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近期台股盤面上的強勢股,不外乎集中在光學、電動車、光通訊、半導體等族群,而這些類股幾乎與AI、大數據、機器視覺、自動駕駛等息息相關,顯然,要選對股票之前,得先掌握對的產業趨勢。 【文/馮欣仁】 一項新產品或是新應用,從研發到實際量產、甚至要達到商業化,往往需要歷經漫長時間,短則五年,長則十~十五年;然而,一旦趨勢成形並落實在現實生活中,所引發的龐大商機,是難以想像的。例如:十年前蘋果推出iPhone之後,正式改變人類生活型態,同時也創造出智慧型手機產業鏈。日前英國《電訊報》「Telegraph Money」專欄列舉了七檔與自動駕駛車、人工智慧(AI) 機器學習、機器視覺、大數據概念主要受惠股,分別是英飛凌、Delphi、Nvidia、Blue Prism、Xilinx、Cognex、First Derivatives。 其中,英飛凌與Delphi為全球車用半導體與車用電子系統大廠;Nvidia則是AI晶片的龍頭;Cognex為機器視覺龍頭;全球可編程邏輯解決方案領導廠商賽Xilinx,在現場可程式化閘陣列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)在機器學習進行「推論」(inference)時扮演的關鍵角色。此外,Blue Prism所開發的後台自動化軟體技術(降低成本、提升準確性)將廣為金融業所採用;以及金融軟體服務First Derivatives。 面對AI、大數據、機器視覺、自動駕駛與電動車等蔚為主流趨勢,究竟台灣有哪些廠商已搶得先機、並吃到商機?本期〈特別企劃〉分別挑選出聯鈞、亞光、今國光、楠梓電、健和興與和大等六檔相關個股,詳細內容請參閱後續介紹。 光通訊產業搶搭AI商機 AI被視為是翻轉產業的革命型技術,因為AI是發展自動駕駛、機器視覺、工業四.○的基石。基本上,AI大致分雲(指基礎設施)、網(技術層面及中介軟體)及端(應用領域)三大面向,所涵蓋的面向相當廣,從核心晶片、高速運算平台、演算法、深度學習、語音辨識、大數據分析到應用面的金融科技、智慧製造、智慧醫療、智慧交通等;目前台灣廠商在應用面較為擅長。 今年以來,美股牛氣沖天,一半漲幅來自極少數的十檔指標股,其中,AI概念股「FANG」(Facebook、Amazon、Nvidia、Google)更成為投資人追逐的焦點。目前國內純正的AI概念股並不多,台積電、創意、世芯KY、智原等則是少數能夠吃到AI商機的廠商。 再者,未來AI需要更大頻寬應用能力,可以提供自駕車需要高效運算聯網需求,雲端與設備端均有學習推理能力。而智慧家庭也需要更多頻寬,因為高解析度需要大量資料傳輸動作,智慧手環、白色家電聯網,工業上也是聯網裝置愈來愈多,因此,像是眾達KY、聯鈞、聯亞、光環等可望受惠。(全文未完) 全文及圖表請見《先探投資週刊1951期》便利商店及各大書店均有販售 或上有更多精彩當期內文轉載

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▲許歷農(資料照/記者李毓康攝) 政治中心/綜合報導 新黨大佬許歷農在93軍人節前夕宣布自己不再反共,且將致力於統一;他表示,過去反共是因為中國大陸實施的共產主義及共產制度有許多不當作為和措施,但自鄧小平推動改革開放後,有中國特色的社會主義已有新的作為和成就;而促統一直是中華民國憲法的目標,且只要稍加理性思考,就會發現「台獨」不僅在血緣、文化不應該,更在相對形勢上也不可能。 許歷農曾任國防部總政治作戰部主任,接受軍中反共思想的灌輸,但退伍後立場轉為「促統」,後參與新黨創黨,並代表新黨當選為第二屆國民大會代表,黨員皆尊稱其為「許老爹」,在新黨內佔有極重要的地位。 許歷農指出,過去他會反共,是因為中國實施的共產主義及共產制度產生不當的作為。例如,階級鬥爭造成人民恐懼;限制個人生產使人民生活在死亡邊緣;大躍進、土法鍊鋼欺騙社會大眾,還搜刮民間生產工具;實施人民公社,破壞倫理、拆散家庭;破壞中華文化,歪曲歴史;文化大革命,無法無天,肆意草菅人命,陷大陸同胞於「十年浩劫」等。 然而,讓許歷農轉為促統的原因為何?許歷農說,中國大陸已經不再是貧窮、落後的共產國家,而是世界經濟大國之一,除了國內生產總值只低於美國居全球第二之外,其他如進出口貿易、外匯存底以及部分產品(包含電子產品、汽車等)生產量都是世界第一。他冷靜思考,發現如今中國大陸的思想和作為,完全符合正常國家發展的原則,對兩岸亦屬有利。 許歷農也提到,統一是中華民國根據憲法而一貫追求的目標;他主張,兩岸應儘速簽訂並公佈「世界上只有一個中國,台灣和大陸都是中國的一部分,中國的領土、主權不容分割」。且在這個基礎上兩岸經濟、軍事相互支援,政治、外交共同參與。 針對外界質疑為什麼不考慮「台獨」,許歷農說,前總統陳水扁在2005年3月3日就鄭重地說過「台獨,絕對辦不到,我不能自己騙自己,不能騙別人,我做不到就是做不到。」許歷農強調,只要稍加理性思考,就會發現「台獨」不僅在血緣、文化上不應該,更在相對形勢上也不可能。


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