臺灣博碩士論文加值系統

本研究是以產業組合分析模式，研究在人工智能晶片深度學習加速器產業創新策略。以策略群組與人工智能晶片深度學習加速器產業價值鏈做為分析模型之縱橫軸，分析區隔出人工智能晶片深度學習加速器產業定位，並且用產業創新需求要素分析模式連同專家意見調查來分析發展人工智能晶片之深度學習加速器產業的關鍵成功要素，並且提出發展人工智能晶片之深度學習加速器產業的具體建議。

This study mainly focuses on the industrial portfolio analysis model to study the industrial innovation strategy of the artificial intelligence chips - deep learning accelerator. The deep learning accelerator industry value chain is used as the analytical model's horizontal axis, strategic groupings of artificial intelligence chips is used as the analytical model's vertical axis. The position of the deep learning accelerator industry for artificial intelligence chips is located through this analysis.
Based on the analysis model of industrial innovation requirements and the opinion survey of industry experts, the key success factors for the development of the deep learning accelerator industry for artificial intelligence chips are summarized, and proposed suggestions for the industry development.

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究方法 4
1.4 研究架構 5
1.5 研究流程 5
1.6 研究對象 7
1.7 研究限制 8
第二章 文獻探討 9
2.1 競爭策略群組 9
2.1.1一般競爭策略之競爭群組 9
2.1.2、產業構面之競爭群組 10
2.1.3、市場領導準則之競爭群組 11
2.2 產業價值鏈 11
2.3 產業競爭模式 12
2.4 產業創新需求資源理論 13
2.5 產業政策工具 14
2.6 產業創新政策目標 17
2.7 產業創新政策政府規劃 18
2.8 產業創新政策政府角色 20
2.9 產業創新政策發展趨勢 21
2.10深度學習加速器相關文獻 22
第三章 產業分析 24
3.1 人工智能晶片之產業概況 24
3.2 人工智能晶片之產值趨勢 26
3.3 人工智能晶片之技術發展 26
3.4 人工智能晶片之供應鏈與技術魚骨圖 29
第四章 理論模型 32
4.1 產業分析模式 32
4.2 人工智能晶片產業創新需求要素 33
4.2.1 與研究發展相關的要素 33
4.2.2 與研究環境相關的要素 34
4.2.3 與技術知識相關的要素 35
4.2.4 與市場資訊相關的要素 36
4.2.5 與市場情勢相關的要素 37
4.2.6 與市場環境相關的要素 37
4.2.7 與人力資源相關的要素 38
4.2.8 與財務資源相關的要素 38
4.3 人工智能晶片之政策組合分析 39
4.4 分析方法 41
4.4.1 先遣性研究 41
4.4.2 專家訪談 41
4.4.3 專家問卷 42
4.4.4 度量與統計方法 42
4.4.5 人工智能晶片發展所需支持之產業政策 43
第五章 研究結果 44
5.1 樣本敘述 44
5.1.1 敘述性統計 44
5.1.2 信度分析 46
5.2 產業創新需求要素重要性及環境配合度分析 46
5.2.2 產業目前發展狀況問卷結果 47
5.2.3 產業未來發展趨勢問卷結果 50
5.3 產業組合定位與策略方向 53
5.4 產業政策組合分析 55
第六章 結論與建議 58
6.1 研究結論 58
6.1.1 產業目前狀況 58
6.1.2 產業未來五年狀況 59
6.1.3 定位結果與具體政策 59
6.2 後續研究建議 60
參考文獻 61
附錄一：創新需求要素問卷 64

(一) 、英文部分
1. Rothwell, R., & Zegveld, W. “Industrial Innovation and Public Policy“ : Preparing for the 1980s and the 1990s (No. 42). Greenwood Pub Group, 1981.
2. Likert, R. “A technique for the measurement of attitudes”. Archives of psychology, 1932.
3. Porter, M. E. “Competitive Advantage：Creating and Sustaining Superior Performance”. N.Y.: Free Press, 1990.
4. Porter, M. E. “The competitive advantage of nations”. Harvard business review, 68(2), 73-93, 1990.
5. Porter, M.E.“Location, Competition, and Economic Development”: Local Engineering Journal, 9, 169-174, 2000.
6. Hope, J., & Hope, T. (1997). “Competing in the third wave: the ten key management issues of the information age”. Harvard Business Press.
7. Porter, M. E.“Competitive advantage”. New York, 13, 1985.
8. Porter, M. E. “Competitive strategy”: Techniques for analyzing industries and competition. New York, 300, 1980.
9. Lacey, G., Taylor, G. W., & Areibi, S. “Deep learning on fpgas”: Past, present, and future. arXiv preprint arXiv:1602.04283, 2016.
10. Ota, K., Dao, M. S., Mezaris, V., & De Natale, F. G. “Deep learning for mobile multimedia”: A survey. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM), 13(3s), 34, 2017.
11. Mohammadi, M., Al-Fuqaha, A., Sorour, S., & Guizani, M. “Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics”: A Survey. arXiv preprint arXiv:1712.04301, 2017.
12. Porter, M. E.“On competition”. Harvard Business Press, 2008.



(二)、中文部分
1. 郭耀煌，「智慧系統與晶片產業發展策略」，行政院科技會報辦公室，2017年。
2. 徐作聖、陳仁帥、鄭智仁，「產業分析」。新北市：全華圖書，2009年。
3. 徐作聖，「策略致勝」。台北市：遠流出版社，1999年。
4. 徐作聖, 陳筱琪, 賴賢哲， 「國家創新系統與知識經濟之連結」. 科技政策發展報導，2005年4月。
5. 徐作聖、林葴均、王仁聖，「產業分析與創新」。新北市：全華圖書，2015年。
6. 徐作聖 ，「國家創新系統與競爭力」。 新北市：聯經出版社，1999年。
7. 徐作聖、黃啟祐、游煥中，「科技服務業發展策略與應用－以RFID為例」。新竹市：交大出版社，2007年。
8. 徐作聖，「科技政策與國家創新系統」。台北市：華泰文化，1999年。
9. 安士敦, & 瞿宛文， 「超越後進發展: 台灣的產業升級策略」. 新北市：聯經出版社，2003年。
10. 王振寰. 「科技學習到科技創新的不同途徑: 南韓, 台灣與中國」. 台灣社會學會, 台北市，2005年。
11. 徐作聖， 「全球化科技政策與企業經營」。 台北市：華泰文化，1999年。
12. 黃鐵軍, 施路平, 唐華錦, 潘綱, 陳雲齊, 于俊清. 多「媒体技術研究:2015——類腦計算的研究進展與發展趨勢[J]」。中國圖象形學報, 2016年。
13. 張順教， 「新經濟環境下產業群聚效果分析」。 台北市: 天下文化，1990年。


（三）、相關網站
1. https://kknews.cc/tech/b2xg5om.html
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/31987113
3. http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
4. http://www.moorinsightsstrategy.com/research-paper-a-machine-learning-application-landscape/
5. http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13604
6. http://ic.tpex.org.tw/introduce.php?ic=D000