真是計畫趕不上變化。上週末看完了《前瞻基礎建設計畫》有感而發寫了這一篇文字，今天發表出來時已恍若隔世，計畫已在立法院輕騎過關，逕付院會了！正是「兩岸猿聲啼不住，輕舟已過萬重山」。經濟委員會委員們討論的時間，恐怕比寫這幾個開場白的字還要短。唉，什麼世道！
2017年4月23日 星期日
前瞻基礎建設計畫
請記住這個數字，8824.9 億，何其壯哉！這是政府打算從今年起到 2024 年七年多的時間中打算投入前瞻基礎建設計畫的金額。今年只有一小部份，未來七年間平均每年大概得另行籌措 1200多億的特別預算。1200多億是什麼樣概念？中央年度總預算今年近兩兆，這是每年額外的 6%。
其中軌道建設佔了大概一半、水環境近 1/3、城鄉約15%，綠能和數位則是零頭。先不說稅收上的小政府要用公共政策來振興經濟恰不恰當，有些計劃的內容看了讓人噴飯。
舉個例子好了，像綠能以區區 243 億的政府投入光榮達成 2025 年非核家園的目標，想來可敬可佩。到 2025 年計畫中預計能源的來源分配是這樣的：綠能 20%、燃煤 30%、燃氣 50%，至於核能，當然是 0。但是其中假設了民間投入 14,278 億！聽起來像在森林中用一枚 “神奇指甲” 騙取一頓豐富晚餐的童話故事。況且政府要籌資 8824.9 億，不會排擠民間要籌資投入的 14,278 億嗎？ 呈現計畫的人只記得寫「核能 0%」，那麼投射電價，二氧化碳排放量呢？難道聽報告的長官都沒有在腦中閃過一絲的懷疑嗎？
我邀請各位上官網看看，看這些計畫如何「前瞻」。也請大家想想，可不可以沒有這個計畫，或者要另外什麼計畫。
2017年4月19日 星期三
現在啟動人工智慧/機器學習研發不嫌遲
Deep Blue 與 AlphaGo 有什麼不同？二者都是在人類智慧遊戲頂尖高手的程式，當然，圍棋比西洋棋難。Deep Blue 是西洋棋的專家系統 (expert system)；而 AlphaGo 是一般性的機器學習，圍棋只不過恰好是它第一個應用。
專家系統很容易迎頭趕上。Apple 有 Siri 之後，現在三星、HTC 也都有了。醫療診斷的專家系統在有些地方也上線了，誤診率比醫師低。但受限於法令和倫理，它的判斷只能讓醫師當參考。這樣的專家系統會如雨後春筍般的冒出，所需要的是應用的創意，技術的障礙並不高。
但是一般性的通用智慧難度比較高，這也是為什麼會有這麼多的入手方向－或者是學派－來競逐。現在的著手方向有一個是以人為師，就是 AlphaGo
使用神經網路的深度學習。將來那一個學派會勝出，還言之過早，這也是為什麼現在進入研發不為遲的原因。
人才外流與薪酬體制
台灣的人才正以加倍的速度外流。
我們過去曾有吸引人的薪酬制度，吸引大量滯美人才回國，並且與國內的人才、資金攜手打造了台灣的電子、半導體產業。台灣的低薪在當時並沒有問題，因為在前景可期的股票分紅制度下，外界的高薪不是動人的誘因。
台灣曾經有過一個精彩的薪酬制度：在景氣低迷的時候，企業僅支付足夠員工生活的薪資，容易度小月；景氣繁榮時，股東分享利潤給員工，一起享受企業的營運成果。這個誘因有多大？我以前所在的公司有一家台德合資公司，台、德的員工各領各母公司的薪酬。第一次員工股票分紅後，德籍員工全部放棄其德國母公司優渥的薪資和假期制度，變成台灣的公司成員。這比現在草擬的吸引海外人才辦法有效多了。
現在所得分配益發的不均，《廿一世紀資本論》認為是薪資所待與資本利得的差距越來越大，解決的可能方法之一是重新定義公司－現代資本主義的運作核心。我認為台灣以前高科技產業的員工股票分紅制度是一個好的制度，值得推廣到所有產業。可惜被外資向政府施壓給毀了，以致於現在面臨人才大量外流的窘境。
2017年4月6日 星期四
記憶體技術與市場的連繫
記憶體其實不是一個單純的大宗貨品產業。台灣在九Ｏ年代的末期以迄 2000年中曾盛極一時，產量僅次於韓國，高居世界第二。可惜台灣各公司的規模經濟不夠，又欠缺集團或政府的奧援，錯過了 Flash的崛起，以致於失去繼續逐鹿的機會。
現在 DRAM進展緩慢，也與 NAND的製程技術分道揚鑣，而新興記憶體如 MRAM、X-bar memory、ReRAM、NRAM 等都蓄勢待發，將來記憶市場會先趨於分裂，大者未必恆大，競爭的主軸也改變了。
記憶體的市場也因為物聯網、大數據、車用電子、人工智慧等應用，以及行動頻寬的倍數增加而快速成長。很難想像，再幾年，手機上的 eMMC要到達 1TB了！
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