2019年12月23日 星期一

我的2019 閱讀清單- 10大好書

 我的2019 閱讀清單- 10大好書
過去這10年,每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書,主要是寫給自己看,一方面作為學習的註腳,一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係,我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法,每年會設定一個新主題,以3個月為單位時間集中火力學習;有興趣深入,同時再擬定一個為期3年的計畫,與3個月主題並行,透過持續地多元領域學習,讓自己從已經熟悉的既有領域,有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進,我設定了三大主題,人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。
人工智慧相關的好書,首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣:產業轉型的契機與挑戰》,我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5:台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》,年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》,還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品,談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。其他還有2本,分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作,另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代:商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面,我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈:中美日韓台共構的產業新局》,對於晶片產業,中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿,另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我,很親切。最後有關經濟轉型的主題,這本《英國製造:國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析,還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利:都市如何推動國家經濟,讓生活更富足、快樂、環保?》是21世紀都市規畫經典。
1. 人工智慧在台灣:產業轉型的契機與挑戰/ 陳昇瑋、溫怡玲
這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書,不只文筆流場、淺顯易懂,更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省,成立AIA後,我們專注在推動產業AI化,2018 目標是AI大軍,創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台,2020 大AI時代的來臨,加速產業應用落地,讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等,不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測,生產時具有更高效率及高品質的流程,行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人,提升客戶的滿意度,才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說,以前做甚麼是因為生活需要,現在做甚麼是因為轉型重要,以後做甚麼是因為世界想要,希望與我們6000位校友,一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。
2. 工業3.5:台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略/ 簡禎富
這本簡禎富教授的《工業3.5》出版,填補我在智慧製造上知識的空虛,今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴,很多原先工作上的想法與理念,原來已經有大師在前面開路了,他在智慧製造上的深厚造詣,讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略,這背後有現實考量與方法步驟,混合、分工、權宜、反攻四個階段,從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策,簡教授提供一系列實際可行的工具與方法,幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質,每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果,全然落地的實證,幾個經典案例:機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司,常常讓我停下思考,嘗試揣摩當時作者的心境,為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…
3. 工業人工智慧/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東
李傑(Jay Lee)教授因為擔任鴻海集團副董事長,這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊,透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法,從傳統演算法(Algorithm)以及以算法為核心的思維,進展到以系統整合(亦即算法、算力跟工具的使用),應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展,例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等,經由一個系統工程的觀念,附註介紹不少案例與圖表,去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化,數據的收集整理到工廠端的應用出口,有詳實的描述。
4. Human + Machine: reimagining work in the age of AI/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James
Authors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.
• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.
• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.
• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.
• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.
• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.
5. Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again / Topol, Eric
The AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”
6. 科技島鏈:中美日韓台共構的產業新局/ 黃欽勇
黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲,詳述了中美日韓共構的產業新局,以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工,擘劃一個宏觀思維,台灣位於第一島鏈前沿 ,既是科技供應鏈要角 ,也是地緣政治脆弱邊緣,了解半導體產業身處的定位與局勢,正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗,對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力,同時也具備深厚的人文素養,是我輩學習的對象,雙方曾一同討論台灣未來的發展,有非常多的火花,期待未來一起合作攜手並進,共同發揮社會正面影響力。
7. 一本書看懂晶片產業/ 謝志峰, 陳大明
9/8日去誠品參加新書發表會,這本書吸引我,作者謝志峰與胡照林都認為,目前大陸缺乏有經驗的半導體人才,所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標,而且人才本來就會往需求高的地方流動,因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才,事實上,他們到台積電南京新廠參觀,發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作,但媒體很少報導。謝志峰也說,台灣同樣薪水聘到的人才,素質都比大陸人好很多,但不少原本在台灣薪水10萬美元的人,跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元,他開玩笑說,所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司,薪水也不用加那麼多,台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作,大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊,短期雖然對中國有衝擊,但卻激發中國建立自主技術熱潮,尤其目前許多採購都刻意「去美化」,也讓台商及本地商訂單大增,只要假以時日,兩岸半導體企業的成長相當值得預期。
8. 行動5.0 : 創造5G數位紅利/ 呂學錦
呂董事長可以說是這40年電信業的活字典,他做學問認真,把這本書當博士論文寫,你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標,但是沒見到電信業者笑出來,因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境,營收卻不增反減!真正得利的,還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網(OTT)業者。這二十年來,行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場,帶來一線曙光,一點希望。隨之而來的問題是,從2G到4G,歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代,邁入5G,誰能成為未來的王者?AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴,產生巨大的科技變革,引領第四波工業革命的轉動加速,拭目以待。
9. 英國製造:國家如何維繫經濟命脈/ Evan Davis
這是本產業經濟的小眾書,但是超級好看。他山之石,可以攻錯,在思考我們國家的產業發展時,或許可以看看英國如何度過金融海嘯,重新調整經濟體質,站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展,讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上,當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時,不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者,也是長期深入觀察當地產業的財經記者,書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點,但絕不盲目,而是就事論事,從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據,並做出有力的提醒和檢討,目的是要說服讀者,一個正常開放國家的謀生實力,其實比我們所想像中要強得多。
10. 城市的勝利:都市如何推動國家經濟,讓生活更富足、快樂、環保?/ Edward Glaeser
看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦,真的是一本好書,台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高,因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力,並且避免衰退?市長、市議員、市府官員與都市規劃師們,閱讀本書,應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程,與經濟發展、國民所得提升的過程,是完全重疊的;對於世界上的許多國家而言,例如印度,也是如此。都市之所以能提供許多工作機會,讓人們脫貧入富,乃因都市讓人聚集,而人與人面對面互動學習,能擦出知識火花,帶動創新,進而推動經濟成長。

2019年2月3日 星期日

產業AI化的黃金10年


產業AI化的黃金10

來十年,我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。
第一波是單點效率的提升,像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化,就是機器取代人,這時科技領導廠商主導創新與先期應用,也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司,在特定應用上取得快速的進展。

第二波是企業流程的提升,當所有的單點應用被普及化之後,就會迎來重組作業流程效率的提升,形成線的變化,生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整,顧問式的專案將興起,挑戰的將是原先的想像力與創造力

第三波是產業水平面的提升,這時傳統產業也跟進了,很多成熟與特殊領域的隱形冠軍,在AI應用上會走向產業內的全面運動,在產業應用的廣度與成效有很大提升,成熟標準化產品會推出且開始普及,這會是一個面的變化,也會快速淘汰落後無法升級的公司,重新解構價值鏈。

第四波是生態系統整體的提升,產業聚落將因為應用者廣且多,因量變帶來質變,嶄新的應用會建構在已有的基礎之上,翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變,不同生態系統會形成競爭,甚至取代了缺乏競爭力的產業,整體產業結構發生重組,全球分工重新洗牌。

我習慣用<技術採用生命週期> 來解釋一個科技帶給市場的週期變化,技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線(Bell Curve),這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段,分別包括創新者、早期採用者、早期大眾、晚期大眾與落伍者。,上述五個階段佔整體使用人數比例分別為2.5%13.5%34%34%16%。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色,依接受新科技產品的容易程度如下:

創新者(innovators:創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士,他們的興趣就是研究新產品,同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創新,習慣從01引領改變。

早期採用者(early adopters:早期採用者是一群有先見之明的消費者,也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是,早期採用者不是技術性人員,但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結,這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。

早期大眾(early majority:早期大眾的是一群非常重要的消費群,他們最在意的是產品實用性,對於新技術產品的採用往往比較謹慎,因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待,並且觀察其他使用者的使用經驗,確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性,實際效用與風險。

晚期大眾(late majority:晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力,因此他們會等到規格完全確立,輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品,但是在市場上與早期大眾一樣多,佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。

落後者(laggards:落伍者不喜歡新科技,如果他們有買到新技術產品,那可能是在其他產品裡的某一零件,可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。

技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業,在消費者市場也同等適用,說明一個新技術產品融入一個社會的過程,在過程中每個階段都和特定族群相互結合,加總起來就構成整個社會。

從發展歷程判斷,未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今,AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展,不過2019年我們已經看到不少中企業已經編列預算,展開試點性專案,呈現一些單點的行業應用,未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的,今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化,AI創業的舞台上,技術公司仍然是重要主角,AI不會改造每個傳統行業,反而帶給傳統行業的巨大衝擊,因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓,將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰,因此,未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。

什麼是領先的產業公司,他們為什麼會成為領先公司?領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力,他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者,並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業,有著深刻的理解和認識,只是受限於技術的漸進式發展,有很多想做的事情不能做,但這波AI科技大浪,帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會,未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向,幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業,但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力,我們篤信未來十年,人工智慧將真正迎來產業全面性的黃金發展期,一起加油!

Richie Tsai (蔡明順) at 台灣人工智慧學校,2019/2/3