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下面附上一則新聞讓大家了解時事

中國時報【黃菁菁╱東京10日電】

美高級官員透露,日相安倍晉三與美總統川普10日中午(台灣時間11日凌晨1時)在白宮舉行高峰會談時,將強調重視美日同盟,也將言及釣魚台列嶼問題。美日政府擬在高峰會談後發表的協議文件中,明確載入釣魚台列嶼是《美日安保條約》第5條的適用對象。此前,川普先與大陸國家主席習近平通話,評論認為,似有意弱化「川安會」帶來的影響。

美立場一貫 盼制衡陸

美國政府高官9日向媒體表示,美日高峰會談中,有關釣魚台列嶼(日本稱尖閣諸島)問題,川普將明確傳達,「反對任何企圖損害日本行政權的片面行動」。預計雙方將確認釣魚台列嶼屬於規定美國對日本負有協防義務的《美日安保條約》第5條適用範圍。

該高官強調,釣魚台列嶼屬第5條適用範圍,乃美國歷屆政府方針,「川普政府也將秉持同樣政策」。高峰會談中將確認此立場,以制?主張擁有釣魚台列嶼主權的大陸。他同時強調,「總統認為同盟關係是美國安全保障與繁榮的中心」。

關於大陸主張對釣魚台列嶼擁主權,美國原主張不持特定立場,但2014年當時總統歐巴馬明確表示釣魚台是《美日安保條約》第5條適用對象,成為首位表態的美國總統。

共搭空軍一號去度假

經貿議題方面,川普政府高官說,美日汽車貿易將成川安峰會重要議題。他說:「汽車是日本經濟象徵和重要部分,總統對此高度關注」,預計將討論近來日圓走低、美元升值的趨勢。

由於日本已將汽車進口關稅降至零,川普可能會在高峰會談,要求撤消以安全標準為代表的非關稅壁壘。川普也可能提議簽署包括汽車在內的美日雙邊自貿協定(FTA)。同時,「匯率雖不是主要議題,但會談中可能自然提及。」

倫敦《金融時報》說,選在安倍到訪前與習近平通電話,川普的做法顯然是弱化對安倍盛情款待帶來的影響。據知,安倍將與川普共進4次餐,搭「空軍一號」前往川普位於佛羅里達的度假地,並一起打高爾夫球。

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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戰利品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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