策略與組織（或廣義的制度）之間，孰先孰後一直存在爭論。主張組織優先於策略者是時勢造英雄者，而主張策略優先於組織者為英雄造時勢者，前者遠遠多於後者。開放的制度所創造出的時勢在二十一世紀成為顯學，但平凡如我者往往難以理解這個規律如何改變了狹義與廣義的組織與制度。矽谷，全球科技創新帶動生活品質與進步的典範，最了不起的結構因素在於一片實現美國夢的沃土，吸引全球人才憑空挖出數十年的半導體產業，含金量絕不亞於當年北方不遠之處的舊金山淘金潮。然而，熟悉者均相信世界上沒有另一個區域能培育出如加州矽谷的另一片沃土，制度與人才間交互作用的獨特性。面對全球致力發展磁吸優勢，無法移山向我，只能移我向山，但人才一去能否連結或循環，考驗著台灣人才政策的系統思維是否奏效。

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矽谷掀起一波波消費與產業變革浪潮，無一不與那個開放、包容與創新的制度環境有關，下一條產業革命的曲線應該落在汽車這個悠久、龐大的產業。前述所有的技術突破都有機會架在新平台上，進一步顛覆人類生活。台灣汽車零組件的卓越表現一舉超越了整車的產值時，新典範的新啟示不言可喻，在全球新能源汽車風起雲湧地突破之際，打進新能源汽車全球供應鏈的台灣業者一如過往三十年資通訊業者的榮景，或許利潤率不若品牌與通路業者豐厚，但承擔的風險相對較低，若能深耕技術、建立門檻也不失為一個次佳的策略選擇。但思維自陷於此，將錯過這一波數位轉型的嶄新機遇，新能源汽車將匯聚智慧製造與綠色製造這兩股洪流，成為電腦、手機（行動裝置）的下一波智慧產品載具。例如，山東省會濟南市與滴滴出行合作運用交通大數據改善交通問題，堪稱智慧城市的典範應用；又如，集結汰役電池所建構的智慧儲能系統將結合物聯網、控制軟體、雲端運算與人工智慧所建構的新能源體系，往前飛奔，留下台灣綠能環評的等待與嘆息，從目前綠能政策前眺，恐怕又是路徑錯誤的選擇。當多數分析師仍解析台裔美人黃仁勳創設的輝達（nVidia）股價翻倍的產品世代挪移與台積電加重高速運算晶片的投資時，不禁提醒要加速往人工智慧最頂端的應用服務人才佈局。要發揮數據系統效能，三種人才是不可或缺：高速運算、應用數學（或統計）與專業領域。第一，Eric Baldeschwieler在網格（Grid）年代催生了Hadoop，接下來的發展促使以百萬台計的運算裝置（可能不叫電腦）可以協同運作，因此大數據與人工智慧的應用露出了曙光，間接引發新工業革命。無論雲計算或霧計算，發揮離散網格的運算效能，倚靠的還是能結合軟、硬體以運算產生智慧的人才。第二，數據擷取、傳輸、儲存只是大數據的起手式，D2D（Data to Decision）有賴將無意義的數據轉成決策智慧，關鍵人才是許多台灣學子視為畏途的數學（應用數學）人才，數學的訓練將無意義的數據建成美麗的結構模型，在深度學習或機器學習這類的學習中不斷調教模型的精準度，提升精準度的目的在於人人稱羨的遇（預）見未來。數學Model要綻放如伸展台上Model的美麗還缺一塊拼圖，即為人工智慧融合人性的智慧，包括老師傅的經驗和野中郁次郎所謂的隱性知識，專業領域深度知識被通稱為Domain know-how，是跨越人工智慧的最高門檻。然，要登頂的難上加難是前述三類人才的跨領域協力。

這個資訊爆炸的時代，許多名詞流於務虛的觀念，難以轉化為務實的行動。人才的培育需要時間，培育人才更需掌握時勢（時間＋趨勢），對照矽谷，台灣的行動方案為何？除了讓台灣人才鏈結矽谷，能否讓國際人才鏈結台灣？台灣學習、就業與生活的吸引力何在？具體建議與挑戰有三：第一，年輕人才缺口從數學強國印度引進，對印度開出專案教育扎根，清華大學目前是引進印度研究生（上至博後）最積極的大學，新竹清華附近也由於數量成長所造成的生活需求，而逐漸發展出印度人聚落的城市風貌，長此以往、未來的新竹會很Bangalore（積極從資訊外包往智慧城市挪移的未來城市）。台灣人如何在數學不如人的窘境中，以包容的心態不設薪資天花板、張開雙手歡迎皮膚黝黑的印度人才，挑戰之一。第二，推出專案專業攬才的規劃，智慧地球的發展包括了生活的各個面向，並非技術性的基礎人才所能承擔，深具產業與國際經驗的高階資深人才，台灣優勢的健保如何在財務健全的前提下，以民胞物與的情懷、提供外籍人士優越的醫療與長照，未來取得台灣身分證的外籍人士不再僅侷限愛台的西方神職人員。最後，台灣這個移民社會應屏棄傲慢與偏見（Pride and Prejudice），所有的制度都在開放與包容中創新，才能讓台灣再度偉大（Make Taiwan Great Again）。對直取數位轉型之巔具有企圖心的大學與城市均應朝需要長期耕耘的尖端人才挺進，在預應數位轉型之努力中，未來的台灣風貌（Taiwan Landscape）將取決台灣制度與人才的校準（Alignment）。(工商時報)

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