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工商時報【第一金投顧董事長陳奕光】

盤勢分析：

美股近期在川普的企業降稅政策的推波助瀾之下，四大指數瀕創新高，加上美聯準會（Fed）主席葉倫在國會聽證會上陳述，認為等待太久才升息是不明智的，整個言論立場較偏鷹派，致美金融類股持續領軍帶領道瓊指數攻堅創新高，Nasdaq亦在APPLE的領軍攻堅下，持續創歷史新高。

道瓊自1月25上攻2萬點整數關卡後，稍作震盪後一路勢如好康活動破竹攻高，近月漲幅高達3.11％；S&P 500波段漲幅亦高達2.76％；Nasdaq則續創歷史新高，近月漲幅亦高達3.73％。

相對台股來看，受美股激勵，資金回流亞洲，台股優先受惠外資買超，挾誘人的殖利率，資金源源不絕的進來，促使台幣一路升破31元關卡，致台股一路上攻，創下9,813點波段高點，近月漲幅高達4.63％，離萬點大關僅剩一步之遙。

短線來看，產業基本面，包括科技原料的記憶體、面板、晶圓、LED、銅箔、玻纖布及銅箔基板（CCL）等盡在第1季傳統淡季反應漲價利多，反觀下游產業包括手機晶片聯發科及高通（Qualcomm）展望均不佳，PC、TV均面臨傳統淡季；傳產亦同，紙業的工紙及瓦楞紙持續漲價，水泥、鋼鐵面對中國去產能，價格持續上揚，銅價亦因原礦廠罷工，帶動線纜族群強勢。

觀盤重點：

（1）3月9日英國正式進入脫歐程式，留意歐盟與英國間的立場強硬程度；（2）4月底法國總統大選，有了英國民粹的前車之鑑，不排除歐洲他國起而效尤，法國大選亦需面對此不確定性。（3）3月初中國人大、政協兩會開議，預期仍將重申重工業的無效產能去化，有利於水泥、鋼鐵、塑化報價。（4）就技術面來看，短線指標處於高檔超買區，整數關卡關關過，量能溫和放大，惟類股輪動加劇，季線支撐在9,300點，短線乖離甚大，萬點關卡在即，需防關前甩轎。

投資方向：

（1）半導體上游庫存偏高，上半年庫存回補行情落空： 面對第1季是電子傳統淡季，庫存偏高導致庫存去化議題成為重點，過往少見在第2季傳統庫存回補旺季時進行庫存去化，整體半導體上游庫存回補落空，加上下游手機及PC均進入傳統淡季，留意股價激情後貧乏基本面的反撲。

（2）財報近尾聲，科技新品大展緊接而來：世界行動通訊大會（MWC）、德國漢諾威消費電子展及台北國際電腦展（Computex）緊接而來，包括手機新應用Type C、AR/VR、無線充電、快充、雙鏡頭，加上APPLE i8下半年亮點，包括類載板、OLED、無線充電、雙鏡頭、玻璃機殼、Type C、虹膜辨識及雷射測距等新應用，均是市場聚焦方向。

（3）中國兩會在即，原物料去產能議題持續延燒：上半年油價可望維持高檔震盪，目前塑化庫存普遍不高，可期待第2季歲修行情；3月初中國兩會召開在即，鋼鐵石化產業去產能議題持續，2月底中鋼第2季盤價可望續漲，包括台塑四寶、國喬、台苯、華夏、台橡、聯成、中碳、中鋼、台泥、亞泥等皆可留意。

工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】

2017年開春，神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。

再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）

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