第一本為台灣而寫的AI轉型策略

雖然政府及產業持續推廣，並投入大數據與人工智慧的應用發展，但多年來台灣軟體產業不振，軟體開發多以系統整合為主，缺乏做核心技術的高階工程師。同時， 台灣也普遍缺乏技術交流的文化，同業遇到的問題，很可能有九成一模一樣，但大家習慣閉門造車，浪費許多資源與時間解決相同的問題。

即使企業高層之間的確有策略交流，但在商場上落實策略的執行力也不可或缺， 而執行力靠的還是人才養成與技術深耕。

再把視野放大到環境因素，可以看到台灣的創業環境不佳，找尋資金難度比其他國家高之外，因為語言、地域、文化及經驗的限制，從本土要走向全球化更是困難重重。

以資訊科技業而言，我們的新創大多不是技術創新，容易形成惡性競爭甚至被取代；加上長期鑽研製造代工， 距離消費者與全球市場相當遙遠，能被世界看見的機率不高。服務產業則在地性質濃厚，不僅跨出台灣的難度高，又缺乏經營大型市場的經驗。

此外，我們的內需市場不大，加上母語不是英文，英文能力普遍不足，使得企業與人才的發展處處受限，即使願意招募海外高級人才，常也因語言或薪資的限制而難以規模化。但是台灣真的沒有機會了嗎？其實不然，人工智慧時代來臨對我們而言，是巨大的挑戰，也是轉變的契機。

跨界學術人的社會觀察

2012年後，人工智慧在各應用領域爆炸式的影響，在學術界的感受最深刻：每個月、每一季幾乎都可以看到國外新的技術進展，與各種讓人驚嘆的最新應用。但是身在學術界，看到國內產官學研界的認知及動作，普遍落後先進國家，他國的進行式或過去式，在台灣卻是不知何時可實現的未來式，身為有著滿腔社會責任感的知識分子，怎麼可能不焦慮？

但焦慮能有什麼幫助？我們缺乏的並不僅僅是創新不足。事實上，學術界、產業界都很認真地在做創新，也不時有亮眼之作。但我們真正缺乏的是各界之間的連結，學術界的新技術，似乎與產業界無關；產業界的需求，與學術界的選題似乎找不到太多關聯性；而政府的作為，大方向都是正確的，但落實到專案層次後經常就變了樣，可以填補當務之急，但解決不了產學界多年來的病灶。