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下面附上一則新聞讓大家了解時事
中國時報【周思宇╱台北報導】
蔡政府將「拚經濟」列為今年重點，行政院長林全昨在施政報告指出，為加快經濟復甦，行政院去年已核定「擴大投資方案」，由國家發展基金匡列1000億元，設立產業轉型基金，政府也將研議成立「國家級投資公司」。
林全說，在兼顧公平正義和經濟發展原則下，財政部2月已召開2場稅制改革座談會，廣納各界意見，預定5月底前提出修法方案，推動所得稅制改革。
為集中有限資源帶動產業創新，林全表示，政府全力推動「5加2」產業創新計畫，在既有產業基礎上，運用科技優勢創新，連結跨領域資源，提升各產業附加價值，帶動經濟結構轉型。
林全指出，行政院規畫今年起，在維持財政穩健原則下，將全面檢討及加速基礎建設投資。
對於稅改，立委吳秉叡質詢指出，台灣超額儲蓄龐大，希望稅制可作為政策工具，引導閒錢投資台灣產業，創造就業機會，一旦就業市場需求高，工資自然可以向上提升。
林全表示，目前超額儲蓄過高，是因缺乏適當投資機會，政府將創造好的投資環境，但投資獲利後將面臨課稅，報酬將降低，因此適當檢討稅制是必要的。
林全也直指目前稅制問題，綜所稅及營所稅最高邊際稅率差距太大，恐不利整體投資環境；而內資、外資所得適用的扣減與一般綜所稅申報不同，同樣造成租稅扭曲。
林全強調，現階段國家整體稅賦並不重，或政府稅收占GDP比例也不高，但問題出在租稅有因對象不同，而造成稅制不平等現象，導致資源配置不均，這部分將優先解決。
吳秉叡則具體建議，政府可將營所稅適度提高，綜所稅邊際稅率下降，如此才可以創造投資，增加就業機會；另在內外資平衡化亦屬必要，絕大多數都贊成要分離課稅。對此，林全允諾將請財政部列入稅改考量。
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，機器學習美國專網友開箱介紹利所屬國家別分布，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最新性占比達到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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