近年來人工智慧（AI）發展蔚為話題，有預測十至十五年後AI可望取代許多藍領與白領的從業人力，尤其是重複性高、要求規律一致的工作。接觸過Google翻譯、Bing翻譯等服務的使用者或許疑惑，AI應用是否會大幅減少翻譯人力需求，全面改寫翻譯行業的樣貌？

當然，不同翻譯類型會有不同結果，這也與其內容「偏向創造性或重複性」密切相關，但是否意味著，重複性相對較高的專業文件翻譯未來可全由AI代勞？恐怕亦無法一概而論。本文以下試舉出幾項事例，簡介專業文件筆譯領域的AI應用現況，並對機器翻譯（Machine Translation, MT）發展提出一些看法。

人類與機器協作

現今的專業文件譯師幾乎都必須利用「電腦輔助翻譯」（Computer Assistant Translation, CAT）工具進行作業，而CAT主要是透過AI搜尋及比對技術，從翻譯記憶庫（translation memory）中找出不同相似度的翻譯文句，譯師可決定採納或加以編輯，其翻譯成果會存入資料庫供下次參考。其實不只是專業文件翻譯，若干書籍翻譯也能運用CAT提高翻譯效益。

利用CAT協作之最大優點在於「一致性」，尤其是法律文件，不僅應在單一文件使用相同詞彙指涉同一概念或事件，也必須在一系列不同文件間保持一致性。其次，CAT能自動比對數字、日期或格式等細節，避免人為疏漏；如遇內容完全或絕大部分重複時，亦可自動覆蓋譯文或由譯師稍加修改，以節省作業時間。CAT甚至允許導入機器翻譯結果，例如Google翻譯、Bing翻譯等，為譯師提供更多參考資料。簡言之，目前專業文件筆譯的主導者仍是譯師，CAT、記憶資料庫及術語庫（termbase）則是其作業時的得力助手。

透過人類與機器協作，能夠加速處理數量龐大的文件並保持一致性，不論是日本法務省的「日本法令英譯資料庫系統」（Japanese Law Translation Database System, JLT）或是香港律政司的「電子版香港法例」，均屬於此類模式運用。

以JLT為例，其法令譯文係由人工翻譯後經機器利用資料庫校正用語，最終交由專業人士審閱定案。為此，法務省發展出《標準法律用語對譯字典》（Japanese-English Standard Legal Term Dictionary, SLTD），藉以大幅提升翻譯精準度，同時保持法令名稱、構成格式、陳述方式、用語等形式的一致性；舉例來說，「相手方」（中文譯為他方或對造）一語在該雙語字典即針對不同場合譯成不同英文詞彙，譬如一般情形譯為「the other party/other parties」或「opposite party」，契約上譯為「counterparty」，在司法程序上譯為「opponent」或「adverse party」。SLTD可說是此計畫最具價值之產出，不但可嵌入翻譯工具協助維持譯文一致性，也為往後機器翻譯發展提供寶貴的訓練資料。

歐盟eTranslation機器翻譯

為便利歐盟各國機構及公共部門之資訊交流，歐盟執委會翻譯總署（Directorate-General for Translation, DGT）以開放原始碼統計機器翻譯（Statistical Machine Translation, SMT）系統MOSES為基礎，開發專屬的機器翻譯工具「MT@EU」並於2013年啟用。MT@EU主要以龐大的Euramis翻譯記憶庫作為訓練素材，其中內含來自24個官方語言的10億多個譯句，由數十年來歐盟機構譯師的工作成果累積而成，因此MT@EU相當熟稔歐盟政策及法律用語，特別適合翻譯歐盟相關事務文件。自2017年11月起，「eTranslation」取代MT@EU，並且逐漸導入神經機器翻譯（neural machine translation, NMT）技術。

eTranslation的翻譯服務不僅免費（至少2020年為止），同時具備高度保密性，但服務對象原則上限於歐盟會員國、冰島及挪威之公共管理部門以及特定教學人員。儘管如此，歐盟智慧財產局（EUIPO）已透過eTranslation釋出部分上訴委員會、普通法院及歐洲法院裁判的翻譯文本以供參考，使用者可就翻譯成果決定是否進一步交由人工翻譯。

WIPO Translate機器翻譯

世界智慧財產權組織（WIPO）多年來發展的機器翻譯工具「WIPO Translate」（前身為「TAPTA」）目前可在頁面上提供專利名稱、摘要、說明、請求項等專利文件內容即時翻譯，包括專利合作條約（PCT）10種官方語言的查詢與互譯服務；此外，也可自行複製文件中任何內容貼上WIPO Translate網頁，選擇特定語言對（language pairs）及技術領域進行機器翻譯，其使用方式與Google翻譯雷同，使用者亦能編輯翻譯結果，等同向WIPO提供翻譯反饋。

WIPO Translate是利用神經機器翻譯技術，提供貼近一般語言用法的翻譯成果。神經機器翻譯基於龐大的神經網絡模型，讓機器學習先前譯句，相較於「以短語為基礎」之統計方法，所產出的語序更加自然，尤其有助於改善遠程語言對（distant language pair）如中英對譯，但即使是較近的語言對如英法對譯，也同樣受惠。值得注意的是，WIPO Translate單純利用大量公開的專利文件訓練，因此機器能學得更快且產出更優質成果，再加上「領域辨識技術」（domain-aware-technique），機器翻譯時能考量到不同技術領域差異（目前有來自國際專利分類（IPC）的32個技術領域）而調整翻譯成果，這正是為何利用WIPO Translate翻譯專利文件會比Google翻譯（於2016年亦導入神經機器翻譯技術）更加卓越的原因。但也正因為WIPO Translate僅專注於翻譯專利文件，適用在其他領域／類型文件或日常言談可能不盡理想。

雖然WIPO聲明此翻譯系統僅供參考，無法保證譯文的正確性與品質，但WIPO Translate未來仍會免費提供予聯合國機構及其他國際組織使用，以因應大量翻譯需求並降低成本。而韓國與WIPO於2018年5月簽署諒解備忘錄（memorandum of understanding），在其專利申請及審查程序中導入WIPO Translate，成為首個採用WIPO Translate的會員國。

機器翻譯帶來之助益及其發展困難

誠如前述，機器翻譯不僅能降低企業與譯師的成本，使資訊廣泛傳播，更有助於企業保密——此點尤其重要。鑑於專業文件翻譯大多採取外包形式，經手人員眾多，縱使簽署保密協議亦難保萬無一失。其次，機器翻譯亦能有效提升資源有限的中小企業之競爭能力，例如WIPO Translate，其開發目的之一便是為協助企業以較低成本進行專利管理。

儘管如此，想要實現成熟的機器翻譯仍有不少阻礙。除市場需求影響外，開發機器翻譯首先必須建置「充足」且「準確」之資料庫：縱使同屬專業文件，其制式化及公開程度可能大不相同，例如契約與公開說明書，前者內容變化萬千且大多屬於機密文件，不容易累積足夠的資料量；再者，務必確保所取得資料係經專業人士翻譯或審閱的正確譯本，否則無法訓練機器產出優質翻譯成果。

除此以外，AI能否具備人類解讀或理解專業文件之能力，也是一大難題。以英文法律文件為例，其文法結構及表述方式不但異於一般英文，且有相當多長句與歧義詞，往往必須利用法律知識從前後文判斷，才能正確斷句並釐清文件旨意。

綜上所述，為提升翻譯精準度，針對不同專業領域（例如法律、金融、資訊、醫學等領域及其子領域）開發專用型機器翻譯工具，會是較符合成本效益的作法。不過，AI仍不太可能完全取代專業文件譯師，只是譯師在未來會逐漸從主導者轉為審核者或監督者，當然，薪酬也會因其角色轉換而產生變化。

《北美智權報》第233期更多精采文章： 2019年Rimini Street Inc v Oracle USA Inc 案-2：訴訟上成本賠償之酌定範圍 台灣保險業為何選擇投資海外？ 雙鏡頭已經不夠看！智慧型手機的多鏡頭技術

美國的著作權訴訟，敗訴的一方可能要賠給勝訴方「律師費」和「訴訟花費」。但是到底要賠償哪些訴訟花費？根據2019年美國最高法院Rimini Street v. Oracle案判決指出，只需要賠償六項法律所承認的訴訟支出。台灣的民事訴訟，原則上雙方只要各自負擔自己的「律師費用」和「訴訟花費」，或許可以思考在智財訴訟中引入律師費與訴訟支出賠償制度，減少人民對司法訴訟的濫用。

美國著作權法第505條的訴訟支出賠償

美國著作權法第505條規定：「本法下的任何民事訴訟，法院有裁量權可判賠任何當事人的全部成本（may allow the recovery of full costs）…。除非本法另有規定，法院可以判予勝訴方合理律師費用，作為其成本之一部分。」

此條的賠償包括二個部分，一個是全部的訴訟成本（full costs），一個是合理律師費用（reasonable attorney’s fee）。一般法院並不會判賠訴訟成本，除非有某程度的過錯或惡意。

全部的訴訟成本，根據美國聯邦司法程序法（美國法典第28本）第1920年條規定，可報稅的成本包括六大類：

(1) 書記員和執行法官的費用（Fees of the clerk and marshal）

(2) 對在案件有必要而取得之筆錄的費用（Fees for printed or electronically recorded transcripts necessarily obtained for use in the case）

(3) 影印和證詞的支出費用（Fees and disbursements for printing and witnesses）

(4) 為舉例說明或製作資料複製本，有必要使用於案件中的費用（Fees for exemplification and the costs of making copies of any materials where the copies are necessarily obtained for use in the case）

(5) 本法第1923條的案件費用

(6) 法院指派證人、通譯、本法第1828條特殊翻譯服務的費用等（Compensation of court appointed experts, compensation of interpreters, and salaries, fees, expenses, and costs of special interpretation services under section 1828 of this title）。而第1821條，則進一步規定給證人的出席費用如何計算。

而2019年美國最高法院Rimini Street, Inc. v. Oracle USA, Inc.案，涉及的問題就是在著作權官司打完後，勝訴方可以請求的訴訟支出，除了前述第1920條規定的六種可報稅支出外，是否還可包括其他不報稅支出？

Rimini Street提供軟體支援服務侵害Oracle著作權

本案的原告是甲骨文（Oracle），其主要的營運乃開發和授權軟體，替企業或非營利組織管理資料和營運。甲骨文也提客戶提供軟體支援服務。本案的被告則是Rimini Street，其也對甲骨文的客戶提供軟體支援服務。因此，Rimini與甲古文的軟體支援服務相競爭。

因此，甲骨文在2010年1月，在內華達州聯邦地區法院控告Rimini和他的CEO，主張在提供軟體維修支援服務時，複製了甲骨文軟體到自己的電腦系統中，卻沒有得到授權，故侵害了甲骨文的軟體著作權。

經過漫長的事證開示與準備程序後，於2015年9月14日，一審召開陪審團正式審理該案。2015年10月13日，陪審團做出裁決，認定被告侵害了系爭軟體的著作權，也違反了加州電腦資料接觸法和詐欺法，以及內華達州電腦犯罪法。陪審團最後判決，對於著作權侵害，Rimini公司需要賠償3560萬美元；就侵害其他電腦使用法規，則要賠償1442萬餘美元。

求償律師費及訴訟支出

由於在美國，著作權訴訟後，可請求賠償和理律師費和和完整訴訟開支，故在賠償團裁定後，甲骨文又請求額外的法院救濟，包括賠償訴訟律師費和訴訟支出。甲骨文請求律師費為3562餘萬美元的律師費，另外請求495萬應課稅的訴訟成本，以及1763餘萬美元不報稅的訴訟成本。

1.律師費

就律師費用部分，一審法院發現原告報請律師服務的時數有部分有問題，故整體減少20％的律師費，最後核給2850餘萬的律師費。

2.可報稅之訴訟支出

而訴訟支出部分，對於495萬可報稅的支出，包括錄取證詞的費用、文件取得和儲存費用，電子事證開示的成本等。這部分的支出，根據聯邦民事訴訟規則第54條(d)和聯邦司法程序法第1920條，原則上只要合理均該賠償，故一審法院全部同意賠償495萬元的可報稅支出。但這筆費用在上訴時，發現其中151餘萬有列錯，所以第九巡迴上訴法院判決減少到343萬於美元。

3.不報稅之訴訟支出

另外一筆甲骨文所請求的1763餘萬元的不報稅的支出（non-taxable costs），雖然沒有列在聯邦民事訴訟規則第54條(d)和聯邦司法程序法第1920條中，但一審法院認為，美國著作權法第505條允許請求的是「因訴訟而產生的全部訴訟花費（all costs）」，故也允許甲骨文請求。其中，對於專家證人費，沒有列在第1920條中的額外電子事證開示費、契約律師服務費、陪審團諮詢費，以及其他不報稅的支出。

對於這些不報稅的支出，由於有一些帳單的重複或遺失，所以法院認為整體來說應該減少25％。但其中對於支付給一位損害賠償的專家證人費，被告認為太高而不適當，法院認為應該減少50％。之所以應該減少，是因為在計算損害賠償所採理論時，甲骨文撤回了其中一種計算理論，所以專家證人只作證了一半，費用也應該減少一半。因此，就損害賠償專家證人的費用，從原本的181萬餘美元，減少到90萬餘美元，而其他所不報稅支出從1582餘萬美元，減少25％到1186餘萬美元。因此，最後一審法院就不報稅支出，共判決賠償1277餘萬美元。

第九巡迴法院認為，全部的訴訟支出不限於六種類型

被告Rimini公司對相關判決不服，上訴到二審第九巡迴上訴法院。其中，對於這1277餘萬不報稅的訴訟支出，也提出上訴。

第九巡迴上訴法院指出，雖然第1920條只六出列種類型的可報稅支出需要賠償。但在2005年第九巡迴法院的Twentieth Century Fox v. Entertainment Distributing案中，曾經判決認為，既然美國著作權法第505條允許判決所有的訴訟支出，則其就不限於第1920條所列的六種支出類型。

被告Rimini公司則認為，Twentieth Century Fox案的判決見解，已經被最高法院2013年的Marx v. General Revenue Corp.案所推翻。但第九巡迴法院認為，Twentieth Century Fox案乃特別處理著作權法第505條與司法程序法第1920條之間的關係。而最高法院在Marx 案所處理的，則是15 U.S.C. § 1692k條(a)(3)和聯邦民事訴訟規則第54條(d)(1)，根本不涉及前述二個條文。所以，第九巡迴法院仍然維持Twentieth Century Fox案的見解，並維持了地區法院就這1277餘萬美元不報稅支出的賠償。

最高法院判決推翻第九巡迴上訴法院判決

最高法院於2019年3月4日做出全體一致判決，由Kavanaugh大法官撰寫判決，推翻第九巡迴上訴法院之見解。其認為，著作權法第505條中所謂的「全部支出」（full costs），就是在聯邦司法程序法第1920條及1821條所明列的一般可賠償的訴訟支出。

最高法院指出，在美國各種法律中，國會制定了超過200個條文可以請求賠償訴訟支出。而國會在聯邦司法程序法第1920條，明訂了這些訴訟支出的一般性規定，列出了六種可請求賠償的訴訟支出項目。如果國會要同意賠償超過這六種類型，可以用條文明確規定。倘若沒有明確規定，法院不可以自己賠償這六種類型以外的訴訟支出。

著作權法並沒有明確規定可以賠償超過第1920條以外的其他類型的訴訟支出，亦即沒有規定可以支出專家證人費、電子事證開示費，以及陪審團諮詢費。

至於著作權法第505條中使用的「全部」(full)，最高法院認為只是一個形容詞，描述在前述六種支出項目內，要完整的賠償。所以，「全部」這個形容詞，並沒有改變後面「訴訟花費」(costs)的內涵。

比較台灣

此次最高法院Rimini Street, Inc. v. Oracle USA, Inc.案判決，是針對敗訴者要賠償哪些「訴訟花費」給勝訴方，所做出的判決。台灣的民事訴訟，原則上勝訴和敗訴方各自負擔自己的「律師費用」和「訴訟花費」，只有要繳給法院的裁判費用，原則上由敗訴方負擔。因為沒有賠償律師費和訴訟支出的問題，所以台灣會有智慧財產權人濫用訴訟程序的問題，或者侵權者明知侵權也利用訴訟程序拖延的問題。台灣應該思考，適度地在智財訴訟中引入律師費與訴訟支出賠償制度，減少人民對司法訴訟的濫用。

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非洲豬瘟肉品闖關新聞不斷，讓台灣掀起一波保衛「滷肉飯」的同仇敵愾之國民情緒。閣揆和農政首長時常穿梭於機場視察的新聞不斷，加上兩岸關係陷入低迷之態勢，筆者誤以為是對抗的是「中國豬瘟」，防疫所掀起的政治情緒有點殺豬公。防範非洲豬瘟防疫之餘，其實也該關注台灣豬農事業所面臨的困境，包含原物料價口被進口商把持、豬肉生產的附加價值與投入成本失衡、台灣豬農面臨生產要素缺乏及人才斷層的困境，尤其應當重點在供給面流程的改善，強化畜牧養豬的附加價值。

台灣的養豬產業的歷史源流，可追溯至日本殖民的時代，日本把當時較具科學化的飼養技術引入台灣，當時豬肉主要以銷往日本滿足其國內需求為主。直至1947年台灣省政府成立農林畜廳，在農民與農政機關的齊心努力之下，台灣毛豬的生產顯著地增長，除自給自足之外，同時可大量外銷國際市場，賺取可觀的外匯，對於整體農村經濟的提升，扮演了相當重要的角色。

殺豬公的文化產生與產業模式

豬農是基於生產文化的需求，早期的農業社會，幾乎家家戶戶都會養幾頭母豬，廟會或是祭祀時「殺豬公」來拜拜用，順便打打牙祭。為何豬農常會強調母豬的價值，主要是因為公豬有一股腥羶味，經濟價值較低，一般農家普遍偏好飼養母豬，才有專業的牽豬哥農戶興起，負責配種的部分，將經濟價值較差公豬的飼養外包，這是台灣豬農最早期的外包模式，也是各戶農家喜歡養豬的主因。

台灣人慣用「殺豬公」一詞，按指某某領域發展落後跟不上時代，但殺豬公背後的產業供應鏈也是一門學問。從產業供應鏈來看，養豬原物料為玉米及黃豆，而產品是豬身上的肉，下游廠商為屠宰場、分切場、加工廠，構成一幅完整養豬畜牧上下游的產業關連。如果把養豬場比喻為晶圓代工廠，上游晶圓廠就是玉米及黃豆進口商，其他原物料化工廠，就類似食品添加劑及動物用藥廠商，而封測廠日月光，則是屠宰廠及分切廠，肉類加工廠則是宏達電等終端電子產品裝配廠，養豬的利潤未必輸給科學園區的ICT產業。

口蹄疫事件讓台灣養豬事業由盛轉衰

不過，1997年發生「口蹄疫事件」，重創台灣的畜產業及關聯產業，因外銷的限制讓台灣豬農原地踏步20年，並使交易市場呈現暫歇性失靈，對農村經濟及關連產業造成巨大損失，此一突發性危機頓使養豬循環，由繁榮高峰直瀉至低谷，養豬產業逐漸轉而向內，成為內需型產業，台灣的養豬產業已成為風光不再的褪色小巨人，非洲豬瘟的防疫新聞不斷，讓台灣豬農的生計問題又受到輿論的關注。

台灣最高峰時期飼養1,400萬頭豬，其中國營事業台糖約佔40萬頭，養豬產業堪稱是台灣農業的重要支柱，養豬在1986年以後超越稻米成為農業中最大產業。但是養豬數目總規模，已經從1996年1,400萬頭下跌到現今的600萬頭，主要的原因是1997年口蹄疫爆發，2001年台灣加入WTO後，養豬業從出口產業轉為進口產業，農政單位對養豬事業的輔導措施不足，致使台灣豬農喪失過有的光環。

在環保意識高漲的大環境趨勢下，政府對於畜牧排放水要求標準提高，但台灣豬隻飼養技術尚有進步的空間，如豬糞尿的處理技術不佳，導致收集沼氣的設備容易損壞，沼氣難以利用等問題，台灣飼養場如欲改善技術，勢必需要投入相當的資金與人力，加之以飼料成本提高，壓縮養豬場獲利，台灣養豬戶逐漸減少飼養甚至停養，少子化讓年輕人對務農興致缺缺，台灣豬農恐陷入人力斷層的危機，從東南亞引進農業外勞的呼聲不斷。

台灣養豬事業面臨生產要素蕭條

2007年之後，全球大宗物資價格持續走揚，導致養豬成本大增，如同大家對於物價的感受一樣，儘管國際大宗物資走跌，台灣的大宗物資進口價格卻無法同步，導致豬農直接成本仍然高居不下。而在政府「穀賤傷農，榖貴傷民」的觀念下，豬隻售價無法反映成本，而導致十多年來迄今的一路虧損。事實上，台灣加入WTO後近16年內的養豬頭數和養豬戶數逐年下降，從1,000萬頭降到600萬頭，養豬戶數減少四千戶。此外，養豬戶數減少95%，但是平均每戶養豬數目卻增加20倍，無法期待市場機制，激起同業操戈的結局，就是比誰的口袋深，撐過景氣循環，大者恆大，陷入無法自拔的惡性循環。

豬農時常怨嘆：高附加價值肉品的獲利比低。提高產品附加價值，似乎變成台灣產業改革的核心教條，尤其台灣必須開放國外農產品進口，讓豬農感受到激烈的市場競爭。但目前的豬肉成本約為6.500百公斤，豬肉價格也差不多是在這附近，許多豬農轉而飼養較高附加價值的黑豬種，高附加價值卻也反映在高成本上。也就是說，成本和售價均變成7000元/百公斤，反而造成現金需求增加，更多成本投入卻導致降低獲利比，台灣豬農的技術絕對可以飼養高附加價值的豬種，但投入成本太高致使獲利無法有效回收。

新型的養豬技術主要在設備的改良上面，而在養豬已進入微利時代，許多養豬戶時常開玩笑地說：人家賺資本財，我們賺折舊。獲利比太低，若是加計折舊攤提可能就是虧本，幸好傳統農舍成本低，折舊攤提年限短，故有此一說。這笑話背後，就是對於設備更新的風險承擔意願低，而造成技術進展趨慢，產業無法升級。

台灣農牧業勞力陷入長期短缺

如果有人說我要當勞工，那他有99%的機率是在工廠或公司；假如有人說我要當農夫，大家可能會想像他戴著斗笠種稻米，或是整理果園的場景；但是如果有人說我要去畜牧場當畜牧（不是獸醫），那接受度就很低了。提到「務農」，一般人想到的就是自耕農的概念，卻沒有想到很多農業所需的勞力，因此台灣的農業主要人力來源就是家族人口，這也導致台灣的畜牧業多為家族事業，衍生出企業第二代接班的問題。台灣保障本國勞工的政策，在農業上卻沒有配套措施，漁業開放外籍勞工卻排除了農牧業，導致農牧業所需的勞力長期短缺。

養豬業確實有過黃金時期，但2002年臺灣加入WTO後，長達10年的黑暗時期，使得養豬場歷經了殘酷的物競天擇，豬農靠著勞力密集的管理技術，對抗外國粗獷農業血淋淋的教訓，讓許多養豬業第二代不敢接班。事實上，台灣許多青年願意遠赴澳洲、紐西蘭的農場實習，但台灣農戶為何吸引不了青年，恐怕也是需要農政單位來思考。

設法強化畜牧養豬的附加價值，台灣養豬事業是具有國際競爭力的行業，臺灣毛豬生產從產量、產值、肉類貿易等方面觀之，1996年是達到最高峰的一年，當年生產量達1,431萬頭，產值886億元，為稻米產值2.3倍，居國內農業單項產值首位。台灣對養豬產品的需求是沒有問題的，重點在供給面流程的改善，強化畜牧養豬的附加價值。

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台灣科技產業過去藉由半導體及製造業奠定硬體基礎，在人工智慧（AI）時代下，台灣光靠市場規模難以與其他國家競爭，創新應用是AI時代的發展關鍵。台灣在AI晶片具備獨特優勢，伴隨著邊緣運算（Edge Computing）正在興起，短期可集中發展邊緣運算+AI晶片，搭配台灣軟體與硬體系統業者，形成完整供應鏈關係；長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態，適時尋找切入的機會！

全台四大AI創新研究中心成形

為加速台灣人工智慧人才培育與技術發展、吸引尖端技術優質人才，科技部以五年為期，推動AI創新研究中心專案，第一期計畫自2018年1月開始執行，分別在台灣大學成立「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」、清華大學「人工智慧製造系統研究中心」、交通大學「人工智慧普適研究中心」與成功大學「AI生技醫療創新研究中心」，研究主題包括AI 核心技術、智慧製造、智慧服務及生技醫療，開發AI核心關鍵技術及深耕智慧應用領域，並建置相關大數據資料庫，今年已邁入第二年，並新增「AI人社計畫」，探討AI與人文社會的交互影響。

表一、科技部 107 年補助人工智慧創新研究中心專案計畫

資料來源：科技部

執行機構	中心名稱	中心主任	類別	技術項目/研究領域
臺灣大學	人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心	陳信希	核心技術生技醫療	紮根AI所需之前沿、核心及共通性技術突破，以擴散應用於個別需求領域，包括機器學習與資料探勘進階技術的開發、強化AI系統的知覺、理解AI方法（如深度學習）的理論基礎與限制、自然語言學習等。
交通大學	人工智慧普適研究中心	曾煜棋	智慧服務	包括在安防監控、金融投資與管理、廣告行銷、通訊、交通、環境與社會發展影響等之創新模式與AI技術深化運用，及AI發展可能帶來之法律、社會、倫理、勞動力等議題之研究。
清華大學	人工智慧製造系統研究中心	簡禎富	智慧製造	運用AI技術於瑕疵分析、訊號感測、資訊處理、場域監控、製程參數最佳化與優化、產線資源最佳化、產線多工學習、人機協作等，連結創新研究突破與製造業，促成資源配置最佳化、提升產能與效率。
成功大學	人工智慧生技醫療創新研究中心	孫永年	生技醫療	著重AI技術在生物科技（包括農業生技、作物病害防治等）、及健康、醫療、照護等面向之應用與突破。例如：資料庫建置與標準化、精準醫療、病發預測、疾病診斷輔助、基因體資訊、影像分析、用藥安全等。

日前科技部工程科技推展中心與數位經濟前瞻技術研發與應用專案計畫辦公室共同主辦「AI人工智慧創新與應用研討會」，安排跨界討論產業AI化的機會與挑戰。台灣大學人工智慧中心主任陳信希指出，2018年1月1日在台大設立的AI創新研究中心，全名為「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」（簡稱「台灣大學人工智慧中心」），包括智慧技術和生技醫療兩個主題，總共涵蓋12大研究領域，分屬「人工智慧技術」及「全幅健康照護」兩個子中心，目標除了要打造國際級的研究中心，還要扮演產業界的橋樑、培育AI人才。今年以來，科技部補助全台四大AI創新研究中心共80項計畫，其中有21項智慧技術計畫及12項生技醫療計畫隸屬台灣大學人工智慧中心，佔比超過全部計畫的四成（41.25％），但其中只有三分之一屬於台大，其他計畫主持人來自清大、交大、中央研究院、台師大與元智大學等單位。

陳信希表示，因為智慧技術的產生，為人類帶來很多意想不到的問題，台灣大學人工智慧中心最大宗的計畫領域為機器學習與深度學習（43％），處理海量多媒體資料、資料安全、資料隱私與標記資料不足等問題，其他重要主題包括資料探勘與巨量資料分析、人工智慧知覺、自然語音語言處理、人工智慧與法律人文等議題。

AI發展三大重點趨勢

根據工研院發布的《亞洲十國2030前瞻科技調查》，未來十年亞洲最看重的Top 10技術發展項目，首選是人工智慧技術╱機械學習技術，將是台灣未來發展的重要關鍵。工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗指出，AI未來發展有三大趨勢值得注意，首先是邊緣運算正在興起。全球AI運算發展重點從雲端轉往邊緣，邊緣運算將解決頻寬有限、通訊延遲、資料隱私和網路覆蓋的四大問題。2018年已有近四成企業規劃在終端處理資料，2020年則有高達75%資料都會在終端完成處理。由於邊緣運算是在終端感測器或周邊零組件先行運算的特性，台灣產業鏈具備電子零組件及晶片優勢，預料邊緣運算加上AI晶片將是台灣下一波新機會。

第二趨勢是AI晶片未來五年市場將高度成長，2017~2020年年均復合增長率為63.5%，預計2020年商機將達到158億美元。從AI晶片市場的國際布局觀察，台灣短期機會在專用晶片，長期仍須開發新興架構晶片。建議台灣AI晶片產業可快速使用國際大型雲端平台廠商（如Google、Amazon或Microsoft）提供的AI服務，雲端平台廠商目前已將部分雲端工作下放至邊緣端或裝置端，邊緣端晶片效能提升加上耗電降低，將可大幅減少大系統的建置成本。

第三個趨勢是隱私與資安的法制化，意味著寬鬆的AI資料規範時代即將結束。由於FaceBook先曾爆發因委外造成資安漏洞的爭議，各國陸續成立專責的AI道德規範管理單位，歐盟在2018年5月已實施「歐盟通用資料保護規則」（GDPR），嚴格規範可能阻礙AI的應用發展，資安議題漸成AI產業所共同面臨的產業趨勢，也為台灣AI產業帶來新的機會。蘇孟宗強調，以法規保護資安與隱私已是各國常態，而法令保護的焦點，已從個資保護（GDPR）、關鍵基礎設施保護（NIS Directive）轉移到物聯網設備安全，2019年各國政府關注與業者競爭的重點將是物聯網設備的安全防護，台灣業者要採取更主動防護的思維，加強隱私與數據保護的設計。

創新應用是AI時代的發展關鍵

蘇孟宗分析，台灣電子產業供應鏈在邊緣運算與AI晶片的優勢高於雲端運算，短期可集中發展邊緣運算+AI晶片，搭配台灣軟體與硬體系統業者，形成完整供應鏈關係；長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態，適時尋找切入的機會，但光靠單一廠商的力量，很難長期投入大量研發資源，建議政府、法人可輔以資金和相關技術共同投入推動AI發展，才能產生長遠的效益。台灣應用端廠商目前普遍不了解AI，必須優先讓有意願和有能力的業者發展示範應用，可考慮透過產業聯盟的形式，由政府和大型企業共同投資AI研發。AI新創業者部分，可發展人工智慧的應用服務，法人則投入利基型應用，耕耘人工智慧的基礎技術，帶頭投入前瞻應用，推動學研單位的開放協作平台，整合學界的技術加速商品化腳步。蘇孟宗也提醒，政府除了推動AI產業發展，還要注意AI可能為社會安全、道德、法律層面帶來的負面影響，在國際制訂隱私與資安的法治趨勢下，台灣必須即時制訂相關法規，並輔導產業了解國際法規，才能避免廠商不慎踩雷。

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不論是為了取得市場、增強研發能量、延攬人才，企業併購都可以快速達到目的。但在台灣，併購卻是企業經營者相當陌生，也不常使用的工具，使得企業發展速度相對緩慢，也錯失成長的好時機。現在，正是生技業尋求快速成長的時機，也該好好認識企業併購了。

台灣生技產業過去給人的印象是只有市值沒有產值，也就是股價表現雖然亮麗，但營收總是差強人意，甚至還沒有實際產品。不過，在2018這個印象終於被扭轉了，台灣生物產業協會理事長李鍾熙指出，台灣120家上市櫃的生技公司中，去年的收入大約為2千5百億元，比前一年（2017）成長了11%；在新藥的研發上也有相當進展，有300件正在進行臨床試驗，「其中有170件是在美國FDA Approval的階段，更已經有6個藥物在美國、歐洲市場進入銷售階段。」

既然有了市值、也有了產值，下一步自然要加快成長速度，擴大規模；但籌資困難的問題也一直存在，尤其台灣即使是中型的生技公司，規模也都太小，不一定能獲得投資人青睞。這個時候，併購就成為業者應該考慮的選項。

小有成就後，台灣生技業開始面臨成長考驗

其實，在國際生技業中，併購活動一直方興未艾。資誠聯合會計師事務所副所長曾惠瑾指出，今年一月，日本的武田藥廠（Takeda）完成收購愛爾蘭藥廠Shire的全部程序，總金額將近19兆台幣，使武田成為全球第八大的製藥公司。同樣是今年一月，美國的施貴寶（BMS）則是以740億美元買下專攻免疫療法的Celgene，取得在癌症治療領域的領先地位，顯見併購的重要性。

不過，為什麼現在要談併購？「因為這個世界愈來愈沒規矩！」台灣併購與私募股權協會榮譽理事長黃日燦指出，台灣的產業向來以代工為主，不需要自己擔心市場，但這一、二十年來，產業變化太快，傳統的自我內部成長漸漸追不上產業變化速度，「坦白說，只要不出國門，待在台灣就不用緊張，可是真正的競爭跟市場都在海外。」他提醒，併購絕對不是企業經營成功的萬靈丹，但為了應付愈來愈快速的變化，台灣企業絕對得把併購當作選項之一。

從統計數字也可以看出全球與台灣在併購上的一熱一冷。從2014~2018年間，全球每年的併購金額，大約介於2兆至4兆美元間，不過黃日燦最重視的卻是案件數。「單看金額不準，因為總是有買貴或買便宜的時候，」他補充，過去五年內，每年的併購案件數都維持在兩萬件左右，這代表不管景氣好壞，「企業都有併購的需要」。

併購至今仍非生技業重要選項

那台灣呢？「生技產業的占比太低，實在很難說形成什麼趨勢，」黃日燦表示，台灣產業的併購活動中，還是以資通訊（ICT）產業為主流，生技業只有7%，不論案件數或金額都難以跟國際相比，而且國內業者的內部併購，以及外國資金來台併購加起來，就已經佔了80%的案量，台灣業者向外併購只有20%，無助於規模的提升；但值得注意的是，相較於國際上，製藥產業為生技業併購的大宗，在台灣反而是醫療器材產業的併購案例最多。「這是因為ICT產業也開始切入醫材，」黃日燦補充，台灣愈來愈多的創業案例是工程師與醫師的結合，成為生技業的亮點。

既然併購這麼重要，實務上該怎麼進行呢？黃日燦建議，可以參考台灣科技業中，過去發展出的四種模式：

1. 大聯大模式：同業共組產業控股。
在控股公司的架構下，子公司可以保持相當的獨立性，又可以共享資源，節省管理成本。
2. 聯發科模式：併購整合。
透過收編、整合同業，不斷擴大自身的規模與業務能量，成為產業龍頭以及全球性的競爭地位。
3. 佳世達模式：跨業投資。
透過併購進軍生醫領域，縮短進入新產業的時間，並且開拓全新的發展機會。
4. 詮鼎模式：退場轉型。
當本業已經趨於飽和，不如趁早轉進其他領域。「大家想想看，如果詮鼎沒有把公司賣掉的話，我們今天有微熱山丘的鳳梨酥可以吃嗎？」

總結來說，黃日燦認為，不論靠併購成長或自發性內部成長，考驗的都是企業領導人的策略能力。他引述《藍海策略》作者金偉燦的一句話：「企業領導人要思考的不是明天，而是後天」，他解釋，「你要先想清楚，希望後天的自己變成什麼樣子，才能決定明天該做哪些準備，以及從今天開始，自己該做好那些調整。」

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