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中國時報【周思宇╱台北報導】

年金改革、司法改革、稅改、轉型正義將是立法院本會期新戰場，蔡政府須一一拆除未爆引信，以免改革不成，反倒執政崩盤。惟據了解，攸關信仰、價值取捨的同婚修法，恐因法案塞車再延宕，加上朝野、社會溝通仍不足，預料將無法馬上回應同志期待。

被問到同婚是否延宕一事，民進黨團總召柯建銘強調，本會期才剛開始，不要預設立場、有定見，目前變數仍多，且憲法法庭下月將進行同婚釋憲辯論，「這將是修法關鍵」，惟結果仍須1個月才出爐，屆時朝野再來一同看待，社會也要有對話。

目前攸關同婚的《民法》修正草案去年底已初審通過，增列「同性婚姻，由雙方當事人自行訂定」之條文，時任民進黨司法及法制委員會召委尤美女推估，最快今年的4、5月可望三讀；但如今在各項重大議題角力下，恐需再緩一緩。

推動婚姻平權，民進黨內部亦有所謂「民法派」及「專法派」，目前《民法》修正草案已順利出委，但專法迄今仍是「只聞樓梯響」，連提案、連署都未見動作。據指出，礙於選區壓力，上會期最早喊出研議專法的綠委趙天麟也只是「寫好版本」，但仍按兵不動，以免屆時兩頭空，得罪教會人士，又被同志團體扣上「歧視」的大帽子。

而民法派內部深知，本會期重大法案多，且同婚又非全體黨團意見一致，加上蔡英文日前接見教會團體一席「沒想到衝那麼快」的發言，更讓中南部區域綠委有縮手理由，決定現階段以「時間換取空間」，爭取最大社會支持。

尤美女說，目前仍在施政總質詢，同婚釋憲結果最快也是4月底才出來，屆時修立法方向將更為明朗，畢竟不能有違憲立法，現階段就是加強社會溝通，並破除反同謠言，以利後續推動修法。

黨政人士則分析，即便憲法法庭做出釋憲，立法院還是要討論修民法或立專法，屆時又是一番爭論，在法務部宣稱沒有版本、黨籍立委也無一人提出專法的情況下，如果釋憲再延，勢必會延遲同婚議題處理。

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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