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【記者謝錦慧台北報導】中華民國全國工業總會、中華民國全國商業總會等7大工商團體19日公布「1例1休對產業影響問卷調查結果」，近半企業要漲價因應、過半限制加班；3月初商總將與民進黨立院黨團談修法救急，不然不能加班勞工也要翻臉了。
工總、商總等7大工商團體，在1月20到26日間，對所屬會員進行「1例1休對產業影響問卷調查」，共完成735份有效問卷，分析出1例1休上路對產業的3大影響，以及企業界的2大因應對策。
調查結果顯示，一、有72.8%企業每年會增加3%以上人事成本，27.2%企業每年會增加1%到3%；且人力密集的行業及規模較小的企業，每年人事成本增加率較高；另單一企業每年實際增加人事成本，最多為新台幣12.81億元。
二、有高達67.4%的企業表示，在遵守「工作每7日中至少應有1日之例假」的規定後，造成排班上的困擾。
三、對於「休息日加班4小時以內者，以4小時計；逾4小時至8小時以內者，以8小時計；逾8小時至12小時以內者，以12小時計」的規定，高達67.8%的企業表示，「無法接受」。
接受問卷調查的企業並有兩大回應。一、有46.3%的企業會考慮調漲產品或服務價格，不考慮調整價格者占約53.7%。其中考慮調漲的企業大多會調漲產品或服務價格10%以內。
工總祕書長蔡練生說，製造業以代工為主，面對國際競爭壓力，人事成本又增加，大部分無法轉嫁到產品售價上，會變成凍漲薪資及減少獎金發放，勞工收入會減少。有15.5%企業採「加速自動化」因應，14.2%企業採「將生產線外移」或「轉單」，6.2%採「歇業」因應；以上合計35.9%。
受調查的企業，面對加班費增加，有51.3%企業限制員工休息日加班，有24.4%企業採新增臨特價產品時、短期或派遣人力，15.6%採外包，8.8%縮短休息日營業時間。
商總理事長賴正鎰指出，「修法要修出能執行的法啊！全台灣想加班增加收入養家的勞工不能加班，都要翻臉了！」他並說，商總已經跟立法院民進黨團總召柯建銘談好了，3月立法院開議，當月的第一週要跟10到20位民進黨籍立委談調查結果，建議修法放寬加班時數及彈性工時，不然物價真的會漲、企業也真的會出走或歇業。2017/2/19
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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