https://www.bnext.com.tw/article/43858/next-decade-of-taiwan
方向 1：善用硬體優勢，做服務急起直追
工研院產經中心主任 蘇孟宗
以前台灣做製造業，還在談微笑曲線、做品牌，當我們都還在繳學費的時候，全世界已經走到生態圈了。對台灣來說，要看清楚現在產業的重要議題，善用我們還有的優勢急起直追。過去，台灣在硬體轉到軟體的過程時就轉得不夠，無論在人才、應用、市場都比較缺乏。但未來談的是人工智慧、物聯網，在這一個議題上是硬體軟體都有的，不像過去都是軟體的世界，一部分會跟硬體的製造效率有關，台灣不能放棄這樣的優勢。例如，現在科技產品的趨勢都是越做越小越便宜，有一個相反的是螢幕，螢幕尺寸越做越大，未來無論是家裡螢幕，或者像是自駕車、VR／AR裝置，這些實體產品都是機會。
另外，像是 AI 要透過大數據、資料蒐集，AI 的演算法是一直在進步的，而演算法的周遭跟核心都有我們熟悉的硬體：晶片、感應器，連結到的 IC 設計、晶圓、封裝、半導體產業，甚至傳統的硬體終端，手機、汽車電子，這部分台灣都累積很多經驗。另外，過去我們談軟硬整合，現在談的會是「軟硬融合」，這個概念過去韓國、中國都提過，後面這個「軟」的意思不是軟體，而是軟實力、也就是服務。未來台灣硬實力要在技術的深度超過別人，軟實力就是行業跟應用的 Domain Know-how（領域知識）。
未來不可能全世界所有服務、消費都建置在網路上，只要場景拉到實體、拉到線下，就是台灣的機會。現在台灣有沒有軟實力？要做服務，台灣也還是有發揮空間。例如說智慧交通，我們的 ETC（高速公路電子收費系統）已經有 2 千萬人口的使用量，而且這個系統在很短的時間持續精進，現在也在談海外輸出。台灣的服務模式不像英系、歐系國家的系統可以稱霸全世界，但可以輸出到新興市場，像是東南亞等華人市場有共同訴求的國家，我們的交通環境其實很複雜，有機車、汽車、行人、大眾交通，做智慧交通是有優勢的。未來十年不管新興科技怎麼變，台灣不一定能夠自創大的生態系，但還是會有小的生態系可以發揮，甚至有能力做海外輸出，台灣絕對還是可以扮演生態系的關鍵一員。
方向 2：讓台灣成為機器人王國
台大智慧機器人及自動化國際研究中心主任 羅仁權
全球工業機器人市場目前只開發了 10%，縱使 40、50 年以後，工業機器人絕對都還會有應用！機器人能在 4D（Dirty、Dull、Difficult、Dangerous）環境下工作，更是能帶動很多產業發展的火車頭，它跟食品、紡織、製造各個產業都有連結，經過分析，投資在機器人上帶來的槓桿效應也是最高的。這一塊市場的需求是很大的，只要你有競爭力，其實就不怕那麼多人都在做。
台灣的 hardware（硬體）有優勢，工業機器人就是非常 hardware 的技術，你看我們連控制都可以 PC-based 了。在關鍵零組件：馬達技術、減速機、編碼器這些當然還可以做得更好。我覺得政府應該要痛下決心，把重要的關鍵零組件產業發展起來，因為這一塊如果不掌握，就沒辦法跟國際競爭。台灣現在在工業機器人市場，大概只能排到 20 幾名，新政府之前說生產力 4.0，現在說智慧機械產業化，其實內涵都是一樣的，不過重點是你做事情有沒有速度感，有沒有決心要把這件事情做起來？
另外，服務型機器人也是一塊很有潛力的市場，它很典型的是 B2C、C2B 的生意都可以做，未來面對的更多是一般家庭市場。現在全世界有 70 億人口，大家都想要生活品質好，最後量一定會帶起來，現在台灣廠商算是有跟上，華碩、宏碁都開始都在動了。回到技術，技術你能不能做得好？未來的機器人也一定會結合 AI，它是硬體也是軟體，在 chip（晶片）這裡還是我們的優勢。未來全世界都會做 AI + Robotics，未來 AI 也一定會是一個拚勝負的事情。
方向 3：要抓住 AI 浪潮，先改企業腦袋
趨勢科技董事長 張明正
科技典範正在轉移，未來十年的下一個主流平台，我是看好人工智慧的。去年 AlphaGo 讓大家對 AI 認真起來，現在不到一年它就快把一個長久以來的產業顛覆掉了。現在，大家的興趣甚至將不再是人跟電腦比賽，大家也將不再問「無人自駕車會不會比較不安全？」這種問題，就像以前的 ATM 一樣，大家已經習以為常。我覺得未來 AI 會變成晶片，會開始 verticle（垂直），例如 NVIDIA 想做 AI 的 GPU，這不會像以前的 Intel 時代一樣，我覺得會有新的競爭者出來、專門做某一方面的事情。未來，AI 加上生物科技，會不會有「超人」的出現，我覺得一定會有很大的進展，以前是 AI 很難超越人，現在變成人很難超越 AI。
未來 AI 會滲入所有產業，它就像當年的 micro processor（微處理器）一樣，它來得太快太急太重要了。現在講的 IoT，以後也一定都有某種程度的 AI。現在台灣在 IoT 的重點是有裝置、晶片，我覺得這對現在擁有一堆數據、但還沒想好怎麼用的大企業來說，還是比較占優勢。例如說台積電之所以獲利率、競爭力強，是因為他掌握了每一個 station（機台）每秒的數據，找出不良率的預防方法，這是他在本業裡的運用，這會讓強者越強。
不過，台灣現在還缺少像是資料科學家這樣的人才，學校教育也還多只是停留在 data mining（數據挖掘），我們沒有教育、公司、人才，在大數據、Hadoop 都已經輸了一輪。另外，過去我們做 ODM、OEM，有一個很大的問題，我們不習慣看到終端使用者的痛點，我們永遠不知道市場的痛點在哪裡？這些其實也都是軟體人才比較不喜歡的文化。所以我覺得未來會是企業文化跟人才戰。企業文化要先改，要從原來的 SOP 架構變成更有創造力的文化，你要去找 data、利用 data，你還要去 try error（試錯）、跨部門合作，試著解決市場痛點（pain point）。
最後，我覺得台灣的企業老闆要知道，AI 的趨勢真的會發生，而且會比你想像得更快一些。企業的文化必須被改變，才比較容易留住人才，就像現在，你一講你懂 AI，很快就被中國、美國挖過去了。
方向4：連結新創，做產品落地的最後一哩
美商中經合集團董事總經理 朱永光
台灣過去有很完整的製造業產業鏈，包括硬體設計與製造、晶圓、IT/ICT、無線通訊網路等，擁有具世界水準生產產品的實力，過去優質的製造經驗，造就台灣擁有跨領域、跨產業研發、結合的優異能力。尤其在發展 IoT，或是更進一步的 Smart IoT，都需要 last mile（最後一哩），例如很多 Kickstarter 上的產品延遲產品化或出貨的原因，就是因為沒能將產品想法落實合作的夥伴，讓擁有前端技術的產品可以落地，會是台灣可以切入、善加利用的機會。
台灣要能利用既有優勢，扮演著讓擁有尖端技術想法產品落地的重要角色。突破傳統製造業與代工的圍籬，讓產品設計、製造合作夥伴的角色浮現。未來十年，以企業的布局而言，鴻海也許是目前值得觀察的，看起來正在「拼圖」，雖然仍是以代工為主體的企業，布局方面也許仍有些鬆散。但綜觀近年的發展，包括發展永齡基金會、收購夏普等，鴻海的事業版圖正在改變。透過永齡與夏普，發展醫療相關研究，更進一步跨入醫療的投資與研發，尤其收購了夏普之後，不只是表面上的面板事業，更有背後豐富的醫療資源，讓鴻海集團可以利用其擁有強大技術再投入及利用之處。
最重要的還是，台灣企業掌門人的思維要改變，不能只是線性思考，要把自己的優勢提升到「管理財」的層次。未來十年不知道會發生什麼事，至少要能看到外面世界的變化，當然大象還是要固守舊有的地盤，但我認為與新創公司接軌，未來可能也會成為重要的一部分。畢竟，相較於大企業，新創公司的動作更靈活，要打國際市場的能量也是更大的，以美商中經合投資的新創團隊宅妝為例，他們搭建了房地產、房仲、消費者之間的平台，走出國際市場也更容易。任何產品或平台的創建都需要多方的合作才能成就，台灣只要能善加利用自身的優勢，就能持續在科技產業中占有一席之地。
