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最強行業：創業投資X經營管理X生產開發，贏家必讀!未來10年改變世界的100家企業之創新技術與服務

為了解決第一便宜中古車評價的問題，作者NikkeiBusiness 這樣論述：

在全球經濟面臨巨大挑戰的21世紀，唯有「洞燭先機」才能不被淘汰！ 本書帶你站在最前線，一窺16大產業領域100家最強企業的全貌， 從產業核心價值、經營策略行動、科技應用方式、到創新服務的優勢所在， 讓你快速掌握變動世界中的「不敗」關鍵—— 　　無論是尋求「入對行」的上班族、想成功創業的經營者、還是希望「穩賺不賠」的投資人， 　　這本書，絕對是你不能不看的未來生存作戰指南！ 　　★日本產經商業權威X 全球百大頂尖行業 趨勢剖析 　　‧本書由全球知名的「Nikkei Business」團隊研究編著，內容深入淺出、分析詳實，是最佳商業知識科普書！ 　　‧全書以「創新」為訴求，首度公開GAFA

四巨頭（Google、Apple、Facebook、Amazon）之外的百大企業！ 　　‧從民生需求到太空科技，本書也揭露大數據、互聯網、AI人工智慧之外的技術，預見未來如何影響生活！ 本書特色 　　究竟是什麼樣的一本書，能讓台灣產業界皆推崇的商研院、工研院、資策會都推薦？ 　　究竟是什麼樣的一本書，能把「未來10年改變世界」的新興產業都說明清楚？ 　　究竟是什麼樣的一本書，能替活在現下的你我在一片茫然中點亮方向、找到明天的出路？ 　　《最強行業》之所以最強，因為，它是這樣的一本書： 　　一、    探討主題跨國界、跨領域——世界不斷在變動，但究竟你該往哪裡走？ 　　從歐美到亞非，從食品

醫療到太空探索，本書針對影響全球最鉅、與人類生活最密切的16大產業面向進行分類，並列出全球最先進的100家公司，點出這些「走在前端」的企業先鋒之所以能找到藍海的致勝關鍵，讓你一眼洞悉「變動中的世界正在往哪些方向變動」！ 　　二、    內容分析跨理論、跨學派——從成功案例出發，提供可參考具體指引！ 　　全書以案例為本，並以最淺顯的文字清晰描述每家企業之所以能名列「最強行業」的發展過程，從研發生產、行銷通路、技術應用、創新服務，乃至於人才管理、全球佈局——沒有艱深學理論述，也不必死記生冷知識數據；一書在手，就能快速掌握成功企業的核心價值！ 　　三、    應用面向跨產業、跨角度——行行都能出

狀元，關鍵就在於掌握先機！ 　　你想進入最賺錢、最有趣的行業？你在思考什麼東西會熱賣？你在物色投資標的與有利情報？你在尋找公司轉型契機、渴求可長可久的經營方向？……翻開本書，從「物流宅配服務」到「居家診察裝置」，從「體驗型科技商店」到「影片共享APP軟體」，琳瑯滿目的新興產業、產品與服務模式，將提供你最充沛的參考資訊與創意靈感——身為投資人，你可以從本書找到產業趨勢、投資標的；身為管理者，你可以從本書探得公司發展可能、決策轉型方向；就算你是領薪水的上班族、準備就業的新鮮人，也能從中了解正在起飛中的各行各業，無論求職還是轉行，都是最佳參考！ 　　四、    影響族群跨性別、跨世代——你我都是局

中人，沒有人可以置身事外！ 　　旅遊時，你的訂房首選是「airbnb」嗎？買東西時，你會上淘寶、蝦皮這類「跨境電商平台」嗎？肚子餓了，你會選擇「Uber、Foodpanda」叫外送餐點嗎？逛街消費時，你用過「行動支付」嗎？甚至，你是否已經在「共享辦公室」租了一個工作空間？……如果你對這些並不陌生，那就意味著你不但正活在「最強行業」浪潮中，而且在可預見的未來，你的生活將面臨更加廣泛的改變——飲食、娛樂、教育、醫療、電信、交通、金融、行動服務——最強行業，無所不在；無論男女老少，又有誰能置身事外？ 名人推薦 　　★台灣三大產業推手X網路重量閱讀社群 聯名推薦 　　‧財團法人「商業發展研究院」

副院長 王建彬： 　　新經濟時代來臨，最典型的破壞式創新就是「創新商業模式」。本書列舉了100個新模式，說明他們如何找到顧客痛點，善用資通訊技術，結合產業上、中、下游並跨界鏈結，提供顧客專屬性及黏著度，藉由每個新模式達到利潤共享及維持長久競爭優勢，這些案例值得我們細細品嚐。 　　‧資策會「產業情報研究所 （MIC）」所長 詹文男： 　　此書透過範例，以深入淺出的方式介紹如何在智慧化的浪潮下，掌握正確的資訊、將資源於適當的時間、地點、以融合智慧技術的適當方法投入。其中的共通性，相信是個人、機構與公司在掌握先機、不斷創造新的價值所需的通關密碼！ 　　‧工研院「機械與機電系統研究所」技術長 張禎

元： 　　藉由此書，讓讀者一手掌握多元創新模式，洞悉未來潛力市場、科技及企業！ 　　‧「閱讀人」社群主編 鄭俊德： 　　未來科技將取代許多工作，但提早了解未來科技趨勢，將使你不被時代淘汰。  

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決第一便宜中古車評價的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

中古車保證機制與信任程度對於消費者知覺

為了解決第一便宜中古車評價的問題，作者盧建志 這樣論述：

隨著經濟的發展，國民所得提升，汽車已成為國民重要的交通工具之一，但購車費用佔一般民眾的支出很大比重，加上近年經濟的不景氣，買新車的負擔加大，而價格相對便宜的中古車是吸引消費者購車的重要因素，中古車商是否能藉由保證機制以降低消費者的疑慮，進而增加購買意願，是一個值得探討的議題。國內自1995年中古車過戶數超越新車的銷售量後，十多年來中古車市場規模不斷的擴張，而消費者也逐漸接受購買中古車，這趨勢顯示中古車交易是一個可開發且經營的新市場。汽車一般被歸類為高單價的消費性耐久財(Kotler, 2009)，消費者在購買汽車過程中的知覺的風險程度會比其他一般性消費品大；而二手商品在品質方面變異性大，可能

還隱藏其他不確定的因素，更增加了消費者購買時的知覺風險。為了減少不必要的損失，消費者在購買產品之前，會設法尋求各種方法，用以降低購買商品所必須面對的風險。先前關於中古車的相關研究，多探討不同通路之保證機制對於消費者整體知覺風險的影響，然知覺風險有許多構面，各構面的對消費者購買意願的影響之權重不一，先前的研究較少針對保證項目對於不同構面的影響做深入探討，若能找出影響購買意願最重要的風險構面，進而擬定消費者最需要之保證項目。本研究以問卷調查的實證方式來探討保證機制與信任程度對於消費者的知覺風險與購買意願之影響，本研究問卷共發出200 份問卷，回收問卷173份，有效問卷為149份，問卷有效回覆比率為

86%。本研究主要結論為：購買中古車之消費者，在資訊不充分之情境下，會產生的知覺風險構面主要為功能風險、財務風險以及社會風險。而當消費者在購買中古車時，廠商提供的保證範圍越大，越能降低消費者的知覺風險；另一方面消費者對於廠商的信任程度越高，對於知覺風險的降低程度越大，本研究之實證結果發現，信任程度對於功能風險與財務風險更有顯著的負向影響。因此消費者的知覺風險會透過保證機制與其信任程度的降低，進而影響其購買意願。