[東京直擊]Google 下一個發展重心：機器學習|數位時代 BusinessNext

1.我不認為要讓電腦模仿人腦

我不認為要讓電腦模仿人腦，大腦神經元太多，模仿大腦做人工智慧太複雜。但我們可學習大腦如何記憶，利用在機器學習上。機器學習對我而言，重點在讓人類不用再做機械性事物，如製造業產線工人或打字員等。

因為電腦有大量運算能力，運算的效果如果比人更好，像開車這件事，那就教給機器開就好了。或是讓機器來做醫生，是不是比人更好？提供更準確的診斷？因為機器不會疲勞但是人會。

機器學習需要投入大量技術與資源，要把問題轉換成機器學習能解決的題目並不容易，然而一但轉換成功，將會顯著成長，多餘的工作將會消失。

2.邪惡機器人總出現在電影中

外界總認為當機器人越來越像人，機器人可能對地球造成危害，就像電影《關鍵報告》一樣。但我認為只有電影才把機器人描述地這麼邪惡。在實際應用中，人類可以透過演算法控制機器人執行正常任務。

人類創造的機器人應該都是好的機器人，可以幫忙打掃，澆花、做家事，這種機器人是大家最想要的。

3.下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力

工程師不再需要自己Coding，而讓電腦去寫，這是下一代的程式設計人員的挑戰。下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力，因此注重數學教育的亞洲人才比歐美人才更具競爭力。

我最近去了一趟韓國與中國。韓國經濟在放緩，因此強調創業精神振興經濟，推行機器學習創業。在中國我花很多時間拜訪政府部門，雖然很多人說中國經濟增長減緩，但中國的經濟潛能還是非常之大的。

機器學習最大的挑戰就是全球上網的人還不夠多，要有更多網路覆蓋，讓貧窮的亞非國家與弱勢群體能上網，網路是一種巨大的現代化力量。

4.電腦視覺(Computer Vision)的診斷辨識即將超越人類視覺

去年九月，Google 研究團隊「GoogLeNet」發表了一篇關於神經網路（neural network）的論文，名為「全面啟動」（Inception），因為這個神經網路的運作原理就類似電影「全面啟動」中夢境的分層概念。系統可以透過 22 層的電腦視覺運算，找出最相關的圖像，捨棄不重要的部分，進而分析出不同的物件。

舉例來說，當 Google 相簿辨識一隻貓的照片時，首先會辨識出這是一隻「貓」的線條與顏色，接著發現眼睛與耳朵，經過這樣一層層複雜的偵測，最後完成辨識。

機器學習也將比人類更能預測使用者喜好。例如，雖然我的朋友們可以透過音樂類的 App 推薦我最新的當紅歌曲，但是人會跟不上流行，而機器卻永遠能提供時下最熱門的音樂。

跨領域的機器學習將有更顯著的效果：機器學習將能有效改善其他技術現有的問題，或是加快解決問題的速度。

隨著歐盟《網路韌性法案》（CRA）正式進入倒數計時，企業面臨的資安考驗也從針對內部 IT 環境的駭客攻防戰，一路延伸到產品對外銷售與供應鏈治理的市場生存戰。

AI 正加速漏洞挖掘、自動化攻擊與供應鏈風險擴散，企業也更難只用傳統 IT 防護思維面對產品安全問題。

站在這股趨勢浪潮的最前線，合勤集團整合旗下三家子公司—黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的技術量能，不僅於CYBERSEC 2026台灣資安大會展出全方位解決方案，也進一步分享如何將CRA法規遵循轉化為實務布局的寶貴經驗，透過自身轉型歷程，協助台灣企業跳脫被動合規思維，將CRA從合規壓力逐步轉化為產品治理與市場競爭力。

當CRA成為市場門票，企業該如何建立產品安全治理能力？

合勤投資控股公司資安長游政卿指出，CRA正式生效後，產品若未符合CRA 要求，將可能影響CE合規與歐盟市場銷售。更重要的是，CRA要求的不只是產品出貨當下符合規範，而是整個產品生命週期都必須被持續管理，且必須留下具可追溯性的完整紀錄。

因此，對台灣企業而言，CRA帶來的壓力不只是罰款，而是產品遭下架、召回，甚至進一步引發銷售通路中斷、品牌聲譽受損與客戶轉單等連鎖衝擊。對此，游政卿建議企業可依照CRA法規時程，兩階段建立合規能力。

在 2026 年應優先補強「通報即戰力」，亦即成立產品安全事件應變小組（PSIRT），建立漏洞通報與應變機制，確保當新漏洞出現時，企業能在第一時間做出正確判斷，包括該漏洞是否已被利用及嚴重程度、哪些產品與版本受到影響、是否達到CRA通報門檻及如何進行修補與升級。「就像汽車召回制度一樣，企業必須能快速掌握受影響的產品、版本與客戶範圍，並立即啟動應變機制。」游政卿說。

到了 2027 年，則應進一步將合規能力全面制度化與規模化。游政卿強調，企業不能再抱持「有問題再修補」的思維，而是必須從產品設計階段就導入「Security by Design（安全設計）」概念，並在產品整個生命週期中持續進行漏洞監控、更新維護與風險管理。換言之，企業真正需要建立的，不只是單一產品的資安能力，而是一套從設計、開發、測試、上市，到後續漏洞修補、客戶通知與紀錄保存，都能長期穩定運作的產品安全治理機制。

在此基礎上，黑貓資訊通過 TAF ISO/IEC 17025 認證的資安測試實驗室，可出具 ILAC MRA 國際互認報告，不僅能找出產品漏洞，還能協助企業建立具公信力的安全證明，確保產品安全與合規性。

Nebula 雲地聯防平台：讓企業從「看不見風險」到快速應變

在產品安全端，企業需要建立CRA合規能力，落實產品從設計、開發到漏洞修補的全生命週期治理；而在資訊安全端，則必須具備持續監控、快速應變與營運復原的能力，才能有效因應AI時代下愈來愈高頻、愈來愈自動化的攻擊威脅。

兆勤科技總經理蔡明見進一步說明，AI 正大幅改變資安攻擊的態樣，不僅讓攻擊成本明顯下降，攻擊速度與頻率也快速提升，攻擊目標更從過去的大型企業，逐漸轉向防禦能力相對薄弱的中小企業，尤其勒索軟體攻擊更明顯增加。許多中小企業因缺乏備援與復原能力，遭受攻擊後往往只能選擇支付贖金，進而衍生營運中斷與資料遺失等風險。

在此背景下，企業需要思考的，已不僅只是「防堵威脅」，更重要的是，當攻擊發生後，能否持續營運與快速復原。瞄準這樣的需求，兆勤透過自行研發的 Nebula雲端管理平台提升資安可視性，讓企業能夠「看見風險」，進而做好防禦、預警與應變。透過Nebula雲地整合架構，企業可將有線、無線及資安設備全面整合至單一平台進行管理。蔡明見表示，管理者不需分別學習與使用不同管理介面，即可掌握整體網路與資安狀態，大幅降低資安管理的複雜度、人力需求與技術門檻。

此外，Nebula提供圖像化儀表板與彈性報表功能，協助企業快速掌握攻擊來源、異常流量與高風險設備等資訊，進一步優化資安策略與決策效率。同時平台亦導入 AI 助手功能，讓管理者可透過自然語言查詢資安資訊，例如直接詢問「上個月前十大攻擊來源」，系統即可自動生成分析結果與視覺化報表，提升資訊取得效率。

面對 MSP（Managed Service Provider，託管服務商）發展趨勢，兆勤也持續開發更多 MSP 管理功能，包括客戶設備管理、授權管理等，協助合作夥伴更有效率地服務終端客戶、降低維運與管理負擔，進而吸引更多傳統經銷夥伴轉型為 MSP 業者，加速服務模式轉型與台灣 MSP 生態系發展。

至於勤晁科技則針對量子運算與跨域滲透威脅，提出「虛實整合防線」的新思維。防護架構由內而外拆解為三層：首先是運用邏輯防護（PQC）演算法進行加密、確保資料的長期安全性；其次是進行異常偵測、運用 AI 分析多維流量，即時發現異常行為；第三是建立物理韌性（Air Gap），以單向光纖傳輸築起不可逆的安全邊界。透過這套從邏輯、行為到物理層的縱深防禦機制，為國家級關鍵系統構築最穩固的安全韌性。

資安不只是 IT 部門的防守任務，而是攸關產品能否進入國際市場、企業能否持續營運的重要競爭力。合勤集團希望透過黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的整合布局，從產品安全、資安防護到關鍵場域防禦，逐步提升企業的資安韌性，並協助企業從被動合規走向主動升級，在快速變化的全球市場中建立長期競爭優勢。