最近與不少傳統媒體與新媒體同業聚會，大家都愁眉苦臉，說到電台新聞部與紙媒編輯部陸續裁員，問我經營新媒體究竟該如何突圍？
我簡要回應說，第一要取得用戶，第二要取得用戶時間，第三要取得用戶數據。
就像有人在家中訂閱報紙，有人在書店購買雜誌，新媒體一定要取得用戶，絕對不能落入流量陷阱。有了用戶的時間，才能夠建立用戶數據，這才是真正能夠可長可久的網路商業模式。
以如今人人琅琅上口的AI來說，如果沒有用戶基礎與龐大數據，其實是沒有基本面的，但這正是台灣網路產業發展至今的硬傷！當台灣用戶的時間與數據，都在列強手上，AI產業還沒開始起飛，就已經不斷漏油。
就像過去五年，「大數據」是台灣的顯學，如今產官學研都正搶搭AI列車，當大夥忽悠得天花亂墜的同時，仍須細探其中的差異，就是機器能不能替人類做決定！
以無人車來說，少了方向盤上的那雙手，車輛會自己左轉右轉，到達目的地後，自己還會倒車停車。這就是基於車輛感測與城市交通數據，來讓一台台的無人車，取代龐大規模的開車勞動力。
在日本，很多郊區的巴士司機都是六十或七十歲了，加上人口老化的缺工窘境，這造成自動駕駛技術，都是客運公司在投資！因為他們發現，將來會找不到司機。
台灣也不例外。現在台北市缺1200位、高雄缺700位司機，年輕人都不愛當司機。
事實上，人工智慧技術，就是要讓資訊平台變得更聰明，在使用軟硬體服務時，就會更輕鬆、便利，也更有效率！社會大眾更不用擔心AI會取代人們工作，這就像工業革命與汽車發明後，雖然取代了部分勞動力工作，像是馬車車伕，卻也創造更多新的工作。
經營無人巴士的7StarLake總經理丁彥允（上圖）最近與我聊到，台灣超過200萬人以上的大都會，都必須考慮投入無人巴士。
他認為，建造一公里的捷運要砸48億，輕軌是18億，如果以無人巴士來取代輕軌，造價會大大減少！而在兩條鐵路之間，又是否還要再另外建一條鐵路呢？這段接駁路程，絕對可以用無人車來取代。
基於城市交通大數據，無人車與無人巴士，才能更大規模的提升運量，也更大程度的讓機器自主上路。
不論無人車或機器學習（machine learning）都必須盡快投入，然而當台灣龐大資通訊產業，在軟體人才不受重視的前提下，遑論要進入AI時代？
AI在台灣學界一直擁有很大的研發能量，也培養不少人才，但是學生畢業後卻沒有辦法用AI找到工作，只能隱身在半導體或是零組件產業，或者如AlphaGo的黃士傑，長年在海外工作。
臺灣一流的軟體人才，已經非常稀缺了，他們又能在台灣找到對的工作嗎？這正是產學之間的大哉問。
