1、高通和诺基亚携手推动5G新空口大规模移动部署；

高通和诺基亚今日宣布，计划合作开展基于5G新空口（NR）Release-15规范的互操作性测试和OTA外场试验，目前3GPP正在制定该规范。上述测试和试验旨在推动移动生态系统实现5G新空口技术的大规模快速验证和商用，使符合3GPP标准的 5G新空口网络基础设施和终端能够就绪，以支持商用网络在2019年得到及时部署。

目前，整个行业对于5G移动应用的关注度日益增强，以期满足不断增长的移动宽带需求并支持新兴用例。在高通近期开展的一项5G消费者调查中，48%的受访者表示有意愿在5G智能手机上市后进行购买。此外，支持5G成为消费者愿意为其下一部移动终端支付更多费用的首要功能。

双方将在测试和实验中展示多项5G 新空口技术，高效实现每秒数千兆比特数据速率、低至1毫秒的时延和与当前网络相比显著提高的可靠性，以及更多功能。这些技术对于满足日益增长的消费者连接需求至关重要，将支持高保真视频流、沉浸式虚拟/增强现实（VR/AR）和联网云计算等新兴消费移动宽带体验，并为自动驾驶汽车、无人机和工业设备等用例提供兼具高可靠性和低时延的全新服务。双方还于近期联合发布了一份白皮书 《推动5G成为现实：满足2019年及未来对移动宽带的强劲需求》，阐述了双方对于5G新空口技术的共同愿景，即5G新空口技术将从2019年起解决日益增长的移动宽带需求及其他更多需求。

上述测试和试验将使用诺基亚5G FIRST解决方案，从诺基亚AirScale基站通过5G新空口无线接口与高通的终端原型机进行传输。双方将在基站和终端之间开展端到端应用的OTA测试，以模拟真实场景并支持广泛的5G 新空口用例和部署场景。测试将覆盖在6GHz以下频段（如3.5GHz和4.5GHz）及毫米波频段（如28GHz和39GHz），以在不同频段中试验5G 新空口的统一设计。

为了演示5G 新空口带来的的性能和效率提升，该测试和试验将展示多项先进的3GPP 5G新空口技术，包括大规模多输入多输出（MIMO）天线技术、波束成形技术、自适应独立TDD、基于OFDM的可扩展波形以支持更大带宽、先进编码和调制方案以及基于低时延时隙结构的全新灵活设计。此外，测试和试验还将覆盖在毫米波频段运行的5G新空口，通过先进的5G新空口天线技术提供稳健且持续的移动宽带通信，包括在非视距（NLOS）环境下和终端的移动性。

高通执行副总裁兼QCT总裁克里斯蒂安诺·阿蒙表示：“高通致力于利用5G新空口技术提供最出色的移动宽带体验。我们正在推动包括智能手机在内的5G移动终端在全球成为现实，并且覆盖从6GHz以下到毫米波的广泛频段。我们很高兴能够与诺基亚进行合作，开展基于全球 3GPP 5G标准的试验，这对于5G网络的及时部署至关重要。”

诺基亚移动网络业务部总裁Marc Rouanne表示：“消费者和通信服务供应商对于5G技术的兴趣和需求已经变得很清晰。我们与高通都坚定地认为对于大规模移动5G的需求在不断增长。因此，能够与高通携手合作，借助我们的5G FIRST解决方案，开发并推动基于5G新空口的商用技术及应用，我们倍感振奋。”

上述互操作性测试将于2017年下半年启动，旨在密切追踪首个3GPP 5G新空口规范，该规范将成为Release 15的一部分。双方还将联合多家网络运营商于2018年在不同地区启动5G新空口OTA外场试验，包括中国、欧洲、日本和美国。跟踪3GPP 规范进展至关重要，因为它可以促进遵循和验证全球5G标准，加快推出符合标准的终端和基础设施。还将保证未来3GPP 5G新空口版本的前向兼容性。

2、联发科扩大供货Vivo 将稳住市占；

Vivo已跻身中国大陆第三大智能手机品牌厂，手机芯片供应链流传出一份Vivo的最新产品蓝图，目前看来，在明年上半年以前，联发科约拿下三款机种。

从Vivo的产品蓝图来看，今年下半年将推出采用联发科“MT6750”（指产品代号）芯片的Y67 Next；明年上半年则分别推出搭载较高阶的曦力（Helio）P23芯片的Y54，以及使用首颗12纳米芯片P40的Y68。

虽然Vivo主打的Xplay 7和X13、X13+等旗舰机种暂时还是使用高通的芯片，不过，联发科拿下的机种数量还是比今年多，有利于明年市占率的止跌回升。

联发科今年受智能手机芯片产品开发脚步落后的影响，造成客户开案数量几乎较去年腰斩，市占率跟着下滑不少，全年智能手机芯片出货量可能不到4亿套。经济日报

3、章维力：联发科技跟随大陆市场一起成长；

“大陆市场广阔，竞争者就一定存在，一个产业如果没有竞争，就代表没有活水。联发科技乐意见到竞争，也勇于参与竞争。在这一过程中，大家发挥各自优势，给客户提供更好的芯片产品。”9月7日，在联发科技北京公司的产品展示厅里，联发科技中国大陆区首席代表章维力看着记者展示的一篇有关联发科技的市场分析文章时，语速飞快，回答问题时自信笃定。 

面对今年上半年的毛利下滑问题，章维力说：“下滑的数字是激励我们做又一次自我提升，激励我们给客户提供更好的芯片产品。中兴、联想、华为、oppo、vivo都是联发科技的客户，像oppo、vivo这些都是我们早期功能机的客户，我很高兴看到当初这些二、三线品牌的手机客户随着不断拼搏，和联发科技一起在发展，在今天都成长为在世界上都能数得上的一流企业。高通是值得尊敬的竞争对手，但是联发科技作为一个亚洲企业，以大陆市场为主，更熟悉和贴近大陆市场，我们跟自己的客户讲同样的语言，知道如何能快速提供符合大陆市场的产品，这是联发科技的长处。我也相信我们能快速追赶上美国的竞争对手，虽然目前我们还在这条道路上努力。” 

联发科技2003年进入大陆，在大陆有6个子公司，目前最主要的业务是手机芯片。“联发科技手机芯片业务的发展跟大陆通信产业，以及手机市场的发展息息相关。随着大陆的发展，联发科也得以不断壮大。在大陆这些年的发展，我感触最深的就是：最贴近市场的人就能在市场获得先机。” 

2005年，联发科技以功能机进入大陆手机市场，当时这个市场大部分被欧美厂商所占有，“2005年之前手机又贵又不好用，性价比低，联发科技以功能机进入大陆手机市场后，让大陆老百姓都能买到承担的起价格的手机。” 

随着功能机的市场逐渐饱和，加之联发科技推出性价比较高的芯片后，大陆很多厂商都用上了联发科技的芯片，更多的竞争者也随之而来，因此“在2009年，联发科技遇到一次比较大的市场挑战。联发科技在不同的阶段都遇到不同挑战，但是能不断调整自己的策略快速推出符合市场需求的新产品。从功能机到智能机是联发科技一个非常重要的转变。2012年联发科技推出智能机芯片，这配合了当年在大陆迅速普及的3G无线通讯技术，因此2014年我们在3G市场取得重大突破。在发展过程中，我们跟大陆的营运商中国移动、中国联通、中国电信也建立了良好的合作关系，这也奠定了我们跟这些营运商以后往4G发展的路上更紧密地合作。我很高兴，在2G、3G、4G时代，联发科技都能参与大陆的芯片发展，我们也乐见在未来5G市场，联发科技也能够伴随大陆市场继续成长。还有最近的物联网、共用单车，我们也都有贡献自己的芯片产品，促进产业环境的发展。”章维力表示。

从2001年来大陆发展，章维力说他见证了大陆经济的飞速发展，他说刚来大陆的时候，从中关村大街一直往北到上地，看到很多的人骑着单车，今天也看到很多的人骑着单车。但是当初的单车和现在的单车完全不可同日而语，现在人们骑单车出行是为了提倡环保，而且现在的单车具有高科技元素，加了定位芯片、导航芯片，“仅从这一小点来讲，就可看出大陆的发展是很迅速的。目前，大陆经济正面临转型升级，高科技产业将会在这一过程中扮演重要角色，台湾企业在过去几十年的发展着重科技产业，并且有快速产品化的经验，以及跟欧美打交道的经验，管理思维也比较先进，因此，联发科技作为一家高科技企业，未来在大陆的发展是可以有所期待的。其次，大陆有广阔的市场和优秀的人才资源，因此，从两岸产业交流的角度来说，正好可以互相取长补短，我想这不管是对两岸科技业的发展也好，对两岸人民的交流也好，都是相当正面的助益。”　

4、全球半导体设备市场可望成长37%，韩国第一、中国大陆第二；

2017年全球半导体设备销售金额可望创下历史纪录。据SEMI最新预估数字，2全球半导体设备销售金额可望在2017年逼近550亿美元，比2016年大幅成长37%。这也是自金融海啸以来最高的成长率。

SEMI进一步分析，2017年全球最大半导体设备市场将由韩国夺下，其采购的半导体设备价值将达195亿美元，比2016年大幅成长130%。韩国半导体设备采购金额暴增，主要与三星(Samsung)大举投资新的存储器产能有关。

另一方面，中国大陆半导体设备采购金额有望在2018年超越中国台湾，以125亿美元位居世界第二，韩国则将维持其世界第一的地位。据SEMI预估，2018年包含中国大陆、美国、日本、欧洲、中东等地的半导体设备市场，都将出现两位数百分率以上的成长，至于其他地区，成长率则不到10%。

5、贺利氏电子推出全球首款无飞溅焊锡膏及新型烧结银；

半导体与电子封装行业内领先的材料解决方案提供商——贺利氏电子近日宣布推出两款新型焊膏，以满足半导体与电力电子应用领域的苛刻要求。有关这两大产品系列的详细技术信息将于9月13-15日在台湾国际半导体展（SEMICON Taiwan）上披露，欢迎莅临台北南港展览馆1楼2546号贺利氏展台。贺利氏电子是全球首家从事无飞溅焊锡膏商业化生产的企业，而此次即将亮相台湾国际半导体展的焊锡膏产品系列，则充分反应了贺利氏在为客户提供高性能产品方面，一直不遗余力。 

WS5112系列焊锡膏是贺利氏电子最新推出的创新型水溶性焊锡膏，具有无与伦比的性能表现，可满足各种工艺流程和应用场合的苛刻要求。WS5112是一种水溶性无卤素焊锡膏，专为降低产品缺陷、提高产量而设计。由于与生俱来的出色流变性，它能够有效防止飞溅，且使用寿命很长，从而实现卓越的细间距印刷性能。WS5112助焊剂平台可支持各种合金及最高7号焊粉。此外，焊锡膏不仅具有出色的润湿性能，而且焊渣残留量极低，很容易清洗。

贺利氏电子mAgic®无压烧结银可谓“膏如其名”，就像变魔术一般，它可以毫不费力地延长电力电子模块的使用寿命并提高其热性能。ASP295-09P9 mAgic®烧结银采用无铅、无卤素配方开发而成，可为功率分立器件、HP  LED器件、射频功率器件等细分领域提供高效的芯片粘接解决方案。该系列烧结银拥有诸多显著优势，其中包括：

• 烧结温度低（200 ºC）

• 相较于对散热和功率密度要求较高的焊锡膏，其热导率更高

• 加工后无需清洗助焊剂，有效降低加工成本

贺利氏电子全球创新负责人Michael Joerger博士指出，台湾国际半导体展汇集了来自不同细分市场的企业，在此贺利氏很荣幸展示创新路线图及其最新成果。“无论我们的客户是自有品牌制造业，还是来自设备或材料领域，我们的目标都只有一个：提供性能完美的产品，满足最苛刻的环境、应用和工艺流程要求。为了实现这一目标，我们投入巨资打造全球研发网络，而我们此次推出的水溶性焊锡膏和mAgic®烧结银这两大产品系列便是最好诠释。”

在参展期间，贺利氏电子全球产品经理陈丽珊会将先进系统级封装焊料解决方案作技术演讲。演讲地点：3120号展台，TechXPOT 1F（材料专区）；演讲时间：9月14日（周四）下午1:00-1:30。

6、建立深层认知规则模型 人工智能擘画未来世界蓝图；

AI发展将是跨领域人才的结合，涵盖生技、医学、工程、科学、心理、管理等，同时AI因为能取代人类的工作，同时也对我们的工作、社会、产业结构带来许多新兴的挑战。AI应用将会百花齐放，使用者会使用及依赖高准确度的产品服务，而企业则会运用人工智能快速由数位时代升级至智能时代。

自驾车、物联网、智能机械等都需以人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为基础，未来AI将会渗透到生活中的各面向，Google、微软(Microsoft)、百度、软银(Softbank)、Facebook等国际级大厂，都砸下钜资展开AI研究与布局。根据市调机构Tractica的预测，全球企业应用的AI市场规模，将从2015年的20.25亿美元，成长至2024年的111亿美元，十年间成长率接近450%。而近期人工智能与深度学习等技术发展热度增温，更成为推动智能型机器人发展的重要动能。

有“人工智能之父”的美国麻省理工学院教授麦卡锡(John McCarthy)，50年前就将AI定义为：“做智能机器的科学与工程，特别是智能电脑程式”。AI发展将是跨领域人才的结合，涵盖生技、医学、工程、科学、心理、管理等，同时AI因为能取代人类的工作，同时也对我们的工作、社会、产业结构带来许多新兴的挑战。

国际大厂抢先布局AI

人工智能并不是新兴名词，早在1956年于达特茅斯会议中，“图灵测试”文章正式定义了AI，但这么多年来其技术发展经历数次起伏，资策会MIC产业分析师韩扬铭指出，目前普遍的人工智能技术皆是以弱人工智能(Weak AI)为主，以此辅助人们各种行为与决策，弱人工智能并不强调机器的自我意识，其可以模拟人的思考及行动，但不知其所以然。另外，相对于弱人工智能的就是强人工智能(Strong AI)，其强调可以聪明的、有意识的思考及行动，不过这类技术不是目前人工智能发展的重心。

资策会MIC产业分析师韩扬铭指出，目前普遍的人工智能技术皆是以弱人工智能Weak AI为主，并不具备机器的自我意识。

AI近两年卷土重来，透过AlphaGo打败各路棋王，称霸围棋之际，迅速变成科技大厂投资标的，包括Google、IBM、百度等。韩扬铭表示，Google发展各项人工智能技术供大众使用，加深使用者对其服务的依赖，并且累积更多资料精进人工智能，再发展付费服务提供企业客户，也不断并购具特殊能力的新创公司与团队，强化自身的整体实力。

业界最最知名的人工智能之一IBM Watson，近年积极往医疗领域发展，推出个人医疗指导程式、电子健康纪录分析、血糖管理方案、人工智能医疗计划等。也发展服装设计、自驾系统、AI律师等专业领域的服务，协助企业进行智能化应用，并自行累积资料判读能力。另外，韩扬铭说明，百度着重自主研发，并在资料收集上具有充分的属地优势，以将资料训练后提升其服务的精准度，同时大举投资人工智能努力转型，开发实验性智能化硬体产品，其语音服务已经有世界级水准，普通话的辨识率达97%，并发展企业智能化云端服务，另辟线上线下(O2O)智能服务战场。

不过人工智能应用领域宽广，不是只有大厂才可以玩，韩扬铭认为，各种平台及开放资源越来越多，让中小型企业甚至个人都可以快速切入智能化服务；未来也不单只是使用一项人工智能技术进行研发，而是运用复合技术进行彼此支援，创造更多及更有效的产品/服务；AI应用将会百花齐放，使用者会使用及依赖高准确度的产品服务，而企业则会运用人工智能快速由数位时代升级至智能时代。

AI从云端走向终端

AI虽然是近年的热门话题，但却不是那么遥不可及，ARM移动通讯暨数位家庭资深市场经理林修平指出，根据勤业众信(Deloitte Global)的研究，2017年有超过3亿支手机具备AI的能力，以目前每年15亿支手机的市场规模来看，有1/5的手机具备AI功能，这些消费者经常使用的功能包括：室内导航(Indoor Navigation)、扩增实境(Augmented Reality)、翻译、影像分类(Image Classification)、语音辨识(Speech Recognition)等。而且应用领域会从云端逐渐转移到终端，特别是与个人或安全有关的应用。

ARM移动通讯暨数位家庭资深市场经理林修平表示，2017年有1/5的手机具备AI功能。

行动AI的应用大致分成两类：一是人机介面，一是系统/安全相关。因应未来AI的应用越来越广泛，手机上的麦克风与摄影机扮演耳目的功能，搭载数量将持续提升，未来一支手机搭载的摄影镜头可能多达8个。因应AI功能手机运算能力也将持续提升，CPU负责处理逻辑运算，GPU负责影像处理的平行运算，处理能力也将持续提升；安全性防护随着AI的发展需求水涨船高，包括被动安全性防护与主动的安全性功能。

ARM身为CPU IP的供应商，针对AI的应用，未来也将持续优化其产品架构与运算能力，林修平指出，该公司延续过去的big.LITTLE架构，推出DynamIQ架构，未来3~5年可以提升CPU较现有50倍的AI效能，包括Compute Library平均4.6~15倍的效能提升，与核心3~5倍效能提升，综合下来得到的效能提升预测。

深度学习为AI技术核心

AI近期之所以受到各界高度瞩目，原因就是这个技术也即将为人们的经济活动带来重大的改变，只是过去这些革新为人们省下的是劳力，这次是脑力。近期讨论AI可能取代很多人类的工作，而造成失业问题，事实上这是一种全面性的提升，协助人类从原先那些无聊的重复性的工作中解放出来，DeepBelief.ai首席人工智能科学家尹相志认为，以AlphaGo的例子而言，电脑到目前为止仍然不具思维或自我意识，也没有策略能力，他只是在围棋这项活动中，透过深度学习找到最佳胜率的方程式，同时以大量数据自行学习而得到的结果。

DeepBelief.ai首席人工智能科学家尹相志认为，电脑到目前为止仍然不具思维或自我意识，也没有策略能力。

简单的说，人与动物的不同在于，到目前为止我们是唯一一种具备深度感知的生物，尹相志强调，我们可以理解、感应深层的规则，但是却无法将这个能力具体化，所以现在深度学习就是要“模仿”这样的神经元运作，把人类的直觉认知变成有逻辑的规则。其中有三个最重要的流派，一是卷积神经网路(Convolutional Neural Networks, CNN)，主要应用在机器视觉；二是递回神经网路(Recurrent Neural Network, RNN)，主要应用在语言模型建立；三是强化学习(Reinforcement Learning)，最典型的案例就是AlphaGo，是一种制约机制。

影像分析大概是AI这几年发展得最好的技术之一，透过特征的群聚性，从像素层级寻找特征，而卷积神经网路就是对像素的矩阵操作，不断将特征分层分析再分层，找出特征中的特征，最后就可以达到我们的深层感知的效果，比如透过一张照片认出一只猫，可以应用在识别分类、目标检测、语意分割、动作检测上。

语言模型从语音辨识发展起，2016年微软语音辨识正确率正式超过人类专业速记员，Google翻译也改为采用递回神经网路模型，基本上在语言辨识部分，英语为主的欧美语系不是太大问题，但中文还是一个瓶颈，尹相志说，光中文字就有超过2万个，弹性的语言结构，包括中英夹杂、方言、流行语等都为语言数据化提升了复杂度，而透过自然语言来整理知识图谱，知识图谱再透过自然语言进行推理，是AI下一波发展重点。

强化学习就是透过与真实世界互动，找出最佳策略组合来让价值最大化，AlphaGo训练电脑如何找到最佳策略，尹相志表示，DeepMind就是透过强化学习让人工智能以视觉互动来玩电玩游戏，并强化价值的建立，让电脑了解赢得游戏就是价值方向，促成电脑不断朝向建立赢得游戏的策略发展，其预测模型就是预测环境状态的变化，并预测变化对价值的影响，然后不断因应，找出赢的策略/做法。

AI成为国家竞争力核心要素之一

AI的发展与技术掌握，也是国家竞争力的展现，所以除了产业投入以外，世界各科技大国也倾政府之力发展，国实院高速网路与计算中心副研究员潘怡伦说，美国政府发布未来“国家人工智能研究发展战略计划书”及“准备迎接人工智能未来”战略报告，将AI发展定位于国家战略层级。而日本常年致力发展机器人与AI，日本新能源产业技术开发机构(NEDO)公布“日本下世代人工智能社会运用愿景”将制造业、行动生活、医疗/健康/照顾、批发零售及流通等四项出口列为2025~2030年实现重点。

国实院高速网路与计算中心副研究员潘怡伦说，台湾必须由硬体技术转型升级至创新与智能化软体研发，以在AI产业取得一席之地。

近年致力发展最新技术的中国大陆，也于2016年中国发改委与科技部公布“互联网+人工智能三年行动实施方案”，将人工智能列入十三五计划，将AI提升为战略产业项目之一。韩国政府也宣布于2020年前将投资约新台币276.8亿元，促进人工智能产业研发，并由民间成立一所研究中心，做为国家AI产业研发枢纽。

反观台湾，包括李开复、简立峰、杜奕瑾等皆曾对台湾发展AI提出建言，不过大家的共识之一就是，台湾过去太重硬体轻软体，这是发展AI的危机，台湾必须由硬体技术转型升级至创新与智能化软体研发，并强化软硬整合人才与市场，同时配合顶尖的学术研究与国内厂商的硬体制造能力，以在AI产业取得一席之地。

模型建立如传统技艺

要导入AI要先订出技术架构，目前业界有很多相关的工具，台大电机系助理教授李宏毅表示，一般来说AI模型分成两部分一是学习或训练，另一是测试。在学习或训练的架构中有三个步骤，第一个就是决定网路的结构，尤其是在深度学习架构中，要先决定网路有几层，每层有多少个神经元，第二个步骤就要定义目标，也就是架构的重点，比如说是要辨识猫，要先提供很多数据告诉电脑猫的特征，以便其准确的辨识；第三部分要选择对的演算法，然后用最快的方式求出最佳解。

台大电机系助理教授李宏毅解释，深度学习模型的建立如果选对工具，倒入适当的资料，就会很准确的完成目标。

在上述的过程与结果中，有些很简单同时也很困难技艺，与传统手工艺类似，李宏毅解释，深度学习模型的建立就像制作手拉坏一样，手拉胚的师傅可以用简单的原料，轻巧的手法，顺畅的完成一个完美的作品，但我们一般人来做却未必如此；深度学习的模型如果选对工具，倒入适当的资料，就会很准确的完成你的目标，但若是不够了解深度学习的技术架构与模型建立方法，就会遭遇很大的阻碍，这就是差别所在。

AI应用创造全新商机

AI从最早被提出的1940年代，历经几次的发展不顺利，资策会MIC资深产业分析师李震华指出，近年各种数据大规模的成长，人工智能因为演算法技术逐步成熟、大数据崛起、云端运算与储存技术提升及物联网应用兴起等因素，得以趁势而起有突破性的成长。未来在产业应用上，包括制造业、流通业、金融业都是热门的应用领域。

资策会MIC资深产业分析师李震华指出，台湾发展AI，要锁定优先需求场域。

AI应用种类众多，理财机器人就是很受瞩目的一项，这两年机器人理财业者管理资产规模呈现快速成长，预计将从2015年200亿美元，成长到2020年的4500亿美元，显示机器人理财技术成熟，市场接受度越来越高。另外，美国金融巨擘摩根大通(JPMorgan Chase& Co.)2016年推出合约分析智能软体COIN，代替律师及信贷人员审查合约文件，将原本每年所耗费处理工时约36万小时的工作，缩短至几秒内完成。

台湾在发展AI的过程中，李震华建议，要锁定优先需求场域，像是智能工厂、长期照护、智能交通/运输等；另外，要聚焦特定利基领域，如汉语文处理、电脑视觉、影像辨识等；最后就是结合台湾产业优势，诸如IC设计、晶圆代工产业、安控产业或系统整合，结合AI技术，发展特定领域应用之产品服务，关键应用元件或完整解决方案。

AI专利布局与分析

AI近期受到业界广泛讨论，专利布局也变成各国与各大厂布局的重点，资策会MIC资深产业分析师陈赐贤分析，针对22,976件人工智能美国专利国际权利人所属国家进行比对分析，发现美国握有专利权占比达61.9%、日本达11.3%，合计高达73.2%，相较台湾仅1.0%。另外以所属领域别而言，主要集中在运算科技达76.8%，其他依序为控制、测量、数位通讯、资讯科技管理方法、电信、视听科技等。

资策会MIC资深产业分析师陈赐贤指分析，台湾目前在人工智能领域的专利布局相对落后，且集中于自然语言处理、适应性控制系统等。

台湾目前在人工智能领域的专利布局相对落后，并且集中于自然语言处理、适应性控制系统等，陈赐贤说明，智能客服目前专利数少且应用范围广容易找到利基市场，是属于需要开发的新兴应用市场。建议台湾科技业者应先锁定特定应用领域，像是管理类的办公室自动化，商务类的客户管理、金融类的授信等，进一步建置该领域知识库或是专家系统并开发相应的语音识别、学习方法、机器学习、自然语言处理等，并做好专利申请与布局规划。

另外，智能影像检测专利涉及的神经网路相关技术中，与学习方法有关的专利数并不多，陈赐贤建议，台湾相关业者可投入研发资源开发瑕疵分类以及学习方法涉及的监督式学习、非监督式学习、增强式学习等相关技术进行深入研究，同时做好国外尤其美国专利申请与布局，积极保护台湾智能影像检测的自主创新技术。