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林一平
國立陽明交通大學資工系終身講座教授暨華邦電子講座
2021-09-03
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南加州愛迪生公司
我曾參訪美國南加州愛迪生公司(Southern California Edison Company;SCE)的智慧電網,對這家公司相當感興趣。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-09-03
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產業研究12堂課(7) :定位策略:一方水土養一方人,每個時代都造就不同英雄
時代變了,過去承仰上意、以PC品牌大廠馬首是瞻的時代,強調的是白領階級商機。在2000年以後手機崛起,中國市場越來越重要,如何定義中國手機市場的需求,甚至掌握上游的供應鏈,對很多世界級的顧問公司變成一個高難度的挑戰。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-09-02
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產業研究12堂課(6) :情境分析:明白自身所處位置與競爭優勢
每個產業不同,甚至階段不同,產業分析師也可能面對極大的差異。想像力極為豐富的印度人非常善於定義問題,解決問題的工作就留給東亞勤奮的台灣人、日本人、韓國人。其實,不管從事什麼工作,定義問題經常比解決問題更重要,在複雜的環境中找出問題的癥結,這是很多優秀印度人的專長,也因此矽谷的印度裔CEO遠比東亞的東方人多。
顏哲淵
聯齊科技總經理
2021-09-01
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日前輔助市場上線 應整合多元能源調度手段
結束疲勞的一天回到家中,換上家居服,打開電視、空調、風扇,慵懶躺在沙發享受從冰箱拿出的冰涼啤酒,這可能是許多人都很熟悉的場景,插頭一插就有電是台灣人民習以為常的方便。台灣在世界銀行2020年經商競爭報告中,電力取得項目世界第九名,電價卻是世界第四低,僅高於墨西哥、中國及馬來西亞,可說是CP值非常高,又穩又便宜。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-09-01
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產業研究12堂課(5) :Insights是與顧客共構的戰略答案
一個好的分析師,要知道一些別人不知道的事,也要知道如何以最有效率的方法將資訊提供給正確的對象。例如特殊的資訊管道、掌握專家觀點等。誰能在網路時代掌握大量產出的數據,並且以最有效的工具進行分析,將是產業分析師致勝的關鍵。但更關鍵的是,定義各種不同數據的功能、價值,在不同的場合、時間,傳遞給不同的對象。
徐宏民
國立台灣大學資訊工程學系教授
2021-08-31
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Tesla為何自己設計晶片?
Tesla前些日子召開AI Day,揭露他們在自駕車未來的AI軟體以及晶片布局。目前市值最高的汽車品牌,在乎的技術是AI軟體以及運算晶片上的突破。前幾年還不清楚為何Tesla抱怨車用晶片供應商提供的晶片不敷需求,要自己設計,幾年之後他們推出自己的車用晶片,包含了12個CPU,一顆GPU,2顆NPU (每顆算力36.86 TOPS)。而原因日益明朗:深度軟硬整合。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-08-31
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產業研究12堂課(4) :Analysis與Analytics其實很不一樣
Analysis與Analytics兩者有所不同,在台積電、華碩長期從事產業研究工作的蘇豔文說:「Analysis是基於過去的歷史資料做出的分析,而Analytics是具有前瞻性的數據推演」,個人認為這個說法很正確,也值得探索兩者之間的不同。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-08-30
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產業研究12堂課(3) :從News到Information與Infographics
Infographics是指視覺化的資訊或數據(A visual representation of information or data),加上PPT這種最近一、二十年才廣泛應用的數據表現方式,產業分析師可以使用的工具越來越多,也因為工具的平民化,挑戰也越來越大。我們把前端的新聞或圖表,彙整成為視覺化的Infographics,這對讀者、聽眾都是很有效率的方法,而這也成為現代分析師非常基本的條件。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-08-27
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產業研究12堂課(2) :Raw Data是產業研究的定海神針
一般不常花時間找資料的人,不太會理解整理初級資料(Raw Data)的專業與成本。很多人都會說「Garbage in, garbage out」,如果不知道從哪裡找資料,不僅容易偏離主題,也是浪費社會資源。
黃欽勇
DIGITIMES暨IC之音董事長
2021-08-26
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產業研究12堂課(1) :質變還是量變?數據驅動新時代到來!
我有很多年的產業研究經驗,彙整資訊、繪製圖表通常自己來,但工具不斷進化,我不敢敝帚自珍,也知道大家各有所長,接下來總共有12篇文章,以野人獻曝的心情,探討36年來我在這個行業的學習心得。
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