月份: 2022 年 10 月

，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。

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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。

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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。

從封閉式轉移到開放式資料倉儲系統，1年內完成數據再造

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。

總經理身兼營運長與數位長大力推動轉型，成資訊長背後關鍵支持力量

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。

數位轉型雙軌並行，除了智慧營運還要打造關燈工廠

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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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。

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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。」

AI提升半導體產業地位，臺灣、台積電成中美地緣政治佈局要角

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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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

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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。

疫情下獨角獸企業大量崛起，成地緣政治洗牌另一關鍵

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。」

半導體產業應大量採用各國人才，帶動臺灣第二產業發展

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。」

https://www.ithome.com.tw/news/147199

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

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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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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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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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攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

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飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

無人商店技術供應商AiFi與Amazon Go同樣主打拿了就走的無人商店AI技術。從2016年成立以來，全球已有25家商店部署AiFi的技術，不乏來自法國、英國、加拿大、波蘭等國的著名零售商，比如家樂福。

圖片來源: 

圖/臺灣AI年會

Amazon Go在2018年正式營運後，用AI技術創造了新型態的無人商店，吸引了許多零售科技業者競相投入無人商店技術的開發行列，連臺灣都有業者投入，不過，要真正做到如同Amazon Go那樣大坪數、多種商品都能拿了就走的無人商店模式仍然非常困難，因為不只是AI技術難題，還有一個更大的挑戰必須克服才行。在今年台灣人工智慧年會上，一家同樣建立整套無人商店技術的新創AiFi共同創辦人鄭影，接露了他們如何打造出足以挑戰Amazon Go模式背後的關鍵。

全球已有25家商店部署AiFi的技術，不乏來自法國、英國、加拿大、波蘭等國的著名零售商，比如家樂福。AiFi的無人商店技術也可以大規模複製，預計一年內拓展到全球350家，甚至會落地亞洲。

鄭影透露，打造出無人商店的一大痛點，是資料多樣性不足的問題，得靠合成的影像資料（Synthetic Data），模擬出超商各種場景的影像來訓練AI系統，才能讓AI更精準的追蹤顧客軌跡、行為與拿取的商品品項。

無人商店AI系統訓練的一大關鍵：合成影像資料

AiFi不是第一家靠合成影像來訓練AI的無人商店業者，Amazon Go早在兩年前就曾揭露，核心技術Just Walk Out就是靠影像模擬器生成多元的購物場景與顧客消費情境，來擴大訓練資料量。

無人商店AI識別技術，一直以來都是電腦視覺領域的一大難題。這項技術有多難？協助開發Amazon Go核心技術Just Walk Out的前南加州電腦視覺教授Gerard Medioni曾揭露，無人商店系統包含了6個關鍵問題，分別是感測器融合（Sensor Fusion）、攝影機位置校正、人像偵測、物件辨識、姿勢辨識與行為分析（Activity Analysis），整合這6大技術，才能單靠電腦視覺，來識別每一個人在商店中的軌跡、行為與拿取商品，最終達成「拿了就走」的購物體驗。

鄭影進一步指出，無人商店的電腦視覺難題可分為三類。第一，是大規模場景下的顧客追蹤問題，比如在500平方公尺的超市中，同時追蹤500個人的購物旅程。第二，是顧客行為識別問題，包括顧客在哪裡、做了那些動作、何時與貨架接觸、拿了一項商品還是放回一項商品，尤其在真實情境下，不同顧客可能同時伸手拿取同一樣商品、交叉拿取商品，都會增加影像識別的複雜性。

第三，則是大量商品辨識問題，比如在一家50平方公尺的店面中，可能擺放了1,500種商品，又或是一家1,500平方公尺的商店中，可能涵蓋了3萬種不同品項的商品，AI系統必須能同時識別數千種商品品項，才能正確計算顧客的消費金額，「商品數量越多，AI辨識的難度就越大。」鄭影說。

「這三個難題都有一個痛點，數據從何而來？」鄭影指出，AI領域常聽到形容訓練資料的一句話：「垃圾進、垃圾出。（Garbage in, garbage out.）」顯示訓練資料之於AI的重要性。無人商店AI系統的開發挑戰，在於訓練資料難以涵蓋到各種商店場景、不同形式的貨架以及各種商品品項的資料，就連同一家店內，都可能因光照條件不同而產生多種影像資料。同時，影像的標註太耗時耗力，一家店內可能同時有上百位顧客、上萬種商品，要全數標註完成是一大挑戰。「如何實現數據的多樣性和完整性，成為非常大的難題。」

為此，AiFi與Amazon不約而同的都採用影像合成技術，生成大量訓練資料，再用來訓練AI系統。鄭影表示，這類作法的著名案例，就是Tesla與Waymo，透過模擬各種天氣下的路況，來訓練自駕車的能力。實際應用在無人商店的AI訓練中，AiFi打造了一個AI模擬循環作法（AI Simulation Loop），先模擬生成訓練數據，確保AI大腦擁有足夠的數據來進行訓練，下一步，將訓練完成的模型用於現實場景測試，再將實測結果回饋到模擬系統當中，針對辨識較差的場景生成更多影像資料，反覆優化AI模型。

如何靠模擬合成資料優化AI訓練流程？

鄭影以實際影片展示，這套影像模擬系統，已經能夠數位化一家200平方公尺的商店，模擬各種商店背景、貨架、商品擺放方式，也能模擬各個攝影機看到的視野，來優化攝影機的擺放位置與角度。在模擬顧客時，則可以控制人的密度、人數、消費行為，就連數位化的商品，都能模擬在不同光照之下，商品在攝影機畫面中的呈現。

CCD外觀檢查包裝機

品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

買不起高檔茶葉，精緻包裝茶葉罐，也能撐場面!

紫砂茶葉罐是多孔性材料製成，透氣性非常好，因為罐子多微小氣孔，用來存放茶葉，不僅能保鮮鮮，還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔，所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

鄭影也舉出兩個例子，來說明如何靠影像模擬生成，來優化AI訓練流程。其一，是在密集性的商品識別情境下，一張影像可能就包含了上百種陳列商品，若要以人工標註每張影像，假設以一張影像15分鐘來計，每人每天工作8小時，也只能標註32張訓練資料；不過，若採用合成資料的方式，在同樣的時間內，電腦可以生成500～1,000倍的訓練資料量，而且影像生成時，就已經預標註了每一種商品，能夠省去大量人工標註時間，還能根據商店實際要擺放的商品來生成影像，再進行模型訓練。

透過模擬影像的作法，也能細緻的模擬每一種商品在貨架上的排列方式，比如是整齊的陳列在貨架中、還是稀疏的擺放；若是稀疏的擺放，還需要考量到每個商品的朝向可能參差不齊，帶來更多商品陳列的可能性。「當每張圖擁有100種不同商品的時候，商品朝向的組合會呈指數型成長，」鄭影指出，用模擬影像的方式，可以列舉商品不同的擺放與朝向，生成足量的訓練資料。

模擬稀疏的擺放方式，各種商品擁有不同朝向。

模擬商品整齊的排列方式。

另一個例子，是在追蹤顧客動向時，隨著店內人數增加、場地更大，裝設的攝影機數量更多，若要同時追蹤每個顧客的行為，所需的運算時間也會成指數呈長，「許多零售場景下，會希望顧客追蹤即時且準確，這就加大AI識別的難度。」

鄭影指出，為了在一家700平方公尺的店內，即時追蹤100個人同時間的購物行為，「我們需要把產品解決方案，做得比高階技術（state of art）快一千倍，這時，模擬數據扮演非常重要的角色。」AiFi要透過合成大量數據，將模型訓練得更快、更小、更精準。但她並未解釋如何透過更完整的合成資料，來加快AI運算速度。

透過這套資料模擬系統，AiFi也能控制店內的人數、密度，並列舉每個人的服飾、動作、帽子、髮型、膚色，讓演算法更健全（Robust）。以此來訓練AI之後，AiFi也實際進行100位顧客在店內購物的壓力測試，在高密度的人群追蹤中，除了可以識別每個人的行動軌跡，也能標註出每個人的骨關節，包括手腕、手軸、肩膀等位置，來瞭解每位顧客的行為。

模擬商店內人群密度、人數，以及每個人的服飾、動作、帽子、髮型、膚色等。

靠AI標註出每個人的骨關節，包括手腕、手軸、肩膀等位置，來判斷每位顧客的行為。

無人商店AI技術可驅動更多智慧零售應用

「這套無人商店AI技術，驅動了更多智能零售場景的應用。」鄭影解釋，這套技術除了可以實現「拿了就走」的購物體驗，另一項特點，是在即時統計貨架上每種商品的剩餘數量後，能自動通知員工應補貨的商品品項與數量，並透過更精準的進貨，來解決商品庫存過多造成的損失問題。將顧客於實體店面的購物旅程數位化後，也能進行後續的智慧零售運用，比如依據顧客行為優化商品擺放位置，或進行個人化商品推薦。

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隨時健康喝好水，高品質飲水機，優質安全有把關

飲水機的問題主要有三個方面，一是水沸騰溫度不足，絕大多數的飲水機最高溫度是95度，再沸騰溫度是90度，泡茶殺菌的溫度不夠

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攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機，又稱叉架起貨機或叉式起重車，香港稱為鏟車，中國大陸稱為叉車，台灣國語稱為堆高機，台語俗稱豬哥（ti-ko），是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代，今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

資策會產業情報研究所（MIC）指出，今年全球半導體由於需求反轉與通膨、戰爭等因素影響，成長不如預期，市場規模預估為6,056億美元，成長率8.9％。

展望明年，由於外部環境因素尚未消除，從終端、系統廠到半導體晶片產銷供應鏈業者均庫存水位過高，預測全球市場規模6,086億美元，成長率僅0.5％。

資策會MIC表示，台灣半導體產業表現仍優於全球，預估今年產值4.3兆元、年成長15.8％，預估2023年產值微幅成長1.7％。產業分析師楊可歆指出，消費性終端需求的快速滑落，衝擊今年下半年IC設計、IC封測與記憶體產業營收成長。

目前半導體產業進入庫存調整階段，IC設計廠與記憶體產業面臨需求滑落、供過於求，連帶影響IC封測需求，皆不利於2023年整體營運，不過在晶圓代工龍頭企業支持之下，預期台灣半導體產業2023年仍能維持正成長。

再觀察今年台灣半導體次產業表現，IC製造產業營收逐季成長，達2.3兆元、年成長33％。資策會MIC表示，主要為全球半導體長期需求與產能供不應求，有利於晶圓代工價格，然而無論是價格、出貨或營收的成長幅度皆不及2021年。

臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備

建南和著重於工業用機械手臂、工業型無線充電裝置、精密加工元件等產品之經銷、代理、進出口貿易

協助客戶導入半導體設備、工業型機械手臂以提高產能及加工技術

至於2022年的IC設計產業表現，預估將與2021年持平，主要與今年上半年中國大陸封城、俄烏戰爭，加上全球總經環境變動等不利因素，使電子終端需求急凍，下半年市場仍難以回溫，業者面臨庫存去化巨大壓力有關，如終端市況未能改善，未來將可能價量齊跌。

對於半導體產業營運，資策會MIC提出幾個關鍵議題。首先，全球晶圓廠設備支出連三年大幅成長，2023年因市況不佳，晶圓代工廠將調降資本支出、放緩擴產腳步，2023年全球半導體設備支出將趨緩。

其次，2022下半年DRAM供需比持續擴大，價格快速下跌，其中台廠主供利基型產品，跌幅可能會超過標準型產品。

第三，預期2023下半年邏輯IC封測業務將隨市況逐漸回溫，加上晶片設計複雜度與電晶體數量增加，帶動高階測試需求，有助於提升相關業者營收成長。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221005000163-260204

選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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倫飛電腦（2364）在台股逢低之際，逆勢連拉出五根漲停版，4日股價再攻上114.5元波段高峰。股價連日飆漲之下，倫飛再達公布注意交資訊標準，並於4日盤後公告8月自結財務資訊，單月每股盈餘（EPS）達0.43元。累計其今年前八個月之EPS已達2.17元。

倫飛先前亦已公告7月自結數，單月淨利為900萬元，EPS為0.36元，加總其8月自結淨利1,100萬元，7、8這兩月之淨利已達0.2億元，EPS則達0.8元，第三季每股可望有拚賺1元的表現。

倫飛從老牌筆電品牌廠起家，近兩年聚焦強固型電腦的轉型效益逐步浮現，加上去年大舉減資87％，股本從原本的近20億元、瘦身至剩2.48億元，不僅拉升其去年度每股淨值達12.15元，本業獲利能力亦明顯提升、淨利率上看3％，EPS達1.14元。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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轉以軍工規筆電及平板電腦產品作為主力業務後，倫飛這3年來的毛利率維穩在29％以上、上看3字頭，今年上半年在訂單需求相對穩健，並有業外匯兌及租金收益挹注下，稅後淨利達0.34億元，年增近2.4倍。

截算至8月為止，倫飛累計合併營收達5.97億元，較去年同期長3.93％。累加其稅後淨利約達0.54億元，EPS則達2.17元，已分別賺贏過去23、24年的各年度營運表現。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221005000165-260204

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射出成型機按外形特徵可分為立式、臥式、直角式、旋轉式和偏心式等多種，目前以臥式最為常用。

選擇好的茶葉罐，有效地保持茶葉的鮮度與風味!

茶葉罐的一般有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製等，其中以選用有雙層蓋的鐵製彩色茶罐和長頸錫瓶為佳，用陶瓷器貯存茶葉，則以口小腹大者為宜。

疫情紅利消退，全球經濟成長放緩、通膨導致需求疲軟，資策會MIC預估，今年全球ICT資通訊裝置包括筆電、桌機、平板和手機等產品，出貨皆將走跌，僅伺服器逆勢成長。展望2023年，看好伺服器受惠雲端應用帶動，手機則因5G滲透率拉升，出貨皆有逾5％年增，惟PC產業仍將續衰。

MIC原看好商用及電競PC需求撐腰，預測2022年全球筆電仍可達2.2億台的出貨量，隨著疫情宅經濟紅利收斂，再加上產業面臨庫存去化壓力，已下修至1.99億台，年減二成，其它如平板、桌機等出貨亦各年減6.4％、4.7％。

預期明年通膨及庫存問題仍將持續影響市場需求，MIC估全球筆電出貨將再年減2.5％、降至1.94億台，平板及桌機亦將再衰退1.6％及2.7％。

但另一方面，伺服器產業則因美系雲端服務商持續建資料中心，並對高效能與AI伺服器需求穩增，加上雲端服務商亦積極朝邊緣端進行布局，帶動對5G／電信資料中心伺服器的需求，亦吸引了如IPC工業電腦廠等新進者加入戰局，MIC預期全球伺服器出貨量繼今年以4.9％年增幅、成長至1,362萬台後，明年還將再增至1,432萬台。

不過，總體經濟的惡化與否仍恐影響雲端應用發展後市，加上先前伺服器廠亦有因長短料而帶來的庫存水位偏高壓力，皆是未來得持續關注的議題。

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茶葉罐是用來存放茶葉的容器，有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

飲水機皆有含淨水功能嗎?

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飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水，與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了，這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

MIC並點出，中國前三大雲端服務商BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）下修採購規模，及英特爾下一代處理器Sapphire Rapids上市時程的延宕等不確定性，都可能將對伺服器後市帶來變化。

至於在手機市場部分，MIC觀察，受到景氣和通膨影響，今年小米、OPPO及vivo等中國三大品牌出貨皆大幅衰退下，拖累全球手機出貨年減6.8％、降至12.6億台。以Android、iOS兩大陣營來看，蘋果可望受惠iPhone 14系列新機帶動，全年估有3％年成長，是今年前六大手機品牌中唯一正成長的業者。

MIC雖再度下修今年的5G手機出貨量從7.1億台降至6.5億台，但有鑑於5G通訊已是未來趨勢，預期明年全球5G手機滲透率將有10個百分點增長、達63％，總出貨量估達8.4億台。

尤蘋果更將扮演這兩年5G手機市場引領者，其品牌市占率今年並將達33％。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221005000157-260204

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