拚數位經濟 要發展資料技術

最近「對岸在講大數據,我們在講滷肉飯…」,簡單的1句話在國內掀起巨大討論。頗有人家已經上太空,我們還停留在拜豬公的味道。

5月26日大陸貴州舉行的中國國際大數據產業博覽會,會場星光閃閃,海內外多位重量級企業家出席。阿里巴巴創辦人馬雲有感而發:「IT時代把人變成了機器,而DT(Data technology,資料技術)時代把機器變成了智能化的人,我們正在進入一個新型的時代。」也就是大數據的資料技術時代來了。

數據越來越多,過去2年裡,人類就製造了歷史上90%的資料。但百度創辦人李彥宏也指出:「數據有點像新時代的能源,像燃料,而推動時代進步的還是技術、是創新,而不是這些資源。就像工業革命時的蒸汽機與煤。」因此資料技術的重要性在於它是數位經濟發展最重要的能源。

演算法則是資料技術的核心。AlphaGo可以擊敗人類、蘋果Siri微軟語音辨識做得準、影像辨識做得比人類還好,原因之一就是演算法。目前最多人在談的機器學習演算法突破,就是Deep Learning(深度學習),做到人類專業級的判斷。深度學習甚至改變了我們思考的方式。

人工智慧目前的應用包括虛擬實境、擴增實境、機器人、區塊鏈、無人機、3D列印等。連金融科技(FinTech)、共享經濟的發展也都離不開人工智慧與資料技術。準此,資料技術潛在的商機十分巨大。

根據市場調查機構IDC公布的數據,包含網路、網路設備、軟體和分析服務等資料技術的整體市場規模,從2014年的172億美元以每年超過20%的速度攀升,到2020年將超過2000億美元。

最近在美國,資料分析師、資料架構師、資料科學家等資料分析職業成為最熱門工作之一。根據美國大數據及商業智慧軟體公司SiSense調查研究指出,美國大學畢業生平均年薪為4.76萬美元,而資訊分析相關人才起薪約為年薪5.5萬美元,高出約15%,且差距有持續擴大的跡象。

回頭看看台灣。根據英國開放知識基金會評比,2015年台灣資料開放指數在全球149個評比國家中名列第1,是台灣發展資料技術的重要基石。目前政府正在規畫進一步開放更多資料,例如:去識別化的電子發票消費紀綠、薪資資訊等,都能有助於產業的發展。

台灣高科技產業發達,足以支持發展資料技術產業所需的硬體設備,更是國際間相當看好的資料科技發展搖籃,只要人才到位,台灣資料技術產業立足國際的機會並不低,當前正是轉向數位經濟的過渡時期,我們應該把握機會。

(作者為台灣經濟研究院院長、國立台灣大學經濟系教授)

(中國時報)


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