12 月 13 日，在今天開幕的 Google 開發者大會上，Google Cloud 人工智慧和機器學習首席科學家李飛飛宣布，Google AI 中國中心（Google AI China Center）於北京正式成立。該中心由李飛飛和 Google Cloud 研發負責人李佳博士共同領導。李飛飛將會負責中心的研究工作，也會統籌 Google Cloud AI、Google Brain 以及中國本土團隊的工作。據李飛飛現場表示，Google AI 中國中心也非常期待能在中國本土合作上有所建樹，為更廣大的學生及研究人員提供高品質 AI 及機器學習的教育支援。Google AI 中國中心的研究重點是基礎 AI 研究，並與中國 AI 學術界建立長期合作的緊密聯繫。李飛飛表示，Google AI 中國中心致力於中國 AI 長期研發合作的第一步。此外，李飛飛期待 Google 能在本土合作上有所建樹，為更廣大的學生和研究人員提供高品質的機器學習教育支援。李飛飛在現場坦言，她非常珍惜 Google 和中國頂尖 AI 人才合作的機會，而這些人才勢必也是全球頂尖的 AI 力量。「千里之行，始於足下，我們由衷希望，這將成為 Google AI 中國中心長期發展的第一步。」「AI 沒有邊界，AI 的福祉亦無邊界（The science of AI has no borders. Neither do...
台灣時間 12 月 11 日晚間，Google 宣布推出圍棋教學工具 AlphaGo Teach，而在 12 月 12 日晚間，僅僅一天之後，DeepMind 資深研究員的黃士傑宣布離開 AlphaGo 計畫。他在 Facebook 上發表臨別感言：提到黃士傑，最廣為熟知的是在 2016 年 3 月，做為 AlphaGo 的「手」，對戰李世乭──他將 AlphaGo 的棋步下到棋盤，並將李世乭的棋步再輸到電腦上。黃士傑本科畢業於台灣交通大學資訊工程系，後於台灣師範大學資訊工程所獲得碩士與博士學位，他本身也是業餘六段的圍棋棋手。黃士傑與 AlphaGo 的不解之緣，要從他的業餘愛好──圍棋說起。曾經獲得台灣大專盃業餘圍棋冠軍的他，也曾在校內創辦過圍棋社。而從術業方面，黃士傑的指導教授林順喜，所在的實驗室正是專研各類棋類程式的開發。黃士傑的博士論文就是以「應用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法」。在 2010 年，黃士傑以妻子為名所設計的系統 Erica 在日本舉辦的國際奧林匹克競賽中擊敗了日本程式設計師員尾島陽兒所開發的 Zen（業餘五段水平），榮獲當年的金牌，轟動一時。2011 年，他在加拿大阿爾伯塔大學擔任一年的研究員後，2012 年被英國的 DeepMind 納入麾下，此後一直在 AlphaGo 計畫中進行探索與研究。而他最近一次出現在大眾眼前，是在上個月。11 月 10 日，在中研院舉辦的「2017 年人工智慧年會」上，黃士傑首次為大家講述 AlphaGo 的研發過程，還透露新一代 AlphaGo Zero 的能力還沒達到極限。在演講中他表示，AlphaGo 的研發過程，有 4 個時刻對他影響很大。 一是在南韓戰勝李世乭。「當我們開始做...
數位廣告為全球企業吸引消費者目光、行銷品牌形象與產品的重要管道，但實際投放效益跟投資成本真的成正比嗎？AI 人工智慧與跨營技術新創公司沛星互動科技（Appier）技術長暨共同創辦人蘇家永指出，數位廣告詐騙手法日趨複雜，惡意造假行為使全球企業損失數十億美元，但既有傳統機制已無法有效防堵惡意數位廣告詐騙行為，而人工智慧偵測機制將可做為解方有效杜絕。所謂的數位廣告詐騙，即透過人為或非人為的不正當手段，產生不實的廣告曝光、點擊、安裝數等數據並從中獲利，也就是說企業廣告主在投放廣告後，未能獲得真正的流量來源及數字，以致廣告投放成效不彰造成損失。Appier 今（13）日發布最新《亞洲數位廣告詐騙行為研究報告》，該報告資料來源為 Appier 在 2017 年 5 月至 8 月期間所進行的跨國行動裝置廣告活動，共約 41.5 億筆使用者真實行為資料，包括廣告點擊數、應用程式下載數、留存率、廣告投資報酬率等。報告顯示，在亞洲地區藉由人工智慧所偵測到的偽裝行動應用程式下載率（如遊戲 app），要比傳統防治機制高出兩倍，在台灣更高達三倍；就廣告成效來看，惡意數位廣告詐騙將造成企業廣告主投資報酬率損失 918％。▲ 傳統防治機制無法有效防堵新型數位廣告詐騙模式（Source: Appier）數位廣告詐騙手法變得愈來愈複雜也更聰明，甚至懂得閃躲現有的防堵機制，因此傳統防治機制在對應新型態詐騙手法時較受局限。蘇家永說明，傳統防治機制主要藉由人為定義的簡易規則，以一到三個維度分析過濾可疑流量，例如阻擋出現大量點擊或安裝數的單一 IP 位置或廣告識別碼（Identifier for Advertisers，IDFA），但面對持續進化的廣告詐騙手法，很難透過簡單固定的規則進行偵測與防堵，因此應以人工智慧偵測機制應對新興詐騙手法。蘇家永指出，以人工智慧偵測機制防治廣告詐騙有兩大優勢，一是人工智慧處理資料的維度較高，以此次研究報告為例，人工智慧能在最短時間內分析超過 80 個多重維度資料；二是人工智慧具自我學習能力，可即時分析歸納複雜多變的詐騙型態，不斷修正並快速建立與應用新規則，找出先前尚未出現過的可疑詐騙形式，提早預防及因應惡意廣告詐騙行為。▲ 以人工智慧偵測過濾詐騙流量，將提高廣告投資報酬率（Source: Appier）採用人工智慧防治機制會經過三步驟分析。首先是基礎過濾，在得到流量後會先以現有規則過濾較明顯的詐騙型態；再來是流量過濾，藉由人工智慧演算法所計算出的過濾模型，應對較為複雜的廣告詐騙形式；最後為事後分析，人工智慧將全面分析確認詐騙型態並建立新標準，再根據人工智慧演算法調整模型，更新模型之後會持續調整改善前兩步驟的過濾基準。 ▲ Appier 技術長暨共同創辦人蘇家永認為，人工智慧是快速偵測與抑制惡意詐騙行為的不二之道 （Source: Appier） 數位廣告詐騙手法不斷進化也更難以偵測，嚴重損害廣告主的行銷效益，因此 Appier 已開始採用人工智慧偵測機制，協助企業防治各種新型態廣告詐騙模式、過濾可疑流量，務求將廣告主行銷成本發揮最大價值。（首圖來源：《科技新報》攝）延伸閱讀： Appier 任命商務長與企業人工智慧應用研發副總裁，強化亞太市場布局與研發技術實力 Appier 策略長上任，加速人工智慧市場布局 Appier 再獲 10 億資金挹注，拓展亞洲 AI 研發版圖 Appier 延攬台大人工智慧專家，產學接軌推動台灣產業創新
儘管 IBM 手上的伺服器事業由於 Mainfraim 產品牌子老，擁有不少銀行金融客戶，因此好像跟 AI 扯不上關係。但在高階伺服器上面，IBM 拿到 Google 的訂單，協助 Google 資料中心從 X86 架構，改成 Power 架構，能夠更有效處理數據，當然也包括 AI 相關的高效能運算。這一切，來自 Open Power Foundation 訂定的標準。台灣 IBM 硬體系統事業部總經理李正屹談到前陣子宣布的 POWER9，以及 Google 資料中心為何用 POWER9 的緣由，解釋說一切從 Open Power Foundation 說起。由於資料中心的需求越來越大，急需一個共同的聯盟分享彼此的資源，IBM 要放出他們用的技術，而 Google 也是。最後 Google 決定在其家資料中心用 IBM 的 POWER9 晶片，是聯盟彼此合作促成的結果。除了 Google 的合作案子，POWER9 晶片還會在傳統的政府和學研單位發揮作用，如美國能源部的超級電腦「Summit」和「Sierra」。Google 資料中心和能源部用的是 IBM 全新的 AC922 POWER Systems 伺服器，全面支援 NVIDIA NVLink、PCI-Express 4.0，以及...
在蘋果 iPhone X 智慧型手機新推出 Face ID 人臉辨識功能之後，已經成為科技圈的熱門話題，也使得各家廠商開始思考人臉辨識技術應用的擴大，企圖藉由人臉辨識功能開始開創出更多的商機。5 日，一場由晶片大廠英特爾 (intel) 攜手全球組裝龍頭鴻海，以及亞太電信的活動，正式宣布由 3 家公司所聯手開發，藉由人臉辨識為基礎的解決方案，未來將進一步應用於居家安全、智慧零售以及虛擬消費上，提供消費者更為簡便與安全的新型體驗。本次，藉由人臉辨識應用服務所進一步發表的全新架構，乃是透過多接取邊緣運算 ( Multi-access Edge Computing，以下簡稱 MEC ) 加速人臉識別的反應效率，用於居家安全門禁、人臉智慧零售、虛擬消費等項目上。這也是英特爾與鴻海自 2016 年簽訂 5G 網路技術合作備忘錄至今，首度對外公開成果。未來，後續將由亞太電信負責為客戶服務。英特爾表示，而人臉識別只是 MEC 應用的其中一環，未來將與 5G 更緊密結合，加入更多高速應用，讓民眾的生活更加智慧與便利。鴻海科技集團副總裁暨亞太電信董事長呂芳銘表示，鴻海與英特爾透過 5G 網路技術合作備忘錄合力打造 MEC 平台，結合亞太電信行動網路，提供臉部辨識解決方案。無線傳輸攝影機透過亞太電信魔速方塊 Small Cell 連結網路，將捕捉的影像後送至本地 MEC 平台上的臉部辨識引擎，藉由低時延、高速率計算與判斷，即時顯示運算結果，達到高品質的顧客體驗。而英特爾網路平台事業群視覺雲事業部總經理 Lynn Comp 則指出，MEC 是自終端到雲端完整建置 5G 技術的重要基石，協助電信業者提升內容及服務的效率，賦予行動用戶更豐富優質的體驗。英特爾進一步指出，MEC 平台提供多種適合不同應用場景的伺服器選擇，透過 MEC 控制器建置於各地的伺服器做集中式的管理與監控。支援多種無線 / 有線接取網路，讓佈署此解決方案更加方便與彈性。MEC 解決方案的開發，是透過英特爾網路終端虛擬化 (Network Edge Virtualization，NEV) SDK 技術支援，以及 DPDK (Data...
不少人要瞭解外文文章，常常倚賴 Google 翻譯等機器翻譯服務。但如果要查閱的語言不是主流語言，沒有大量的訓練材料，現行的機器翻譯就抓不太到大致的意思。如今兩篇新論文可能是小語言的救星，不必靠大量有雙語作品存在的文本訓練，也不需要人工監督，不用兩種語言對譯的文本，AI 就可以學會對譯兩種語言。科幻作品如 Star Trek 的通用翻譯器，成為消弭不同種族溝通障礙的利器。兩個研究團隊－西班牙巴斯克大學，以及美國卡內基美隆大學，提出的論文不用兩種語言都有平行的字詞庫，甚至只有單一語言也行。因為語言裡的字詞用類似的方式組成群組，像是桌子和椅子，透過非監督式的機器學習，AI 猜出在另一種語言的對應字詞。再用猜出的結果，分析句子的結構。最後翻譯到其他語言，再翻譯回去，AI 評估機器翻譯的結果，學會語言的結構。不少人運用的 Google 翻譯，則可以服務 103 種語言之間的對譯，包括世界十大語言如中文、西班牙文、印地語、孟加拉語等。Google 運用有平行字詞庫的語言，包括有大量翻譯文本存在的語言，用監督式學習讓 AI 學習兩種語言之間如何翻譯轉換。儘管 Google 翻譯有時候會出現相當好笑的結果，經過大量訓練時間以及文本，往往翻譯效果會越來越好。但不是每一種語言都有足夠的文本能夠運用。學者找出用單一語言庫，甚至用非監督式學習就能得到不錯的成果，是機器翻譯領域相當大的突破。研究團隊成員的巴思克大學 Mikel Artetxe 說：「想像一下給一個人很多本中文書以及很多本阿拉伯文書，沒有一本是講重覆的內容，兩這個人得學會如何從中文翻譯成阿拉波文。上述的說法看來不可能，對不對？但我們用電腦做到了！」機器翻譯的權威，微軟的 AI 專家 Di He 的研究影響了上述兩篇論文，則評論說：「很訝異電腦能在不需要人類監督的狀況下完成翻譯工作。」兩篇論文將投稿給 International Conference on Learning Representations 大會，並且已經被接受，不過仍得等待經過同儕審查的程序，在正式發表的時候論文的內容可能有些微的調整。兩篇論文的研究者都指出，他們的方法仍在初期階段，翻譯的正確率仍達不到 Google 的水準，還不知道最後會走到什麼程度。加上彼此的方法能增進翻譯的效果。 For The First Time, AI Can Teach Itself Any Language On Earth Artificial intelligence goes bilingual—without a dictionary (首圖來源：shutterstock)
為了抓緊消費者的家庭數據，當蘋果、Google 這些科技巨頭相繼追著亞馬遜的智慧音箱發展奔跑時，新創團隊若走相同方式，還會有活路嗎？台灣的聯齊科技（NextDrive）試著在日本開創不一樣的道路。從賣 IoT 商品，轉攻能源管理市場「智慧家庭一直很難做起來，因為看不到真正的殺手級應用。」 聯齊科技執行長顏哲淵有些感嘆地說。他把話說的直接，除了特定大品牌商品，能夠吸引一定數量的消費者購買外，光是能「控制」某幾項家電的開關，並無法成為真正的改變誘因，「了解個別家庭的需求和喜好，難度非常高。」▲ 聯齊科技執行長顏哲淵。他的這席話，既是提醒其他團隊，也是自家公司改變發展重心後的深刻體悟。因為聯齊自 2013 年底創立後，就是以家用物聯網商品為創業主題，先是有「無線擴充插座」能將隨身碟、隨身硬碟無痛升級成雲端硬碟，還開發出插座型物聯網主機，能搭配攝影機、動態感應、溫濕度感應器，將錄影畫面、溫度提醒發送至智慧型手機。從帳面上累積的銷售數字來看，聯齊的市場成績其實不錯，顏哲淵也坦言，對過去的十人團隊來說，其實已經可以獲利了。但他的擔心是，如果公司要繼續成長，甚至成為國際級的企業，身為新創團隊有沒有利基點與切入點和大企業競爭，比拚誰能讓消費者買單。串起日本智慧電表，打中電力分析需求幸運的是，顏哲淵在日本市場看見改變的機會。在某一次的參展過程中，聯齊的家用物聯網主機意外被日本能源專家看中，認為像這樣的商品很有機會能落地，因此開啟了合作契機。▲ 聯齊科技為了滿足日本市場需求，將原本的物聯網閘道器（主機）加入符合當地智慧電表的無線通訊規格。（Source：聯齊科技）他們和京都大學資訊學研究所教授原田博司共同合作，開發一款號稱全球最小的 IoT 閘道器（物聯網主機），除了一樣能連接、控制智慧家電外，重要的是，加入了日本智慧電表相容的無線通訊規格（Wi-SUN），幫他們開啟了B2B的市場大門，吸引日本 3 間大型電力公司洽談合作。「我們能幫助這些電廠了解消費者的用電數據。」顏哲淵進一步解釋，電力公司之所以需要能串起家電和智慧電表的物聯網主機，主因是「節省發電成本」，當電力供應端能了解未來需要一百萬瓦、還是兩百萬瓦電力時，就能有效管控能源，做到需量反應（Demand Response，DR），避免跳電。顏哲淵說，因為發電成本太過巨大，加上日本在2016年後讓電業自由化，發電、電網、賣電 3 項服務都開放競爭，讓這些電力公司很緊張，在不一定能開源的情況下，更想做到「節流」，而聯齊的 IoT 主機可以同時控制家電又可以搭配智慧電表分析電力消耗，才會受到這些企業矚目。他分析，日本政府要在 2023 年前全面換裝 8 千萬支智慧電表，但消費者只能從網站收到每 30 分鐘的電力消耗，而聯齊的主機可以做到每 30 秒統計，「背後就會有很不同的應用誕生，讓電力公司有興趣談合作，未來再推廣給消費者。」▲ 除了電力公司外，聯齊科技表示，有意願跨足能源市場的電信公司、租賃公司也對掌握電力消耗很感興趣。（Source：聯齊科技）延伸至居家照護顏哲淵透露，目前日本一家大型電力公司，正採用他們的電力「可視化」技術，用來測試銀髮族的照護服務。「通常有人在家時，每天煮三餐、吹頭髮、吸地板時會是電力消耗高峰，但如果長時間沒有電力變化，又聯繫不上家裡，就很可能發生意外。」他說，電力公司除了會主動發提醒，也能提供上門查看服務，避免獨居老人發生意外。聯齊科技的投資者之一，美商中經合創投合夥人陳儀雪認為，能夠打進高要求的日本市場，代表產品很有可塑性，看好他們有機會繼續成長。雖然，他們在日本並非沒有對手，還得面臨南韓團隊的挑戰，加上主場台灣發展智慧電表的進度緩慢，沒有本地優勢可用，但先從高難度的日本戰場打起，或許未必是壞事。「要求多會幫助我們變強。」除了美商中經合投資，聯齊在 2017 年同時也被阿里巴巴創業者基金相中，有了國際資金相挺，顏哲淵認為，如果能在日本市場站穩腳步，目前的 50 人團隊，一定有機會讓「用電足跡」分析產生更多市場應用。（本文由 數位時代 授權轉載）
為了讓人工智慧（AI）盡快產業化、產業加速人工智慧化，科技部 6 日與微軟公司簽署「AI 策略聯盟合作意向書」，加強 AI 軟體、硬體、人才三方面的研發能量。科技部長陳良基指出，人工智慧是趨勢，各行各業都該密切注意相關技術釋出，在未來，不會應用 AI 技術的行業，就好比現代不會使用電腦的人一樣。但有時大家想看相關技術或應用的論文卻不知從何找起，以後，直接上微軟公司與科技部國研院正式簽署合作的大數據知識庫獵奇就行。台灣微軟總經理孫基康指出，全球每天產出高達 170 萬篇論文，想以人工方式進行分析根本是天方夜譚，如何讓自己最有效率地找到符合需求的論文？微軟研究院全球學術服務董事總經理王冠三表示，「微軟學術服務平台」囊括了近 200 年來的學術論文，從科技、天文、地理到神經醫學各方面應有盡有，這個平台就像一個 AI 超級學者，它結合了智慧搜尋、高速雲端運算等能力，每週可讀取高達10兆篇論文內容，還主動幫你做好摘要、評比推薦。平台已經和美國、澳洲、中國、南韓國家多個機構合作，藉由不同單位的分享交流，近年來台灣微軟與資策會、台北醫學大學也有相關技術合作，AI 與傳統硬體發展思維不同，過於保護技術只會讓 AI 產業停滯不前，必須分享給更多人才會強大。陳良基說，希望能透過找來越來越多國際大廠，幫助台灣企業找到全新經營模式。此次與微軟合作將著重於 AI 大數據、技術與人才培育三面向，包括科技部投資 50 億元打造的 AI 創新研究中心預計培育 3,000 名人才，微軟可在數位培訓課程方面提供認證，幫助台灣人才與世界接軌。博士後人才也將有機會前往美國微軟研究院（Microsoft Research）進行尖端研究，共同辦理競賽、工作坊等活動。（首圖來源：科技部）
來自英國格拉斯哥大學一項最新研究指出，大腦真的能預測眼睛下一步移動時將看到的景象，雖然只是提前了數毫秒，但研究團隊認為，這種機制或許有助於讓人工智慧變得更靈活。「事實上，我們能清楚看見世界的根本原因就在於大腦的預測分析。」由神經科學與心理學研究所教授 Lars Muckli 領導的這份研究發表在《自然》期刊，研究人員利用功能性磁振造影（fMRI）與視錯覺（visual illusion）來解釋大腦如何持續不斷的與視覺成像進行雙向對話，以預測我們的眼睛接下來將會看到什麼。Lars Muckli 說，我們覺得眼前的世界穩定，是因為我們的大腦在思考未來。格拉斯哥大學研究合著者格雷西‧愛德華茲（Gracie Edwards）則指出，視覺訊息傳送到大腦的同時（稱為前饋輸入），大腦也會「反饋」訊息給視覺系統，後者訊息是基於我們對相似感知事件記憶的期望，因為前饋和反饋相互影響，才產生我們每天感受到的視覺場景。這項研究即注重在大腦向眼睛發送訊息的反饋輸入神經過程。功能性磁振造影（fMRI）的原理是測量神經元活動時所引發的血液動力改變（包括腦血流、腦血容積等），可以顯示出當受到外界刺激時，腦部哪些區域會活化。研究中，研究人員佈下視錯覺實驗，於一左一右位置擺放兩個固定的閃爍正方形，就像這樣： 口 口，由於兩個正方形交叉閃爍，在 27 名觀察者眼中看起來實際上像只有一個正方形在兩邊移動。當觀察者的眼球跟著正方形左右擺動時，研究人員利用 fMRI 對大腦視覺皮層進行成像，發現當眼睛在移動到下一個閃光之前，大腦視覺皮層的反饋訊息已經先跑到新的預測座標。簡單說，當眼球還未從 A 點移到 B 點時，大腦的預測已經先一步到位。人的眼睛一秒平均移動 4 次，代表大腦每 250 毫秒就要處理一次新的視覺訊息，想像一下你若每秒都在左右晃動照相機，成像會有多模糊，但為何你看到移動物體時卻不會模糊不清？團隊表示，這就是因為大腦事先預測了眼睛移動後將會看到什麼。團隊對這類腦神經機制在 AI 方面的應用很看好，《Newsweek》報導，AI 人工智慧現在已會使用前饋機制來處理情報，但還缺乏「前饋預測機制」的技能，已經有一些研究嘗試開發新的算法，納入反饋機制，可能終將讓人工智慧變得更靈活。 Our brains let us ‘see’ around walls using smart visual tricks THE HUMAN BRAIN CAN ‘SEE’ WHAT IS AROUND THE CORNER HUMAN BRAINS ARE ABLE TO PREDICT THE FUTURE BEFORE...
鴻海集團總裁郭台銘今年也出席了中國烏鎮峰會並受到央視訪問，暢談智慧製造及物聯網，並表示 20 年後生產線上的作業員將會被取代。 郭台銘在去年烏鎮峰會就已提及這方面的發展，受到央視財經訪問時表示，富士康近年來透過許多購併，走向硬軟結合。公司擁有 120 多萬員工，足以產生相當龐大的數據，但以前從未有效利用，然而現在富士康透過深耕數據，開始反應在良率的成長，還能成為研發新產品的基礎。網路技術對實體經濟的發展也是非常重要，尤其是近年來日趨關鍵。主持人提問，富士康希望能夠追上國際先進水平，那麼差距到底何在？郭台銘表示，就硬體來講，各種半導體設備及航太運輸等精密製造技術，仍然與歐美日有所差距，不過的確也正在縮小當中。不過在網路技術方面，中國可望超越日本，到 2025 年，中國國內的網路基礎建設及相關技術已可達到先進水準。實體經濟仍是重點而在公司方面，郭台銘強調，富士康有 20 幾萬名工程師，目前最重要的就是再提升他們的能力，完善智慧製造的核心能力，10 年後估計就能達到世界先進水準。主持人詢問，有傳聞去年郭董參加阿里巴巴大會時，曾聽聞馬雲提出的五新而感到驚慌，這是何故？郭台銘表示，當時在網路運用方面，富士康是落後的，所以馬雲提到新製造的時候，他就不斷在反省這個問題，所以現在內部正培養數位經濟的企業文化，假如製程能夠上雲端，製造工藝能再更上一層樓。郭台銘強調，他認為實體經濟才是主軸。主持人還指出，今年《麻省理工科技評論》中把富士康列為全球最聰明企業第 33 名，理由是用了大量機器人替代員工，郭董怎麼看待此事。郭台銘回應，這是因為他的員工變聰明了，因為機器人去做了許多繁重冗雜的動作，所以員工才能去做更聰明的事。事實上，富士康並沒有因為引進機器人而裁員，而是促使他們去學習更先進的技術。郭台銘表示，雖然未來除生產線工人外，還有建築工人、銀行會計與出納等職位，都將在 20 年後消失。不過，他也強調，消不消失不重要，重要的是能否適應環境的改變。他還表示，現在中國經濟發展不是要求快，而是要求穩。實體經濟正面臨著很大的變革，需要時間學習，經濟放慢其實未必是壞現象，反而是打好基礎的機會。（首圖來源：Flickr/iphonedigital CC BY 2.0）延伸閱讀： 2018 年推 3 款 iPhone，鴻海獨享高階代工，和碩緯創分食其他訂單 鴻海布局自駕車，郭台銘：最終贏家還是汽車業 曠視正為鴻海開發機器人，擬應用於 iPhone 生產線 美股輪動科技賣壓，摩根大通繼續看衰鴻海