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科技推著時代不斷前進，2017年下一個主流科技是什麼？又將要帶我們去哪裡？《數位時代》12月份封面故事，為您解析七大趨勢！

世界變化的速度，總是遠遠超出我們的想像。20年前，商用網路出現，開啟了尋常百姓的視野，也帶來Google、雅虎、阿里巴巴。九年前，第一支iPhone在賈伯斯手中現身，當時誰也沒想到，這台裝置將就此改變每一個人的日常。而到了現在，Facebook、WeChat、Uber、Instagram占據了生活好大一部分，穿戴式裝置、AR、VR也逐漸成為理所當然。噢，當然還不能忘了今年最夯的人工智慧，它甚至還成功預測了美國總統大選結果。科技推著時代不停往前，焦急不安的人們天天在問：下一步，我們會往哪裡去？

人工智慧將在2020年成為主流
研究機構IDC在2007年提出第三平台概念，並點出行動裝置、社交平台、大數據和雲端計算這四大科技將是未來趨勢。確實，由於這四大科技的出現，才使得AR／VR、物聯網、認知系統、機器人和3D列印等在這個基礎上順利誕生，並且讓醫療、零售、製造、工業、金融和政府等各行各業的數位轉型大幅往前推進。「以醫療來說，醫生可以在AR環境內幫病人看診，也可以運用機器人進行手術。此外，也可以透過人工智慧和3D列印的協助來診斷病情。」IDC台灣區總經理徐志鈞說。

「當電腦下西洋棋技術已經超越人類，最近又發現，用人工智慧做投資，也比華爾街分析師可靠而且獲利更高。另外，印度人工智慧團隊也成功預測到川普勝選。」IDC也預測，繼第三平台之後，基於人工智慧衍伸的第四平台很快就會發生，並且估計在2020年會成為主流。徐志鈞解釋，在這波趨勢中，會被影響的產業，包含無人車、無人機等智慧機械，運用感測器的智慧感知，整合生物醫療的智慧生物結構，運用在學習教育的智慧認知，以及在生物科技上的智慧防疫。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/19756454

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當百年企業前仆後繼將觸角伸向科技加速器，迪士尼、可口可樂、強生、麥當勞各有不同的訴求與做法，他們的成果與經驗如何？又能為台灣傳統產業帶來什麼樣的啟示？

1990年代由於開放創新潮流加上網路經濟的興起，許多大企業透過企業創投（Corporate VC）發展新事業來達成其策略或財務目標，此一做法在2000年初隨著網路泡沫化漸漸停止，幾年過後，又以企業加速器的方式捲土重來。」世新大學企業管理學系副教授王美雅指出。然而，在這一波浪潮中，有的成功，有的卻失敗了。

王美雅指出企業加速器的運作模式，目前可以約略分為幾種：有的是企業自己經營加速器，如微軟；有的是由高階主管擔任私人加速器或投資人；但也有不少企業直接與外部加速器合作，由特定加速器經營或運作，稱之為Powered by。其中，美國知名加速器TechStars便是企業合作加速器的佼佼者。

傳統大企業加速器幕後推手：TechStars

TechStars成立於2006年，總部在美國的科羅拉多州，在美國多個城市如紐約、聖安東尼、西雅圖、芝加哥與奧斯汀和英國倫敦都有據點。相較於Y Combinator或500 Startups，TechStars走的是小班制菁英路線，每次僅招收十個左右的團隊進行輔導。TechStars給每個團隊提供6千美元資金，換取6%股權。TechStars孵化案例包括企業信件服務SendGrid、軟體公司Occipital與智慧設備提供商Orbotix等。

2011年微軟找上TechStars合作「Kinect加速計畫」並有不錯的成效，開啟TechStars與企業合作的先河。從此以後，各類大企業紛紛找上TechStars，經營起各式各樣的加速器，如與美國零售巨擘Target合作推出自己的創業孵化器、與巴克萊銀行合作成立金融科技加速器，以及與高通合作機器人加速器等，就連世界最大啤酒釀造企業布希（Anheuser-Busch）也加入這個行列，雙方將共同運營一個名為TechStars Connection的加速器。而在眾多的企業合作案中，迪士尼的表現相當優異。

雖然TechStars合作的對象包山包海，橫跨多個產業，從軟體、硬體、食品甚至娛樂業，TechStars也以此為重要宣傳內容，但大企業僅依靠加速器，沒有決心經營還是無法成功，因為各個領域的知識還是掌握在企業手中，TechStars僅能提供創業團隊廣泛的課程，若要深入，企業和加速器都需要很深度的合作。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20060610

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走在中國北京中關村的微軟大廈裡，位於12至14層樓的微軟亞洲研究院，牆上掛著四個時鐘，分別顯示著美國、中國、印度、英國四地時間。這裡的空間規劃奇特，研究員的辦公區沿著窗戶、將整棟樓圍成一圈，中間才是會議室與其他公共空間。這讓陽光更容易照進研究員的位置，通常他們的桌上會有兩或三個螢幕，方便一邊看文獻、一邊打資料，在這裡，諾大的空間顯得安靜，在研究裡的時間也彷彿是靜止的。

1991年，微軟（Microsoft）創辦人比爾蓋茲（Bill Gates）決定成立一個讓研究員能自由做研究的地方，於是微軟在美國、英國、中國、印度等地設立七個研究院，每年投注約10%年營收的資金在基礎研究上。微軟亞洲研究院（Microsoft Research Asia）因此在1998年誕生，成為僅次於美國總部，人數規模與組織架構都最完整的研究機構。過去19年來，源源不絕的研發動能就從這裡湧現，不僅支援中國本地市場服務，技術更蔓延到全世界：MSRA在國際一流期刊與會議上發表的論文累計超過4千篇，超過400項科研成果已導入微軟產品中，從早期的Windows、Office等核心產品，再到近年Azure、Skype Translator、HoloLens、Cortana和小冰等人工智慧應用。

作為中國規模最大、歷史最久的科學基礎研究機構，微軟亞洲研究院院長洪小文提到，研究院成立時有三項宗旨：專注基礎研究，推動全球技術發展；對微軟的產品做技術轉移以及對未來創新產品做孵化。另外，做科學研究跟做產品不同，一個成功的產品要能跟市場結合，但在研究院只要專心去想技術，這些是MSRA過去19年能始終如一的關鍵。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20109041

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走進北京中關村數字山谷，滴滴出行去年10月剛啟用的第四座辦公大樓，鮮花、彩帶等布置都還未卸下，迎面而來的是嶄新的氣息，但一進入大廳，相機就得收起。之所以嚴格控管攝影器材，是因為滴滴研究院有七成以上的員工都搬到了這棟新大樓，而「數據」正是滴滴面向未來的秘密武器。

作為全球第三大獨角獸、估值超過350億美元的滴滴出行，僅花了短短五年就稱霸中國出行市場，甚至出乎意料的撂倒強敵Uber。崛起的背後，除了商業上運籌帷幄的本事之外，在數據上的投資同樣功不可沒。在滴滴出行總裁柳青眼中，滴滴出行已是一家數據公司、技術公司。「大數據驅動滴滴在大大小小不同層面進行產品決策，讓滴滴對市場了解不斷深入。滴滴已越過技術決勝點。」

2015年，滴滴出行成立擁有近千名數據科學家的滴滴研究院，結合大數據與機器學習，建立「滴滴交通大腦」，讓中國源源不絕的數據，把滴滴出行推上市場龍頭位置。「全世界可能也沒有這樣的條件了。」滴滴研究院副院長葉杰平在接受《數位時代》採訪時說道，中國的交通路況比任何地方都複雜，滴滴出行每天在中國400座城市完成超過2千萬筆的訂單，進行超過90億次的定位路徑規畫，產生的數據量更超過70TB，是全球其他市場總和的三倍之多，龐大的數據既是挑戰也是優勢，成為滴滴出行發展人工智慧的一大利器，「圖像、文本這些東西大家都有，但交通這個東西沒有數據，很難往前走。」

耗時一年半，滴滴研究院的數據工程，開始透過機器學習做供需預測、訂單分配、路徑規劃等服務，「滴滴要解決的問題很複雜，從打開App的那一刻起就是複雜的算法。」葉杰平解釋，就像AlphaGo下棋要考慮到下一步，滴滴每兩秒鐘就有一筆新的訂單產生，需要重新進行一次全局判斷。每次運算都是不同的結果，這不像在搜尋引擎打上關鍵字，十分鐘後再搜尋一次還是同樣的結果。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20109042

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從外界看來，公司的規模雖然已經很大了，其實每天都還是會遇到很多很難的事情。有時候，甚至真的是有種快要過不去的感覺。如果這個問題解決不了，這個公司就要死掉了。」談起百度的創業之路，百度執行長李彥宏在接受中國媒體訪問時，曾這麼語重心長的說道，為了不在行業中掉隊，百度得有更多顛覆。

2017年，中國網路搜尋巨擘百度面臨的挑戰更甚以往。截至今年2月，在中國BAT三大網路巨頭中，騰訊市值2,591億美元、阿里巴巴2,508億美元、百度640億美元，光芒遠遜於競爭對手的百度，已經沒有輸的本錢。而隨著中國網路業的發展從「互聯網＋」進展到「AI＋」，百度就決心將焦點轉向人工智慧，將AI視為卡位盛世的武器，尋找下一個技術突破點。李彥宏更不止一次在公開場合宣示：「人工智能是百度核心中的核心。」

如此明確的目標，讓百度在研發上的投資一點也不手軟。根據財報，百度過去兩年投注在AI領域的研發資金已經超過200億元人民幣。百度也早在2013年就成立以研發AI技術與應用為導向的百度研究院，並在2014年挖來「深度學習」權威、Google Brain之父吳恩達，主導百度在AI領域研究。

今年3月已宣布自百度離職的吳恩達，談到團隊在過去兩年，已經孵化出無人駕駛與DuerOS語音互動計算平台兩大新業務，另外，「我們也正在孵化一些非常有前景的技術，比如人臉識別美樂醫（醫療領域的人工智慧對話互動機器人）等等。作為百度人工智慧戰略的首席架構師，我很自豪能夠引領公司在人工智慧方面飛速發展和崛起。」

目前，百度研究院共300多人規模，底下設有位於北京的百度深度學習實驗室（Institute Of Deep Learning，IDL）與剛自IDL獨立出來的AR實驗室，研發陣線也向國外延伸，在美國矽谷設有AI實驗室與大數據實驗室。其中，AI實驗室主導高性能運算（High Performance Computing）與語音（Speech）技術，而IDL則負責深度學習（Deep Learning）與機器視覺（Computer Vision）技術，兩者間技術互補，向百度旗下各種產品做技術輸出。

除了投注於AI研究，百度也在今年1月找來前微軟高層、人工智慧專家陸奇接任集團總裁與首席營運長，負責將百度AI接軌到產品當中，「中國的AI對百度來說將成為巨大商機，由於百度出色的措施，我明顯感覺到了幹勁兒。」去年自微軟離職的陸奇，身為AI領域炙手可熱的人才，選擇加入百度，不難看出他對百度前景的想像。陸奇上任以來，百度的AI布局明顯加快：今年初，百度將人工智慧機器人「度秘」獨立成單一事業單位，並與更多產業應用接軌，且收購中國人工智慧新創公司渡鴉科技等，種種舉動都在向外界證明一點：百度AI真的要動起來了。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20109043

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19年前Google誕生的時候，是一家搜尋引擎公司；而從營收組成來看，現在，Google無疑是一家數位廣告公司；但未來，你可能會稱Google是一家雲端公司。

成為一家雲端公司的意思是，如果以Google在2016年的總營收將近900億美元（約2.8兆元新台幣）為基準，雲端的收入至少要超過450億美元，而如今雲端對Google的直接貢獻恐怕還不到百億美元。更別忘了，數位廣告市場還在持續成長，要成為一家「雲端公司」的界線絕對不會只停留在這個數字。

懸殊的比例正是為什麼2015年當Google技術基礎架構資深副總裁霍爾澤（Urs Hölzle）說：「到了2020年，Google將會成為一家雲端公司。」時，與其說市場感到震撼，不如說有更多的懷疑。

不過在討論Google如何成為一家雲端公司之前，要先回答的或許是，為什麼Google需要下一個成長動能？又為什麼能接替數位廣告撐起一家市值6千億美元公司的關鍵，是在全球雲端市場占有率仍遠落後於亞馬遜AWS和微軟Azure的Google雲端？

從最新的財報表現來看，即便營收規模已經達到900億美元，Google還是交出了逾二成年成長的成績單，而且傳統廣告預算仍持續在往數位移轉，顯然數位廣告市場的成長還沒有到達天花板。Google何苦杞人憂天？

不過當一家公司的營收基期愈高、成長自然會愈困難，更別提Google身後還有Facebook、Snap等追兵前仆後繼而來，統統都瞄準了廣告市場，逼得Google不得不提前作好準備。而放眼Google這些上天下地，從無人車到機器人的眾多投資中，成熟度最高、市場潛力最大，同時也最有機會在短時間內追上廣告市場規模的，唯有雲端。

當然，雲端又是另一塊競爭激烈的領域，而且Google縱有一身好功夫，企業市場之於Google卻是相當陌生的。不過有關這個問題，在虛擬化龍頭VMware創辦人，同時也是Google董事會成員格林（Diane Greene）於2015年底出任Google雲端負責人後，已經帶來轉變。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20109051

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「請按住按鈕，和我說話。」「請問確認以下訂單嗎？」「支付成功啦！您的點餐號碼已顯示在旁邊的大屏幕上。」

去年4月，上海肯德基概念店「KFC Original+」來了一位新店員。它不會累，遇到猶豫不決的客人也永遠不會嫌煩。點完餐，你只要跟著它的指示，輕點手機就能付款。這位店員，就是百度開發的人工智慧機器人「度秘」。這是兩年前百度董事長李彥宏在大會上正式發表後，第一次將度秘運用在日常商業場景中。

在這家概念店中，度秘機器人不但會在點餐區服務，用對話方式幫消費者完成點餐，在投影體驗區中，度秘還會用360度成像技術展示肯德基產品的製作過程。此外，在音樂互動區，消費者只要掃一掃桌上的條碼，還能聽到度秘推薦的音樂。

年底，肯德基又再次進化。在北京金融街的肯德基概念店裡，設置了百度開發的人臉辨識點餐機。透過人臉識別技術，並依照資料庫自動判斷消費者的年齡、性別和心情等指標，點餐機會主動推薦套餐，例如推薦搭配大杯可樂的炸雞餐給20多歲的年輕人等。特別的是，機器不只會記住你的長相，還會記住用餐偏好。下一次當你再次踏入店裡，就會建議再點相同的餐點，就像餐廳老闆對待熟客一樣。

乍看之下，或許會覺得這些都只是行銷噱頭，但背後其實藏著雙方的各自盤算。「百度並不缺技術，但是缺乏真實場景中的數據樣本。」百度副總裁王海峰表示，透過這個方式，可以讓度秘機器人快速練兵。例如點餐時，同樣一份餐點，有些人會說自己要3號餐，有些人會說要炸雞桶餐，這就是機器人需要靈活掌握的部分。

而對肯德基來說，積極擁抱新科技則是幫自己找尋出路。「技術的進步，最終將使人類工作量減少，在二十世紀中期，人工智慧、機器人和自動化設備就會在速食業中取代人類。」擁有肯德基、必勝客等餐飲品牌的百勝餐飲集團執行長葛瑞格．克里德（Greg Creed）如此預測。透過人工智慧和機器人優化點餐和支付過程，不僅能為消費者帶來新體驗，也讓業者節省人力成本，把更多經費用在核心產品開發。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20183402

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「數據真的有這麼神奇？」這是台灣紐巴倫總經理常希仁第一次接觸數據分析時的反應。

New Balance在台灣的銷售，目前都是以實體通路為主。在過去，New Balance是靠著現場經驗累積來判斷商品陳列、行銷操作和人力調度，但是從去年開始，他們開始與大數據分析預測軟體公司MIGO合作，在台灣兩家門市和中國約300家門市展開零售科學實驗，企圖從數據中挖掘金礦。

從產品設計到實體店都渴求大數據

New Balance並不是第一次和數據交手，只是應用的方向和過去完全不同。為了研發和改良產品設計，New Balance長期以來都會蒐集運動員的大數據當作參考。但是現在，連實體店面也要利用數據分析來優化消費體驗、提高銷售成績。

常希仁表示，New Balance從前年開始和MIGO接洽，經過不斷討論和溝通，去年5月終於正式導入智慧零售解決方案「AIR」（Artificial Intelligence for Retail），其中包含物聯網感測設備和數據分析模型。依商品貨架數量分配，每間門市平均在天花板上安裝8到10個感測器。大致來說，4公尺高感測器可偵測範圍約1.8平方公尺。

「講實話，大數據什麼的，那時候其實不是很懂。而且當時也沒把握，不知道這個東西對我們有沒有幫助。只是想說走走看，才慢慢變成現在這個樣子。」常希仁說，企業經營過程中，最可怕的事情就是「你並不知道自己『不知道什麼』」（We don’t know what we don’t know.），而透過物聯網數據蒐集，便可以幫助New Balance看到過去看不見的重要資訊，用科學方法來驗證藝術思考。

到目前為止，New Balance已經在台北西門町和台中兩家店舖引進技術，中國採用店鋪數約300間。有趣的是，常希仁說，決定導入技術後，公司內部並沒有出現太多反對意見，幾乎是一致贊同，大家只在意導入速度快慢與否。這或許也間接反映了零售業對於數據的渴求強烈。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20183403

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今年春節，你也去TSUTAYA BOOKSTORE信義店「朝聖」了嗎？在書市一片愁雲慘霧中，CCC集團（Culture Convenience Club Company）旗下的書店業績卻持續逆勢上揚，甚至還成為帶動集團的強勁力量。過去十年來，書店數量成長了1.6倍、營收成長1.7倍，已超越連鎖書店紀伊國屋，成為日本最大連鎖書店業者。今年初還首度跨出日本，選擇台北做為海外第一站。

數據為根基，業務延展有區隔

1983年，創辦人增田宗昭瞄準被稱為「團塊世代」的日本戰後嬰兒潮，在大阪成立第一家蔦屋書店，隨後又推出TSUTAYA品牌。對當時的消費者來說，買書一定是去書店、租錄影帶就得去錄影帶出租店，兩者不可能結合在一起。而TSUTAYA是首創整合書、影片和音樂出租的店家。

不過，真正為CCC集團開拓更大格局的，其實是2003年展開的T-Point會員制度。CCC集團積極與異業結盟，從餐飲、加油站、便利商店、銀行再到電信業者，會員只要在TSUTAYA或合作店家消費，都可以累積點數。透過集點，會員可以換取商品或虛擬貨幣，而CCC集團則更能了解會員的基本輪廓，可以進一步分析消費需求，並連結到新產品的開發。例如結合家電賣場和書店的二子玉川蔦屋家電，以及2014年推出的智慧手機TONE，都是循著這樣的路徑而誕生的。

「如果你不了解你的消費者，你就無法取悅他。就像是經營一間餐廳，如果客人喜歡吃肉，那我們就準備肉食。如果客人喜歡吃魚，我們就準備魚。」增田宗昭接受外媒採訪時曾說，在日本，消費者對於洩漏個人資料也很敏感。但就像去高級餐廳用餐，如果你知道主廚有能力為你製作精緻餐點，你或許會願意跟他說自己的生日或飲食偏好。「我認為，和一個不了解你的人溝通很花時間。而數據庫可以減少這類情況發生。」他說。

到目前為止，T-Point合作企業數量已超過百家，會員數量達5,300萬名，幾乎占日本人口的一半，而且每年成長率達9.6%。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20183404

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時序入春，全球零售業的冰河時期卻還沒結束。今年初，美國梅西百貨宣布關閉68家分店、裁員1萬人，英國瑪莎百貨也在去年底宣布關閉超過50家海外分店。

不只百貨業遇上困難，服飾業者一樣慘兮兮。而且，從高價到平價品牌，幾乎無一倖免。Ralph Lauren在4月初宣布，將關閉位在紐約第五大道的旗艦店，展開3.7億美元重整。以性感風格受到消費者喜愛的Abercrombie&Fitch全球業績下滑，從去年底到今年，連續關閉香港中環旗艦店和南韓首爾旗艦店。而連鎖鞋店Payless決定不再做垂死掙扎，直接聲請破產，並將關閉數百個門市。

你可能會想，品牌汰舊換新是市場的自然法則，年年發生，有什麼好大驚小怪？不過，數據證明，這波關閉潮已經超越過去的規模。

瑞信集團分析師克里斯蒂安．布斯（Christian Buss）指出，今年到目前為止，美國店鋪關閉的速度已經超越2008年同期狀況。而2008年正是美國經濟蕭條時期。布斯在一份報告中說，今年迄今宣布關閉的店鋪關閉數約2,880間，去年同期是1,153間，將近是去年的2.5倍。以此推斷，今年整年可能會有8,640家店舖關閉，數字將突破2008年時約6,200家的紀錄。

難道，在這個時代裡，經營實體店鋪注定是個壞主意？

網路業做線下，這是什麼道理？

狀況不好，當然各有其原因。但不意外地，不論哪種推論，最後矛頭都免不了指向同一個地方：網路。許多人認為，實體店經營困難，主要還是跟電子商務的蓬勃發展有關。消費者如果能在網路上方便購物，為何還要特地跑去實體店？
這個答案，是對，但或許也不對。因為當實體零售業者遭遇衝擊時，奇妙的是，許多線上起家的業者反而開始布局線下了。

當電商龍頭亞馬遜的實體書店Amazon Books還在繼續展店，新型態超市Amazon Go以免結帳、拿了就走的創新發想震撼全球。此外，眼鏡電商Warby Parker早在四年前就在紐約開旗艦店，今年宣布還要再開25家，總數增加到70家。
在中國，拋出「新零售」概念的阿里巴巴董事長馬雲，近年也在布局零售。

「未來的十年、二十年，將沒有電子商務這一說，只有新零售這一說。也就是說，線上線下和物流必須結合在一起，才能誕生真正的新零售。」馬雲說。而這樣的未來，正在具體實現。

2月底，阿里巴巴宣布和上海百聯集團展開戰略合作，未來，阿里巴巴會開放人工智慧、物聯網、大數據等應用型新零售技術。而百聯的實體門市也會支援支付寶，旗下安付寶／聯華OK卡接入支付寶，物流則是和阿里巴巴旗下的菜鳥物流合作。此外，百聯旗下的3千多家實體門市，往後有機會成為整合實體店鋪和新金融型態的空間，發展消費保險、消費理財等。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20183407