編按：網路女王Mary Meeker發了2018年網路趨勢報告(Internet Trends 2018)，當天不少中外媒體就出了「5分鐘看完」、「網路女王報告的10大重點」等等懶人包。確實啦，女王的報告相當漫長，但是個人還是建議各位找時間把報告看完，不然至少把女王的報告發表影片看完。

本文為接續那些網路女王沒說的事（上）的第二部分：美國在AI領域未來5年會持續領先中國 ？

AI=Human Right，應該是為全人類服務的，不應該是造成國家、區域發展差異的原因。筆者個人深表認同，但是目前的現實世界，似乎不是往這一個方向發展。會有美國會領先中國5年這一個說法，很顯然的就是把AI是為國家競爭力的一環。

AI=Future Arm Force，是國家競爭力/武力的一環。如果能在發射飛彈之前，就先影響敵國的決策，是不是一個更有效、更制敵機先的做法呢？例如：利用AI操作社群輿論，直接影響主要競爭國家的選舉。在此只是舉出一個可能性，沒有暗示甚麼，真的沒有。

回到中美兩國的比較，現今美國與中國不僅是經濟兩大強權，更是網路兩大強權與AI兩大強權。在AI領域，美國的領先地位真有如女王所說的如此鞏固，未來5年中國都無法威脅嗎？然後女王都沒有關心的台灣，在AI這個領域上，是否有些機會呢？ 筆者就以下幾個面向分析：

基礎學術單位：美國遙遙領先世界各國，台灣其實算得上列強

要如何評斷學術界的強度，一種方式是看頂級研究單位論文發表數量，但在此我想用一個更落地的方式來看：QS TOP Universities。理由是頂級的研究室、學者、領導人當然重要，但未來AI往各產業界落地與延伸應用，總是需要人手幹活，那麼向下扎根的板凳深度就會非常重要。

因此，筆者在此以大學評比，作為一個重要的分析因素。在此同時考量資工(Computer Science) 與電機(Electrical Engineering )兩個領域，就以此排行來看，似乎女王說得對，美國不只在未來五年能領先中國，更是遙遙領先其他國家。

人才政策：感謝川普，給了其他國家機會，只是台灣有沒有把握

講到國際科技人才的吸引，過去幾十年最大的黑洞大概就是矽谷了，不僅形成了產業聚落，也讓美國在電子計算的學術研究扎下深厚基礎。但是自從上了一個保護（ㄅㄞ ㄖㄣ）主義的川普後，不管是對H-1B、EB1B、綠卡抽籤減半，甚或最近引起眾怒的零容忍政策，都是把人才往外推的政策。

而且問題不只是政府政策，更嚴重的是，川普帶起的反移民社會風氣。過去這些反移民的美國人也許原本就存在，但是現在川普鼓舞了他們更勇於在檯面上表達，不管是講出美國優先、白人優先、還是移民滾回家，都讓仇恨移民的訊息與教育開始。人也許不是本善，但是種族仇恨肯定是教育出來的。

過去，美國(尤其是矽谷)幾乎是優秀科技人才的唯一選擇，但是有了川普的美國，會讓中國與其他也成為值得考慮的目的地。不管是中國、歐洲、甚至是台灣，只要讓頂尖的AI人才有舞台、有高薪、不會因為簽證問題把你送回家，然後把你的孩子拘留在鐵皮屋倉庫。過去在人才吸引這點上，過去美國(其實就是矽谷)遙遙領先所有國家，也許有一個光年，現在差距也許剩下幾年，甚至其他國家也將有機會追上美國。

在人才政策上，就跟中華男籃一樣，在AI領域的發展，台灣不只沒有本錢流失人才，更應該張開雙臂努力歡迎，甚至應該腳勤的走遍世界吸引人才來到台灣發展。這不只需要產業的努力，更需要法令與政策的共同推進。唯有開放的人才政策，AI的世界盃才有機會。

數據環境：中國具備友善數據環境

在數據的環境上，我們不得不說中國是得天獨厚。只要企業願意接受「監管」，政府對其收集消費者各樣數據的規範是相對寬鬆的，甚至消費者對於自身個資、隱私權與其他國家相比也相對「寬容」與「不在意」。比起歐美企業面對嚴格的GDPR，中國的數據環境，我想可以算是友善吧！

但是中國的數據環境是否就無敵了呢？我想不同領域還是有些差異。畢竟數據也不是有海量(Volume)和更新快(Velocity)就可以完勝了，更需要具備的是真實性(Veracity)與多樣性(Variety)。

例如，在影像辨識領域中的人臉辨識部分，中國這幾年廣泛布建了無數的監視器，在企業與國家的「共同努力」下，相信早就已經超英趕美了；在自動駕駛領域，除了影像辨識與車輛控制外，另外一個重大的課題就是「Driving Policy」。

筆者曾經在台灣、日本有超過一年以上的駕駛經驗，台灣駕駛的「Driving Policy」多樣性 (a.k.a.三寶多樣性)是遙遙領先日本的，如果在台灣收集路況肯定會比日本市場好。若以美國與中國比較，筆者僅在這兩個國家有過短暫的旅行性質駕駛經驗，不過在短短旅程中，已經能感受到中國駕駛環境在道路與「Driving Policy」的多樣性。在駕駛影像取得容易度以及多樣性上，中國的數據環境都優於美國，所以，請容許筆者大膽預測中國在自動駕駛領域，將有機會急起直追。

數據環境，台灣基本上也屬於非中國這個區塊，基本上也是遵循GDPR。

就筆者所知，若談及醫療數據的正確與完整性，台灣的健保系統是個非常重要而且獨特的資產，其所具備的巨量、正確與時時更新且完整的資訊。同時台灣醫療產業在醫術、醫療服務等面向，不管是在亞洲或者全球都算的上是相當頂尖。在具有醫療數據、醫療產業專業、資工、電機等領域的優勢，在醫療數據去識別化的基礎下，政府不僅應該開放甚至應該鼓勵醫療+AI的產業發展。

科技巨獸：FAAMG獨步中國以外市場，BAT寡占中國

過去要成為dot.com的獨角獸，初期不需要鉅額的資本；但是到了AI領域，資本可是重要因素，沒有資本就沒有團隊、沒有運算設備。即使募集了期初資本，沒有海量數據，依舊是沒戲。因此，AI的發展，至少在「目前」的環境中，擁有同時具備資本與數據的科技巨擘，看起來是相當具有優勢的。

那麼，誰同時有資本又有海量數據呢？ 請遙望現在的科技業巨擘「FAAMG+BAT」，也就是：美國的Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、及Google，中國的Baidu、Alibaba與Tencent。這些巨擘們，不僅擁有今日的巨額現金，更具備了明日的海量資本(Data)。在這部分的比較上，中美各自有著巨擘，這些巨擘們在不同市場與不同領域中，也各有擅長，要說美國是否領先中國5年，恐怕很難說得準。我想必較客觀的講法是，BAT寡占了中國市場，中國以外則是FAAMG的世界。

但一個國家擁有產業巨擘，是絕對優勢嗎？筆者刻意提出在「目前」環境，有著巨擘作為領頭羊，對於中美兩國是有著巨大的優勢。但會是永遠的優勢嗎，老實說也說不準。但至少目前在美國有不少人提出質疑，認為寡占的巨擘恐會影響新創企業的蓬勃發展，甚至認為由於數據的寡佔，未來矽谷新創恐怕很難再有dot.com世代蓬勃與多樣發展的契機？

先不管寡占，沒有科技巨擘的國家在AI領域的發展，就只能閃到一旁去玩沙了嗎？倒也不一定！在此舉幾個例子，德國強大的中小企業目前正努力的轉型至工業4.0(a.k.a 智能製造)，其中就牽涉到：網路通訊、雲計算、物聯網、與Big Data相關技術，智能製造其實就是工業製造+AI。另外，再舉個Softbank例子，Softbank在2016年併購了ARM。而Softbank併購ARM，可不僅只是基於晶片需求，併購之後ARM更是在物聯網的SaaS大舉擴張人力與服務。而當Softbank藉著ARM切入更底層物聯網裝置的管理，就有機會藉著物聯網+AI，產生的新服務甚或新商業模式。

最後回到台灣，過去科技業的發展，讓台灣有著強大的ODM/OEM設計與生產供應鏈。讓台灣不管在POC或者MVP階段，都有機會可以更快取得資源去實踐與實現。但如同在這個段落一開始說明的，AI的發展是國家等級的競爭，不僅需要產業界攜手合作打群架，更需要政府在人才政策、數據法規環境、新創沙盒等面向，有著先做再改的觀念，不能等更不能怕做錯。

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