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引爆趨勢8大巨頭未來策略：從Apple Car、亞馬遜智慧工廠到微軟混合實境，提前掌握即將撼動所有產業的科技趨勢

為了解決倍思車用手機架的問題，作者田中道昭 這樣論述：

深度剖析 8 家行業巨頭，一窺未來趨勢地圖！ 沃爾瑪如何成功數位轉型、絕處逢生？ 亞馬遜在「後貝佐斯時代」出現何種策略轉向？ 特斯拉在電動車背後，有何更遠大的生態系規劃？ 科技業 X 零售業 X 製造業 X 金融業 X 電商產業 X 汽車業…… 不可不知這 8 家企業的策略走向與未來布局！ ☑8家先行者的策略布局 作者田中道昭教授從多個領域中，精選出 8 家走在「最前端」的企業，探討它們的經營策略。這 8 家企業都能迅速因應政治、經濟、社會、科技或價值觀的變化，而做出調整： ▍Walmart 沃爾瑪：從「跟不上時代」，到成功整合線上、實體 ▍Tesla 特斯拉：打造「創能、儲能、

用能」一條龍的潔淨能源生態系 ▍Apple 蘋果：用自駕電動車 Apple Car 爭奪業界生態圈霸權 ▍Salesforce 賽富時：「使命、事業結構、營收結構」三位一體的 SaaS 巨擘 ▍Microsoft 微軟：搶占智慧型手機之後的關鍵平台——混合實境（MR） ▍Peloton 派樂騰：將健身飛輪車事業的本質徹底數位轉型 ▍DBS 星展銀行：開放 API，化身隱形銀行，改善客戶體驗 ▍Amazon 亞馬遜：以 AWS 跨足製造現場與健康照護產業 除了解析這 8 家領航者的核心價值觀與商業模式，作者針對每家企業都會製作表格，呈現「現狀課題」以及「理想的世界觀」的對照。「現狀課題」即該公

司目前的做法（以及傳統的產業實務）與困境，是從企業立場的 4P 來描述（產品、價格、通路、推廣），而「理想的世界觀」即該企業整體策略或願景，從顧客立場的 4C 來描述（顧客價值、顧客成本、方便性、溝通），極具參考價值。 本書最後，作者提供一章「熱血數位轉型教室」，內容來自於作者在「數位轉型學院」舉辦過的工作坊，這套方法已有 45 家日本指標型企業導入，能幫助讀者構思一套自己的數位轉型策略。 ☑數位 x 環保 x 公平 本書中所探討的 8 家企業──崇尚「顧客中心主義」的亞馬遜、追求「客戶成功」的賽富時、重視「成長心態」的微軟、「翻新企業文化」的沃爾瑪、「貫徹執著（顧客體驗）」的派樂騰、想

以「太空等級的浩瀚，物理等級的細膩」來拯救地球的特斯拉，以及因為「讓數位化深入公司核心」而成為全球最佳數位銀行的星展銀行，它們都可以說是嘗試從本質推動轉型，並已逐漸獲致成功的企業。 不過，由於過度追求便利所造成的弊病，甚至還影響到了「環保」和「公平」。這個教訓，讓企業在推動數位化之際，還需結合環保與公平，以期發揮綜效。我們已不能再個別看待「數位」、「環保」和「公平」的議題，而是要用三位一體的方式來思考。如此一來，人類與地球環境才能共創可永續發展的未來。 藉由本書，期望讀者能將這 8 家先行者所展現的創新意志，以及執行力，應用在自己企業的經營管理上。   專文推薦—— 詹文男／數位轉型學

院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授 前瞻推薦—— Miula ／M 觀點平台創辦人 邱奕嘉／政大商學院副院長兼EMBA主任 游舒帆／商業思維學院院長 蘇書平／先行智庫執行長 （依姓名筆畫排序） 「本書內容除了具未來性，也有很接地氣的實務性，更難能可貴的是作者提供了操作性高的策略性思考架構，讓讀者可以探索己身企業如何從 4P 到 4C，以及如何思考數位轉型的旅程，很值得推薦給所有想做出改變的企業全體員工共讀！」 ——詹文男／數位轉型學院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授  

倍思車用手機架進入發燒排行的影片

5G產業發展—台表科價值投資之研究

為了解決倍思車用手機架的問題，作者林孟潔 這樣論述：

本研究探討5G產業發展之價值投資，並以個股台灣表面黏著科技股份有限公司為標的作研究。研究期間2020年1月至2021年12月以及2022年Q1期間台灣表面黏著科技股份有限公司之個股為研究樣本。台表科因筆電美系Mini LED平板陸續推出而帶動成長，使得台表科營運成長顯著。而展望市場的趨勢列車，注重在Mini LED作為美系手機大廠重要技術，且未來也會有更多產品搭載生產。而除了原有的Mini LED產品，台表科亦有切入不同領域之業務，包含新打入美系Tesla的供應線。且由於台表科在美系Mini LED佔有重要的份額比例，且由於Mini LED逐漸普及的這個趨勢下，在未來成長性的空間依然很大。在

產品之應用上，mini LED占21%。而位於產能之部分，台表科的工廠分散在台灣、大陸、印度，共有210條SMT產線。且這些產線產能，以便擴大非蘋的LED以及電動車5G世代之應用。全球5G市場帶動之各個供應鏈，以及台表科本身之LED市場產值已出現大幅成長趨勢，除了來自於新能源的車用領域，亦有Mini LED和Micro LED等新型顯示應用。因此台表科位於一個微利且成熟之產業，並已達到一定程度之優勢，未來之營運成長指日可待，是個極具長期發展潛力，價值投資佈局觀察的市場標的。

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決倍思車用手機架的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

應用TRIZ理論於車用MLCC生產效率改善- 以疊層站為例

為了解決倍思車用手機架的問題，作者陳寬澤 這樣論述：

自電動車產業興起後，由於對於零部件的需求與傳統內燃器油車不同，造成汽車產業供應鏈的重新洗牌，導致各個電子部件需求激增。從被動元件產業來說，傳統的油車需求的電子零件為發動機控制器（ECU）、動力控制（Transmission electronics）、影音娛樂系統等等，對積層陶瓷電容器（Multi-layer Ceramic Capacitor）的需求量來說一台小轎車甚至不如一台5G手機。但在近年來環保意識抬頭，歐洲、中國等國家與地區為因應更為嚴格的碳排放標準，加快了電動車的開發進程，依據《歐洲綠色政綱》（The European Green Deal） 為指導原則，預計在2050年全面汰換燃

油車，這也意味者全球每年幾千萬輛燃油車將全面轉換至電動車的市場，這對積層陶瓷電容器（Multi-layer Ceramic Capacitor,MLCC）產業來說是一個數倍成長的一塊大餅，因此如何增加生產效率來滿足客戶需求，會是被動元件產業未來的一大課題。本研究為國內某被動元件大廠為改善生產效率過低影響出貨，進行分析改善。因過往的作業模式，作業員因工作流程規劃不佳或材料設計等影響執行效率，造成人均生產力不佳，再者目前台灣製造業均面臨缺工的因素，進而影響公司的生產效率，因此在人力不足的情況下，將人力做妥善的工作安排，提升工作效率來滿足生產需求，為本文優先的改善目標。首先透過TRIZ裡面的「問題層

級分析法」，經由不斷重複分析問題點後，發現需要改善疊層作業時材料更換次數過於頻繁的狀況，才能改善此一問題，接著利用「矛盾矩陣分析法」，找出相關的可行性因子，再將此因子結合「生產效率改善」等相關技術應用，找出「減少材料更換次數」的關鍵因子，才能徹底生產效率不佳造成的產出問題。於是研究統合「聚酯膜材料」並更換執行，經驗證導入後，有效的解決以下相關指標問題：1.疊層生產力問題：提升疊層生產效率，人均生產力由7208張成長至8793張，改善幅度為25.11%，有效達成研究目的，並能對個案公司車用陶瓷電容的供貨有所裨益。2.材料費用問題：改善前月費用為$23,419,045，但經統整為一種後，材料費用減

少至$18,686,606，下降20.21%。3.廢棄物處理費用問題:廢捲處理月費用為$1,596,826，但改為可回收式的治具後，廢捲處理費用減少至$381,420 ，處理費用下降76.11%。綜合上述改善成效，各指標均能有效提升生產效率並幫助公司降低營運成本，由本研究可證實TRIZ理論的創新思維，能有效的改善被動元件產業的工廠營運，降低生產成本。若能持續應用在現有的基礎上，可為精密陶瓷產業的未來帶來高效益且低成本的解決方案。