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下面附上一則新聞讓大家了解時事



台塑四寶今（7）日公布今年2月份營收，四寶2月營收達1206.83億元，月減6.8%、但較去年同期成長31.2%。其中，月成長幅度以台塑正成長成績最佳，優於其他三家的負成長。年成長部分，因去年基期較低，台塑、台化與台塑化都有32%以上的成長。累計今年1到2月四寶總營收為2501.1億元，年增28.9%。

台塑集團四寶中，台塑2月營收達149. 68億元，月增1.1%、年增34.1%。台塑指出，1月適逢農曆春節，部分客戶提早停工，出貨量減少，春節過後，下游客戶陸續復工，提貨量增加，且印度市場因新鈔問題已解決，採購恢復正常，致2月PVC、EVA及PP等產品銷售量較1月增加。

南亞2月營收達約229億元，月減4.6%、年增23.2%。主要是南亞EG-2更換觸媒停車及BPA-4配合台化酚廠3月歲修而計畫性停車，使EG與BPA產品營收減少10.9億元。其中電子材料產品雖然電路板受到個人電腦需求持續減少銷售量下滑，但環氧樹脂及銅箔基板產品因上游原料短缺，以及汽車電子化帶動需求，銷售量增加，使整體電子材料產品營收較上月成長。

台化2月營收達296.76億元，月減1.3%、年增32.5%。雖然石化品價格與原料成本維持有利的價差，但主要是受到農曆春節影響，PX、PTA銷售量減少，且配合3月苯酚廠歲修，酚酮減少外售備庫存，PP也因為設備異常檢修銷售減少。

台塑石化2月營收達531.4億元，月減12.2%、年增33.4%。其中煉油事業2月油品平均售價雖比1月增加2.0美元/桶、烯烴事業也因原料輕油價格走高與丁二烯售價續揚，但煉油事業與烯烴事業都因為2月份營業天數減少而影響產量，因此整體月減逾12%。

工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】

2017年開春，神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。

再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）

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