使用的模型則以機器學習居多，達137題。
由此可見，「CNN和機器學習這類技術相對成熟，不論是模型還是應用模式，發展上相對成熟，」蔡明順解讀：「但我們也看到一些發展潛力，比如強化學習（RL）和生成對抗模型（GAN）。」（如下圖）
另一方面，既然是產業應用，蔡明順也分析這500多個專題，並以製造業為例，來說明產業運用AI前，如何定義問題。
比如，他們將製造業問題歸類為人、機、料、法、測、環等領域，再進一步列出問題關鍵字，像是「機：預測性維護」，接著細分為3類別如異常預警、異常預測和餘命預測等。又或是料，關鍵字則是原料組合最佳化。
問題定義後，就能了解哪些適合用AI解決、哪些不適合，就不必走冤枉路。
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揭露未來推動藍圖，要從人才+技術延伸到法規政策、跨出臺灣
有了這些成就還不夠，蔡明順表示：「這4年來，學校努力推動人才和技術的擴散，」但接下來，AIA的推動方向，是要聯合產、官、學、研、創等5個領域，以人才和技術為基礎，進一步將AI擴散到市場、資金、法規政策層面，甚至要跨出臺灣，與國際合作。
比如在產業部分，可培育各類經理人和工程師人才，來進行跨域AI應用和技術整合，並在數位轉型市場上展現實力。（如下圖）
他們這麼做，是要借助人才和技術鏈結起來的生態系統力量，來深化AI應用技術、擴散到更多產業，還要提高臺灣在國際的能見度。
接下來還要推動政府AI化，今年已聯手行政院人力行政總處辦理線上講座
另一方面，蔡明順也揭露AIA未來另一個目標，也就是政府AI化，要將AI技術和應用帶入政府體制中。
這幾年，不論是科技部、經濟部、國發會，甚至是衛福部，都投入大量心力來推動臺灣產業AI化，「不過，政府本身的AI化，有必要從觀念上重新建立，特別是公務人員。」蔡明順補充，AIA自今年以來，也與工研院、行政院人事行政總處的公務人力發展學院聯手，在疫情影響下推動8場線上AI講座，目的是要將AI觀念帶給公務人員，來激發他們的創意、做出行動，改變現狀。
不只要改變政府，AIA也籌組委員會拼轉型
當然，AIA不只要改變政府本身的AI實作態度，他們還要改變自己。蔡明順指出，AIA找來產學界專家籌組課程資訊委員會，以AIA校長、中研院院士孔祥重和AIA副校長、中研院資科所所長廖弘源來帶領委員會，並請來5位產學界專家如前Google臺灣董事長簡立峰、英業達數位長陳維超、陽交大AI研究中心教授吳毅成、臺大資管系教授林永松和臺大資工系教授林軒田等人，來整合產學界經驗，協助AIA優化經營方向。
他們給予AIA多角度意見，包括學術、產業，甚至是AIA未來的經營方向，蔡明順甚至直言，AIA會在2022年以新面貌呈現。（如下圖）
調整開課方向，將減少技術專班和經理人班並瞄準垂直產業
他也揭露AIA其他的未來目標，包括加速AI新創孵化、擴大社群經營和調整開課策略。在社群部分，AIA今年舉辦了不少類型的論壇，比如產業、跨域、技術講座和人工智慧小聚，還新辦數位長爐邊會，來鼓勵臺灣企業數位長分享經驗、互相交流。舉辦至今的參與人次，也來到3,700多人。
在開課部分，蔡明順透露，AIA至今已培育8,000多名校友，未來將減少技術專班和經理人專班的開課頻率與幅度，轉而將火力瞄準垂直產業，比如智慧製造、智慧醫療、邊緣AI等。
在這些基礎上，AIA今年也開始籌備官方校友會，未來要靠校友會提倡AI公共政策和政府AI化、協助制定AI技術標準，同時推動以人為核心的AI法律規範，並促進跨域資源交流等。
https://www.ithome.com.tw/news/147197
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群創光電資訊總處處長李義兵，以一張圖揭露自家的資料處理平臺架構，目標以數據驅動營運決策與智慧製造。
圖片來源:
攝影/翁芊儒
世界經濟論壇（WEF）9月底公布今年燈塔工廠獲選名單，臺灣面板雙虎之一的群創光電高雄廠，也擠進了全球21家上榜工廠中。「燈塔工廠強調的是良率、製造技術和產能的改善，IT只是配角。」但群創光電資訊總處處長李義兵點出IT的必要性，「雖然IT不能決定智慧製造的成功，但沒有IT，就一定不會成功。」
群創光電從2017年開始發展智慧製造，以IT扎下自動化、智能化基礎，然而，去年疫情來襲，就像是驗收智慧製造成果的一次大考，暴露了IT應變不夠及時的問題。李義兵指出，疫情後，產品需求先下滑、後來卻又出現了突破性成長，可是，因為資料蒐集不夠完整，導致原物料調度不夠及時，各廠區因此出現了輪流缺料的問題，無法達到預期的供貨能力。「楊總（群創光電總經理楊柱祥）甚至問：『數位轉型是不是失敗了？』」
資料無法整合的主因是，群創當年併購統寶與奇美電之後，沒有整併三家企業的IT，遇到疫情，更加凸顯了資料孤島問題。再加上，群創用了15年的資料倉儲系統（EDW），雖然有持續更新與優化，但近年為了支持更多的資料量與資料分析需求，系統效能與儲存空間逐漸面臨瓶頸。因此，群創去年決定啟動數據再造，汰換原有的資料倉儲，計畫打造一個穩定、安全、高效能的新系統。
2005年啟用的資料倉儲系統，是群創用來支持智慧營運的一大關鍵。群創當時就認知到資料搜集的重要性，從國外引進資料倉儲系統，整合生產營運系統、品質資訊系統、各廠區MES與ERP的資料，來進行營運決策。
不過，產線逐漸擴張後，資料分析需求日益繁複，資料倉儲系統的效能與儲存空間都逐漸滿載。而且，這套系統屬於封閉式架構，所有維護工作仰賴外部廠商進行，群創資訊部門難以掌握核心技術。去年，當系統再次面臨效能瓶頸時，經過資訊部門評估後決定汰換，轉移到分散式的開放架構數據平臺。做出決定後，為了自己掌握系統核心技術，群創從現有約200人的IT團隊中，動員其中的60位，與外部廠商協力，目標在12個月內完成開發。
一開始，資訊團隊先進行資訊系統盤點，將歷年來資料倉儲上累積開發的許多應用程式，盤點其相依性與關聯性，來整併重複需求的模組，並刪除久未使用的程式。
轉換過程中，「幾乎每一隻程式都要重新寫，包括資料轉換的ETL流程等，才能重構一個資料倉儲系統。」李義兵透露了一些具體數字來說明開發規模，光是資訊團隊與外部廠商，就花費了5萬多個小時開發，重寫了2萬5千多支程式，下架了7千多個不敷使用的工作任務，最終才順利把ETL程式、資料庫、數十TB的資料，以及應用程式與後臺應用服務對接等任務，在預定時限之內，轉移到新的資料倉儲系統上。
李義兵點出，轉換過程最大的挑戰，在於團隊必須承擔在短時間內上線的壓力。他回憶，剛開始推動專案時，幾乎所有參與開發的工程師，都不相信能在12個月內完成開發，「他們認為，花這麼多年建構的系統，怎麼可能在12個月內完成轉換，而且真正開始動工時，又只剩下9個月。」
尤其，團隊在轉換舊程式同時，又得面臨新的開發需求，必須雙管齊下並行。甚至，除了來自內部的開發壓力，還得面對外部聲音的質疑，「不只IT擔心專案不會成功，外部用戶也會質疑，為什麼要在這個時間點更換，對系統的開發沒有信心。」
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即使預見許多困難的情況下，群創IT還是肩負起這個重責大任，在疫情期間展開轉換工作。群創光電總經理楊柱祥表示，一方面考量到疫情期間訂單較少，若不幸轉換失敗，對客戶衝擊較小。今年7月轉換完成後，各項專案的效益逐漸展現，不僅應用程式效能提升30%，導入超融合架構採用資料壓縮技術後，資料儲存成本也降低40%以上，讓群創在面對更多訂單需求時，能靠IT進一步因應。「當時這樣的投入，現在成為了群創一大助力。」
李義兵也指出，疫情期間出現的各廠區輪流缺料問題，在系統功能逐漸上線後，已經能透過數據，提升三個月內的物料能見度。藉由新系統，能重新規劃各廠區的物料調料與生產計畫，來更即時的指揮各廠區調料，或決定產品要移至哪個廠區生產。
群創啟動數據再造，目標要支持數位平臺、韌性工作、轉型驅動、敏捷協同四大面向的任務。
推動數據再造過程中，企業內部兩個角色格外重要，分別是數位長與資訊長。資訊長無疑是由最熟悉IT技術的李義兵擔當，但數位長的角色該找誰擔當，群創倒是花了一番功夫來考慮。
楊柱祥表示，群創先尋求專家意見，專家點出由CIO主導數位轉型的好處是，CIO最熟悉企業IT，能以更有效率的IT架構來推動數位轉型，但同時會帶來一個問題，因為新的IT架構不一定完全貼合過去的業務或營運流程。這時候，資訊長的權責可能不足以要求所有業務單位配合來改變，「如果沒有強而有力的主管在背後支持，資訊長會得罪很多人。」他強調。
因此，楊柱祥決定自己跳進來兼任數位長，成為推動數位轉型的另一大要角。會下這個決策，一來，因為楊柱祥是總經理兼任營運長，過去27年來更擔任過RD、PM、BU部門與副總等職位，非常熟悉不同的企業營運流程，能與資訊長要推動的IT變革配合。二來，總經理的身份讓他更有話語權，能大刀闊斧地執行IT變革，同時讓不同單位配合新系統來改變作業流程。
除了啟動數據再造來優化經營決策，群創數位轉型的另一大軸線，則是聚焦智慧工廠。2019年開始，在自動化的基礎下，群創融合了IoT、大數據分析、物流全自動化等技術，鎖定精準設計、自動化生產，智慧檢測等三大發展面向，也整合了包括領域專家、資料科學家、 數據技術專家等三類人才，致力於打造新一代無人關燈工廠。
目前累積的成果，群創已利用數位分身技術來強化精準設計，在維持高品質的前提下，加快產品開發週期。在智慧檢測方面，也運用影像辨識技術開發AI瑕疵檢測模型，替代傳統的人工目檢，將生產效率提升1.2倍。
自動化生產也開始展現轉型成果，群創從生產前的生產排程、實驗設計（DOE）、派工等，一直到生產中後段的設備健康診斷、虛擬量測、參數監控、 回饋控制，到物流與監控等環節，都導入了智慧製造技術，並且全部整合到生產流程中，讓訂單需求滿足率更因此提升了42%。截至2021年，群創的關燈產線覆蓋率更已經達到71%。
另外，群創更從人才培育著手，培育數位轉型下所需的新世代數位人才，至今已經培育了近3,800位企業內的數位轉型專家與同仁，目標更要培養750位高階數位經理人、2,500位數位研究員與領域專家。養成過程中，除了要建構各職位員工的數位培訓學程藍圖，也要舉辦Google、麥肯錫等知識講座，來形塑企業的數位學習文化，更要將數位課程遊戲化設計，讓員工更快速上手相關知識並能充分運用。
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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。
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圖片來源:
莫斯科交通局
莫斯科交通局上周五（10/15）正式於莫斯科地鐵，即日起，莫斯科地鐵的所有車站與路網都能使用Face Pay來支付地鐵票，同時號稱這是全球第一個這麼大規模執行人臉辨識支付的城市。
莫斯科民眾必須透過當地的地鐵程式Moscow Metro來設定Face Pay，於Moscow Metro中連結自己的照片、用來支付車票的金融卡資訊，以及當地的公交儲值卡Troika，之後經過莫斯科地鐵含有特定標誌的旋轉門時，完全不需出示手機或是Troika卡，只要眼睛看向攝影機，就能進入地鐵。
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莫斯科交通局強調，所有存放在Moscow Metro程式中的資料都是加密的，旋轉門的攝影機所比對的是程式中存放的生物金鑰，而非人臉影像或是個人資料。
莫斯科是在2013年發行Troika儲值卡，迄今當地民眾已購買超過3,600萬張Troika卡，而且在莫斯科有9成的民眾搭乘大眾運輸都使用Troika卡。今年9月，透過Moscow Metro程式來替Troika儲值，同時開始試驗Face Pay。
負責交通事務的莫斯科副市長Maxim Liksutov指出，他們預測未來2~3年間，就會有10~15%的乘客定期使用Face Pay，未來將根據市民的需求，擴大Face Pay專用旋轉門的部署。
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根據市調公司Grand View Research的資料指出，若將AI產業以服務、軟體、硬體三大類產品來區分的話，成長最快的是服務領域，再者是軟體，最後才是硬體。
圖片來源:
圖/臺灣AI年會
2021年臺灣AI年會三天議程來到最後一天，前Google臺灣董事總經理、現Appier獨立董事簡立峰，受邀擔任第一任陳昇瑋紀念講座的主講人，除了感念陳昇瑋過去對AI產業的貢獻，簡立峰在講座中也剖析世界AI發展趨勢、AI對政治局勢帶來的改變，更大談疫情中獨角獸企業崛起趨勢，並回溯臺灣AI產業的現況。
簡立峰首先點出世界AI發展趨勢，引用市調公司Grand View Research的資料指出，從2021到2028年，AI產業每年預測成長40%，2028年會達到接近一兆美金的市場，顯示AI產業的成長速度之快。
若將AI產業以服務、軟體、硬體三大類產品來區分的話，成長最快的是服務領域，再者是軟體，最後才是硬體；但簡立峰指出，臺灣擅長的領域恰好相反，以硬體最為擅長，軟體次之、服務最後，「臺灣在AI硬體產業有非常強的主導性，但是硬體在AI產業的成長較慢。」
進一步區分各產業的AI發展機會，則可以發現，在全球AI市場中，廣告與媒體產業的AI市場最大，金融跟醫療的比例正大幅增加，農業、製造業也有發展潛力，而令人意外的是，法律也是AI市場高速成長的領域，「這份資料可供不同領域專業者，作為投入AI產業的參考。」
簡立峰也引用了一份AI安全報告，說明AI如何影響國際政治趨勢。這份報告是由Google前董事長Eric Schmidt領導的美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI），年初向美國政府所提出。報告中點出，包含領導力、人才、硬體與投資在內，中美AI競爭有4大面向，「其中最讓美國擔心的是硬體面向，因為硬體產業生態系逐漸集中到東亞地區，包括臺灣、南韓、中國等地。」
「半導體產業是個地緣政治，」簡立峰更引述張忠謀的話指出，半導體產業使地緣政治的重要性逐漸提升，尤其是台積電扮演的角色，因為不論AI如何發展，包括汽車、太空科技、低軌道衛星、醫藥等AI應用，都必須靠半導體、IC晶片來支持，而7成的半導體生產製造集中在臺灣，最高階如10、7、3、2奈米製程的晶片，也都由台積電主導發展。顯示在國際局勢上，臺灣因半導體產業的蓬勃而在世界上佔有一席之地。
半導體更受重視之後，全球領先企業的排名也大幅變動。比如從2018年的全球前20大市值的科技公司來看，大約有11家來自於美國、9家來自於中國，但現在，全球前15大市值的科技公司中，台積電成為亞洲最大公司，贏過三星、騰訊、阿里巴巴，前15名也不只有中美兩個國家，除了臺灣的台積電外，南韓的三星、荷蘭的艾司摩爾（ASML）都上榜，且這幾家企業無一例外都是半導體公司，「為了支援AI運算，半導體成為大國競爭的關鍵。」簡立峰説。
AI對政治局勢的影響，還在於戰爭中的AI運用。簡立峰指出，人類第一個AI戰爭，幾個月前已經在以色列、巴勒斯坦的空戰中出現了，以色列以導彈攔截擊毀巴勒斯坦發射的火箭彈，也派出無人機蜂群來定位、辨識並攻擊哈瑪斯（Hamas）武裝分子，「這是人類史上第一次AI戰爭。」
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簡立峰指出，電腦視覺在AI科技的帶動下，已經超越了人類的視覺能力，使得軍事科技大幅進步。對於AI造成企業或國家大者恆大的現象，已經有許多國家開始透過法律，來約束科技的運用，以立法為手段，來促進社會的平衡發展。
簡立峰也點出另一個趨勢，全球的獨角獸企業在疫情下大量崛起。他比較2008年與疫情下兩次經濟蕭條的情形，指出美國在兩次危機中均大量印鈔，前一次大量印鈔的結果，造就了具有龐大製造與消費市場的中國崛起，而這一次的大量印鈔結果，則是造就了大量獨角獸企業的崛起，光是今年上半年，全球就新增了200多隻獨角獸，現在全球獨角獸企業更已經超過800隻。
根據今年4月的調查數據顯示，獨角獸分佈國家以美中兩大國最多，美國數量約為中國的兩倍，印度則正在崛起，目前已經有60～70隻獨角獸，預計明年會來到100隻。簡立峰指出，「如果要做網路科技，客戶沒到十億很難成功。」他認為，各國市場規模會影響獨角獸企業能否發展成功。
「臺灣可以多留意東南亞、東北亞的局勢變化，」簡立峰指出，雖然南韓的人口數不到臺灣的兩倍，但南韓已經發展出11家獨角獸，比如南韓、日本最大網路公司Line與Yahoo Japan，整併變成東北亞的大獨角獸，南韓最大電商平臺Coupang也是南韓獨角獸代表之一，市值為臺灣最大電商的10倍。東南亞的印尼與新加坡也出現了兩隻大獨角獸，一是印尼版的Uber與Amazon服務──快遞與叫車服務公司Gojek結合電商平臺Tokopedia，二是新加坡的蝦皮。
回頭來看臺灣，現在也已經出現三隻獨角獸，包括已經在日本上市的Appier、即將在美國上市的Gogoro，以及已經在臺灣上市的91App，「某種程度上，臺灣在世界版圖裡慢慢被看見。」簡立峰也點出，獨角獸在各國崛起，象徵這些企業未來也將影響地緣政治的發展，「以前講全球有五百大企業，現在有八百大獨角獸，某種程度是重新洗牌的概念。」
但簡立峰也提醒，如果獨角獸如果發展不如預期，金融風暴會來的非常快，因為2008年適逢中國崛起，產生龐大製造與消費力道，把世界印出來的鈔票消化掉。換句話說，如果獨角獸無法創造世界新的需求，帶動大量消費，未來可能因此走向泡沫化。「這一點值得大家留意。」
談到AI產業在臺灣的發展現況，簡立峰指出，臺灣現階段較難產生大型AI產業，因為過去已經發展出強大的傳統製造業、資通訊與半導體產業，甚至被稱為全球的「矽島（Silicon island）」。在這個基礎下，要發展出第二梯隊的產業，「非常不容易。」
「為什麼過去二十年來，臺灣軟體產業沒有太成功？現在上市上櫃的1,700家企業裡，少有過去20年內創立的公司？」他解釋，不是現在30～50歲的年輕一代能力不強，而是因為在有限的人口與市場之下，第二產業很難擴張。但他也指出，這個現況並非無法突破，一大轉變的契機，在於現在臺灣的第一產業如半導體業，必須開始採用來自全世界的人才，走向國際化、全球化。
簡立峰舉例，比如南韓的三星有20萬員工不是韓國人，來自海外，但反觀臺灣，資通訊產業並無太多國外的RD工程師。「當臺灣半導體產業成為世界領先產業，我期許企業邁向國際化、採用更多國外人才，這是臺灣產業下一波的發展。」
根據臺灣經濟研究院的資料，簡立峰也指出，臺灣新創獲得的投資金額也持續增加，去年已經來到了8億美金，顯示臺灣新創近年來逐漸受到重視，「但是相較於台積電一年投資就有250億美金，臺灣新創受投資的金額還是非常少。」在這個趨勢下，他期許，臺灣能在半導體、硬體產業奠下的基礎上，推動軟硬整合，讓半導體產業AI化，「透過硬體將軟體產業帶到全世界。」
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，使用新方法合成和表徵（Characterization）複雜結晶的金屬氧化物，結合機器學習技術，系統性地搜尋未知但有用的材料。
客製化的印表機能列印出中不同金屬比例的樣本，目前已經可以生成超過35萬種不同的成分，而研究人員利用新開發的技術，在這些成分中，發現一些有趣的特性，像是鈷、鉭和錫的組合物，在強酸電解質中，具有可調透明度、催化活性和穩定性等特性，可被用於再生能源應用。
研究人員提到，材料科學有大約100種令人感興趣的特性，但是在傳統研究中，科學家僅能一次考慮材料中的一種或是少數幾種特性，因此需要對相同的材料，進行多次的評估。
而機器學習已經普遍地被用於這些評估工作中，但這些模型具有專門性，無法用來解決預測的普遍性問題，因此研究人員也並非想要拿機器學習，來找到具有特定屬性的材料，而是想要應用機器學習找到一系列不具有特定屬性的材料。這個策略需要藉由結合高通量材料實驗，和物理資料科學工作流程。
這個策略的挑戰之一，便是需要面對龐大的結金金屬氧化物搜尋空間，數種金屬就可能產生數萬種的可能性，雖然可能性很多，但卻只有一小部分的組合物，會形成晶體結構，大部分只是現有結構的組合。
即便現有結構組合對於部分研究可能有用，但該研究的目標是要找到單一結構的組成，研究人員不直接測量新材料的晶體結構，而是使用高通量實驗，以機器學習推理發現新結構。
研究人員不使用傳統的氣相沈積方法來合成金屬薄膜，而是使用列印技術，透過將金屬硝酸鹽或是金屬氯化物，溶解到墨水溶液中，列印出各種金屬元素。
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影響示波器測試準確度的五大因素
合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道;即，含邏輯分析儀的數位示波器
藉由在玻璃板上列印出一系列的線條，並根據實驗設計，混合不同元素列印出線段，如此便能在每塊玻璃上生成數千種獨特的組合。接著烘烤這些板子來氧化金屬，即便每種組合物列印10個副本，研究人員仍然能以比傳統氣相沈積技術快100倍的速度，生成組合物。
由於樣品製造速度提升，也就需要更快的表徵技術，來對物質快速進行分析、測試或鑑定。研究人員打造了一個客製化顯微鏡，能夠從紫外線385 nm、可見光到紅外線850 nm等9個離散波長的下拍照，利用這些資料計算每個樣本在每個波長下的光吸收技術，並以光吸收和波長的關係，作為每種材料的識別指紋。
由於材料的結構決定了特性，因此當材料特性不尋常的改變了，就代表表面結構發生變化。研究團隊建立了376,752個不同的組成，並建構了兩種機器學習模型，根據金屬氧化物的結構和訊號的通透性，來發現有潛力的材料。
研究人員對108個3金屬氧化物系統進行組合掃描，在其中有51個表現出值得注意的行為，而這108個系統中，過去僅有1個經過實驗分析。研究團隊還對鈷、鉭和錫所組成的氧化物系統進行深入實驗，在高通量工作中，研究人員透過X光繞射，驗證一系列新固溶體（Solid Solution）的存在。
研究人員提到，在這個研究當中，他們以鈷、鉭和錫氧化物範例，示範使用高通量工作流程，對任何目標篩選材料的進階概念。
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