過去一個世紀以來，以石油和天然氣為主的「能源經濟（Energy Economy）」一直主宰著全球經濟脈動；但是近二十年來以網際網路、雲端服務、大數據分析、及物聯網領軍的「資訊經濟（Information Economy）」，正迅速的透過產業典範轉移創造更高的投資價值。二○一一年以來，全球市值排名前十大企業中，原有四家與石油和天然氣相關，但是到二○一四年只剩下二家還在前十名；相對地，前十名內卻有三家資訊技術（IT）的企業市值持續暴增：第一名蘋果增加百分之七十二，第三名微軟增加百分之七十六，以及第四名谷歌增加了百分之一一○並排名上升二十名。

不同於「能源經濟」裡的天然資源有其耗竭的限制，「資訊經濟」中的珍貴資源來自資料，具有數據爆炸、無國界、開放使用、重複使用四大特色，資料數量不但不會用盡且還會持續劇增成為大數據，也不被侷限於實體國界，可以透過開放平台取得，並多次重複使用而增加應用價值。因此透過資料之蒐集、分析，及結合領域知識並轉化為客製化及高附加價值的應用與服務，將有如頁岩油氣在「能源經濟」中成為未來最重要的經濟遊戲規則改變者之一。

二○一○年全球數位資料量一．二ZB，預估二○二○年會達到四十ZB，成長三十倍以上，其中超過百分之七十資料將由消費者所產生，約百分之八十屬於非結構化資料，例如影音圖檔、社群網頁等資料。涉及大數據技術與服務相關的市場規模，二○一四年已超過一六五億美元，預計二○二○年將持續成長超過七百億美元，年複合成長率為百分之二十七，約為一般IT支出成長率的六倍。其中，基礎設施將占約百分之五十，包括伺服器、儲存、網路、高效能資料分析、資料中心軟硬體基礎設施、基礎設施雲端服務等；服務將占百分之二十八，包含顧問服務、外包服務、資訊技術專案服務、教育訓練等；軟體將占百分之二十二，包含資訊管理軟體、探查與分析軟體、應用軟體等。

大陸的阿里巴巴每年十一月十一日光棍購物節單日營業額不僅持續刷新紀錄，透過支付寶每分鐘已處理超過二百八十五萬筆的資料，未來將可蒐集大量消費者資訊，涵蓋用戶購物喜好、瀏覽紀錄、商家交易紀錄、以及支付數據等，透過分析，可衍生更多相關的加值應用服務。其中針對假貨的追蹤，已在大數據建模系統中進行每秒一億次的分析，並與警局合作，達到實際打擊和嚇阻犯罪的效果。

在此波「資訊經濟」中擔綱領頭羊的物聯網，未來商機龐大，估計二○二○年時裝置量可達到三百至五百億台，是手機數量的數倍，其應用市場廣泛可涵蓋健康照護、運動休閒、能源與環境、生產製造、保全監測、交通與物流、學習與教育等，市場預估產值在三千五百億美元以上。未來物聯網的許多重要應用都將與大數據分析和加值有關，但尚未確定何者將是未來的殺手級應用，因此目前台灣廠商與其他全球競爭對手站在同一起跑點，有別於個人電腦與手機時代，台灣僅以追隨者之姿跟隨在全球市場領導者之後。若是台灣廠商想要把握住「資訊經濟」時代兩岸之大數據商機，建議需要掌握五大關鍵要素：

創造以人為本的使用者價值

過去台灣廠商已經從OEM/ODM製造業奠定掌握關鍵解決方案與技術的深厚基礎，逐漸從施振榮先生所倡導的「微笑曲線」，發展強化與品牌和研發相關之商業模式，但未來應該更進一步以解決以人為本的核心問題（Problem-centric）為前提，追求以使用者價值創造（User Value Creation），搭配突破性解決方案與技術（Breakthrough Solution / Technology）及持續性商業模式（Sustainable Business Model），才能促進整體產業轉型升級。如何針對使用者的需求創造更高的價值，取決於是否能先掌握消費者及企業客戶的未滿足需求，再尋求有差異化的創新解決方案，包含產品與服務；而不是先發展技術和產品，再尋求使用者和市場的出海口。

為了創造更高的使用者價值，台灣企業需要建制關鍵核心能力，包含領域專業知識、關鍵技術、企業管理制度與文化、策略合作夥伴、以及最重要的人才延攬與培育，特別是與跨領域歷練、系統整合、國際經驗、文化創意設計相關的人才，都是所有關鍵核心能力的重中之重。

善用大數據滿意解與槓桿群體智慧

儘管在「資訊經濟」中的資料數量已經持續爆炸性成長，進而帶動大數據分析的需求，但是大陸工程院李德毅院士曾說過，在大數據時代人們不需要確定解，而是希望得到一個「滿意解」。這其中的意涵在於許多大數據相關的應用與服務，資料往往是非結構性的資料，例如視訊資料、聲音資料、圖像資料、網站資訊等，資料來源與相關生態社群內的利益關係人通常是錯綜複雜，且不易用傳統的資料分析方法追求精準度分析比對、找出因果關係的合理性，所以只要資料分析與應用能夠達到符合使用者需求並且創造出差異化的價值，就是得到滿意解。舉例而言，如果智慧手錶的功能之一是要使用者多散步強化身體健康，那麼數步測量和身體健康資訊並不一定要追求精準的絕對值，只要每次使用後能以相對值的進步進而激勵使用者保持運動，就是大數據滿意解的最佳應用。

另外，在大數據分析方法中，除要利用日漸精進之人工智慧運算技術之外，更需要善用群眾智慧與網路社群的力量。例如，若要做到以圖像比對或是光譜分析偵測餐飲卡路里含量或是營養成分，可以透過消費者評鑑或是餐飲達人認證再加上行動上網，更能達到滿足使用者需求的速度、成本以及群眾參與感和成就感。

以台商全球製造業版圖為內需應用市場

生產製造預估是二○二○年大數據的前五大垂直應用市場，約占百分之十，且在物聯網的應用市場上約占百分之十九，排名第一。通常在一般新興產業上，台灣沒有龐大的內需市場可以讓廠商仰賴國內市場快速擴充規模，但是台灣長期在生產製造，包含高科技及傳統製造產業已累積強大的競爭基礎，並且台商海外生產據點遍布全球各洲，再加上出口到各地製造業的製造設備，台商全球製造業版圖可以成為台灣製造業的最大內需應用市場。

舉例而言，台灣電子產業已在利用大數據的分析，提升製造業之優化製程良率與提高製造效率，進而提升品質，降低製造成本。可以進一步設計出融入製造業相關的領域專業知識之系統工具，輸出至台商遍布全球的製造工廠，之後再銷售到其他國家的製造工廠，開創新的系統整合軟體產業。

跨組物聯網搶灘特攻隊

物聯網未來的市場雖大但是殺手級應用尚未確定，台灣產業應兵分多路分散風險，先聚焦在台灣已建立或具潛力的服務型應用生態體系，包含都會型交通系統、以便利商店為基礎的智慧生活圈，以及結合健保系統與志工社群的健康照護體系等，再仿效特種作戰部隊的快速作戰模式，透過跨領域、公民營合作組成「搶灘特攻隊」，快速搶攻擇定的物聯網應用灘頭堡，以速度取代規模、精準取代廣度，避免大規模投入或需要複雜費時的跨單位整合。

每個「搶灘特攻隊」可由民間企業或是法人研究機構擔任領頭羊，但是須由單一政府部會負責整體行政支援，主要任務係針對物聯網應用目標，快速建立實驗性服務生態體系、培育創新商業模式、發展高附加值之軟硬整合技術及建立解決方案系統平台。 合作共創兩岸服務型應用生態體系

以往兩岸產業所形成的產業分工合作模式，大多屬於製造供應鏈上下游垂直分工合作體系，隨著大數據和物聯網等新經濟的崛起，全球許多產業的脈絡已逐漸從傳統的製造供應鏈，延伸成為多向交織的「服務型應用生態體系（Service-based Applications Ecosystems）」，其中除了製造供應鏈，還包含以使用者為中心的消費文化、營運服務、應用軟體、系統平台等關鍵系統。舉例而言，蘋果利用軟硬體系統整合的行動裝置為載具，提供以使用者為中心的創新服務，如線上音樂、App、行動影音、行動支付等，進而整合與智慧行動和智慧生活相關的生態體系。

因此兩岸產業合作的新體系，應思考如何共同合作競逐全球市場，在互利互惠的前提下，展開兩岸間跨領域的技術、標準、製造、服務、營運模式、實驗場域等交流合作，進一步共同以國際合作模式納入其他領先國家參與、擴大支持陣營，在新興科技與應用領域搶占全球領先地位。

最後，未來兩岸的大數據商機將取決於台商是否能掌握「資訊經濟」中資料分析所延伸的加值與應用，並以面對使用者的服務型商業模式整合應用系統，進一步引導關鍵技術的開發和應用，才能立足於高價值創造與高競爭優勢的產業競爭制高點。