創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的Insilico Medicine,看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企,一起進行“AI+生命科學”的顛覆式創新!
改造者系列:AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式。
英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力:在今年2月和8月,半年的時間內,先後公佈了兩種臨床前候選藥物,分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。
在采訪中,英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示,AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學,長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
AI製藥領域於2014年左右興起,在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律,加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI,我們50個人可以做到的事情,比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」,英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2
1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」,彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis)和史蒂芬·科特勒(Steven Kotler)著。
■本期受訪嘉賓:Alex Zhavoronkov
英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式,加速研發進程,為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。
Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位,約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位,以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。
■對談實錄
Q1 英矽智能原來在美國創立,後來為什麼選擇遷至中國?
Alex:中國構建了一套完善的體系和土壤,吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者,包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者,能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究,擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模,甚至與大藥廠競爭。
Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作,在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗?
Alex:創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類:2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習(deep learning),或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network)出現,AI製藥開始興起。同時,許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊,如果想要獲取AI方面的知識和技能,就必須與初創企業合作。作為交換,那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運,創立時間(2014)正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了,很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用,只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企,與之建立合作。
然而據我的觀察,儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊,但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例,在2014—2019年間,英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文,然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇,位列其次的諾華有54篇。
藥企往往也不知道從何處開始應用AI,而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是,在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前,首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工,針對不同部門銷售定制化的模塊,而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊,部門之間的協同往往沒有那麼強。因此,AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊,對症下藥,英矽智能通常一次只銷售一個模塊。
儘管銷售是模塊化的,AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期,設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解,中國還沒有任何一家同行,同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺,能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外,英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現,藥企可以自行操作,用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。
最後,對於藥企而言,如果想要應用綜合的AI解決方案,需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色,AI企業可以選擇與之合作。
Q3 在您看來,未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼?
Alex:在未來,最重要的不是AI技術,而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業,他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的新方式。
AI初創公司需要積累足夠的行業專識,理解藥企的需求,學習藥企的經驗,並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用,並且模塊之間能夠很好地兼容,能融入業務流程,且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別,但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越:實驗論文不能被跨越,你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性;實驗中的生物過程不能被加速,你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動,你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。
所以,對於AI醫藥企業而言,下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學?如何理解跨物種生物學?正因如此,我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向,即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化,來創建數字孿生(digital twin),進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。
■要點回顧
1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業,幫助AI初創公司,即「改造者」,迅速汲取經驗、擴大規模,加速行業創新與賦能。
2、在與垂直行業企業合作時,「改造者」既要有端到端的解決方案,也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案,能夠擴大服務範圍和客群,提升「改造者」的競爭優勢。
3、未來最重要的不是AI技術,而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1,790的網紅李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道,也在其Youtube影片中提到,本集主題: #國立臺灣史前文化博物館 #臺灣南島民族廳 聽完了臺灣史前史,再來就是要進入了南島民族廳,邀請到展示教育組 #蔡念儒研究助理,來帶著聽眾朋友一起逛臺灣南島文化與臺灣的16個族群。 展覽說明: 臺灣南島民族的文化內涵相當豐富,且各族群的文化有異有同。本項展示採取一個族群一個主題的...
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今天的閱讀單元,由沈雲驄代班,邀請政大商學院EMBA執行長 黃國峯、Impact Hub Taipei共同創辦人暨執行長 陳昱築來到空中,帶大家導讀書籍《搞砸無畏:失敗中創造改變的30個處方》/ 早安財經。風靡全球的「搞砸之夜」(Fuckup Nights),是2012年在墨西哥發起、目前遍布全球逾150個城市的活動。創業家、藝術家、政治人物等各界菁英,在活動中透過7分鐘、10張投影片,分享自己搞砸的故事以及從中學習到的經驗。
「搞砸之夜」主辦者──全球知名組織Impact Hub 台北分部,特別與台灣知名管理學者黃國峯博士合作完成這本書。在書中,除了梳理一個又一個充滿啟發的搞砸真實故事,一一破解經常被創業者誤解的管理迷思。國際商場上的成功故事你聽多了,來看看台灣創業搞砸者的搞砸心得吧。踏上失敗陷阱、搞砸了自己的事業之後回頭看,他們從中吸取什麼樣的教訓,供讀者引以為戒?
📻聽重播按這裡!https://youtu.be/JgxD27cyct8
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◎節目簡介:
風靡全球的「搞砸之夜」(Fuckup Nights),是2012年在墨西哥發起、目前遍布全球逾150個城市的活動。創業家、藝術家、政治人物等各界菁英,在活動中透過7分鐘、10張投影片,分享自己搞砸的故事以及從中學習到的經驗。數年來「搞砸之夜」在台灣掀起熱潮,吸引數以千計聽眾與讀者。在「搞砸之夜」上,知名創業家、經營者與各界名人罕見地坦誠分享自己的失敗經驗──如何賠光股本、如何與合夥人鬧翻、產品如何滯銷、品牌如何搞砸等等。血淚斑斑的真實故事,為參與者帶來「千金難買早知道」的珍貴啟發。多位知名新創企業家所分享的失敗故事,更成為創業社群中常被提起的話題,並吸引管理學界的高度關注。
「搞砸之夜」主辦者──全球知名組織Impact Hub 台北分部,特別與台灣知名管理學者黃國峯博士合作完成這本書。黃國峯博士為政大EMBA執行長,也是國內知名策略學者,多年來深入研究與撰寫的商業個案,備受肯定。黃博士以曾在「搞砸之夜」上分享失敗經驗創業家的故事為素材,並與創業家們進行多次訪談之後,完成這本書。
在書中,除了梳理一個又一個充滿啟發的搞砸真實故事,黃博士更提出一套非常實用的系統性分析架構,供創業家、經營者思考關鍵策略與組織營運管理觀念,一一破解經常被創業者誤解的管理迷思。國際商場上的成功故事你聽多了,來看看台灣創業搞砸者的搞砸心得吧。踏上失敗陷阱、搞砸了自己的事業之後回頭看,他們從中吸取什麼樣的教訓,供讀者引以為戒?
◎來賓簡介:黃國峯
國立政治大學企管系專任教授、政大商學院EMBA執行長、教育部教學實踐研究計畫商管學門召集人。專業領域為策略管理、組織管理、科技管理、國際企業管理、創業管理,基於對個案教學之熱衷,曾撰寫多個台灣知名企業個案,包括鼎泰豐、桂冠實業、王品集團(中國)、鮮乳坊……等。在企業實務方面,黃教授曾輔導及培訓多家海內外企業,協助企業轉型與成長。近幾年,更為不同產業提供顧問咨詢服務與企業培訓,具豐富的專業知識及教學經驗。
◎來賓簡介:Impact Hub Taipei
Impact Hub是全球最大的社會創新網絡,更是一個提供會員各種資源、靈感、合作機會與擴大社會影響力的獨特生態系統。Impact Hub Taipei於2015年成立,是華語世界第一間Impact Hub,也是亞洲第一間獲得B型企業認證的Impact Hub、台灣第一間通過B型企業認證的共同工作空間與影響力孵化器。在台灣以「老屋新生與空間營運」、「社會創新加速與孵化」、「SDGs創新教育與策展」、「全球社群網絡與計畫」為主要服務面向,並將成功經驗複製至「台北NPO聚落」,持續創造對全球永續發展的正面影響。
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Google、軟銀都陣亡過!盤點 AI 專案失敗的 4 大原因
Posted on2021/02/04
若水AI Blog
【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界,許多企業搶做「數位轉型」,從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等,透過科技的導入來提升效率與效能;而對製造業企業而言,原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。
在這之中,AI 的運用扮演很關鍵的角色,如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行,是許多企業面臨的挑戰,有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的?(責任編輯:賴佩萱)
作者:若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕
2020 年,突如其來的新冠肺炎疫情(Covid-19)改變了許多產業的命運,同時加速推促 AI 落地的速度,AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。
若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷,順著這波改變,推出全新系列內容:與機器學習(ML : Machine Learning)、AIOps 智慧運維(Artificial Intelligence for IT Operations)有關的實用文,分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。
【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招:
1. AI 資料來源要多元,避免學習偏誤
2. 標註前,請先建立客觀的 AI 資料標註(Data Annotation)原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言,會更容易成功
企業都想做 AI,但實際上沒那麼簡單
根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計,成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際,許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧:
Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗,拖慢醫療流程;美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人,引發種族歧視爭議。
在日本,軟銀(Softbank)社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員,沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性,計畫負責人只好承認失敗:「我們把機器學習(Machine Learning)想得太簡單了」。
AI 專案難實際執行,問題出在哪?
若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案,從橫跨各大產業領域的專案經驗,整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。
1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料
無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業,還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業,都曾經在同一個地方卡關:AI 資料標註品質有做到位元,但 AI 模型卻無法應用落地 。
為什麼?
原因在於,客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集(Open Dataset)或是免費的商用網路圖片,企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註(Data Annotation)讓機器學習,但是放到實際場域測試後,經常發現 AI 模型成效不佳,無法適用於實際場景,最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練(Model Training)。
因此 在 AI 專案開始前,建議企業首先需要在內部建立資料資料流(Data Pipeline),而在收集資料時,不只使用開放資料集(Open Dataset),也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型,全盤考量資料類型、角度等多元性,避免機器學習偏誤 。
2. AI 資料標註原則定義不夠客觀
與企業工程師對接 AI 資料處理需求時,當我們詢問這批人臉辨識(Face Recognition)的 AI 資料標註的原則是什麼,常常會接到諸如此類的回答:「頭太小的話,就不要標註數據」。
一般人的邏輯覺得很合理的事情,對於機器學習(Machine Learning)來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ,例如,所謂的頭太大、太小,換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel?如果圖片背景融色或模糊,也需要標註起來嗎?
一旦 AI 資料標註原則不夠客觀,AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習,當專案換了一位工程師,機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗,原則的訂定最好透過「對話」,藉由反覆詰問,才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習(Model Learning)成效。
為了清楚定義圖片融色或模糊的問題,我們採用國際照明委員會(International Commission on Illumination)訂定的 Delta E 標準,和影像(圖像)品質評估標準 BRISQUE,和客戶確認彼此認知是否一致。
根據國際標準,人的肉眼能分辨得出來的色差,至少會在 Delta E 值 2 以上。所以,當一張影像測出來 Delta E 值小於 2,就表示這張圖的融色程度太高,無法標註。
假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」,團隊也會根據 BRISQUE(影像品質評估標準)的標準,輸出不同模糊指數的圖片,請客戶確認所謂的模糊,具體來說是 70% 還是 80%。
3. AI 模型訓練(Model Training)沒有循序漸進
以肢體行為辨識(Posture Estimation)為例,Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點(Key Point),後來逐步發展成 25 點,甚至快 40 點,有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點,直接拿去機器學習(Machine Learning)。
說起來,機器學習和教小孩很像,一下子給太多的特徵點(Feature Points)反而會「揠苗助長」,導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶,一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為,但是人的行為百百種、語意切割(Segmentation)的變異度也高,就比較難學得好。
當這些客戶再回頭來找若水,通常會比較循序漸進,從小地方開始逐步改進 AI 模型。
4. 缺乏管理層的理解與支持
AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩,然而 AI 要能夠順利落地,除了上述三項實務建議,企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者,可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層,對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念,比較缺乏深度的理解,也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗,從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源,或許能有所助益。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU
豐泰組織架構 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最佳解答
本集主題: #國立臺灣史前文化博物館 #臺灣南島民族廳
聽完了臺灣史前史,再來就是要進入了南島民族廳,邀請到展示教育組 #蔡念儒研究助理,來帶著聽眾朋友一起逛臺灣南島文化與臺灣的16個族群。
展覽說明:
臺灣南島民族的文化內涵相當豐富,且各族群的文化有異有同。本項展示採取一個族群一個主題的方式,介紹各種具有代表性的文化面向,包含族群關係、族群文化的多元性、建築文化、兩性與親屬、海洋文化、會所制度、生計方式、祭儀、精靈觀念、分合與連結等。展廳中除了呈現原九族文化,亦介紹近年歷經民族識別過程的七族,以完整呈現當代臺灣原住民族的重要發展歷程,及其族群文化,並且延伸介紹世界南島語族跨越海洋的文化連結。觀眾參觀所有的展示廳之後,對於南島民族文化的豐富內涵可以獲得一個初步的印象,並且做為更進一步探討的基礎。
社會人群關係:
本展示室為南島民族廳的第一廳,介紹了世界南島語族的範圍以及可能擴張的途徑,試以說明臺灣原住民族與世界南島的關係。透過多媒體的互動,一覽臺灣原住民族的基本概況,同時在展廳內迴廊上,還有多媒體觸控語言學習機,以真人發聲,學習臺灣原住民族的基本問候語。本展示室另呈現族群之間的人群關係,諸如透過契約的展示介紹平埔族與外來族群的互動關係。泰雅族與周邊族群的多元文化融合,在文面與織布文化上,又擁有在地的文化獨特性。排灣族的聚落與建築是以大型繪圖介紹部落的選址與空間佈局,而建築生活空間,則是以石板屋立體模型呈現。此外,在族群人群關係中,還介紹了阿美族重要的兩性分工的互動模式。
工藝、生計與社會:
本展示室的主題為雅美族(達悟族)海洋文化的工藝技術、卑南族會所制度的社會組織、魯凱族現代的生計方式等。縮為「工藝、生計與社會」作為展示室的標題。本展示室最醒目吸引人的,即是放置展廳中間的三艘雅美族拼板舟,並採用多媒體播放方式介紹整體架構的組成。展示中有十二人座的大型刻紋的拼板舟,也有小型無紋飾的拼板舟,它各具什麼特性,邀請您來參觀討論。在卑南族會所制度的介紹是運用多媒體播放,同時也放置了少年會所的模型,並且透過大型繪圖介紹了會所內學習的內容。此外,為了讓大眾瞭解臺灣原住民的現代生活情況,特別將魯凱族散布在各行各業的工作照片,製作成大型百工圖呈現在展示室的挑高牆面上。
祭儀與精靈觀念:
臺灣原住民族的原始信仰相當地特殊,本廳採用大型繪圖、文物與看板介紹賽夏族、鄒族、布農族的祭儀與精靈觀念。 並以多媒體播放賽夏族、鄒族的祭典紀錄片。賽夏族的矮人祭是南島民族之中相當特殊的祭典,祭祀中述說著族人與矮人之間的關係。這也是族人展現傳統祭儀、服飾與
社會型態的重要祭典:
戰祭與小米祭是鄒族的重要祭典,呈現部落與家屋的結構關係。近年來鄒族積極走出部落,進行以傳統儀式為基礎的文化展演,1997年演出舞台劇《Tsou伊底帕斯》。 布農族的巫術具有除病消災或使人身陷災厄的效果。巫術多由巫師進行,成巫儀式、法器以及每年增強法力的祭典是巫師力量的來源。但巫術絕非巫師的專利,而是所有的人都想要嘗試學會的一種能力。
分合與連結:
近年臺灣原住民族的民族意識逐漸提升,2000年後政府識別出七個民族。本主題除了用圖文介紹臺灣原住民族的歷史概況,以及識別出的七族傳統文化,同時也呈現七族強化的文化特質。如噶瑪蘭族的香蕉絲文創產業;撒奇萊雅族的重現火神祭;太魯閣族語言文字化的族語詞典;賽德克族文化展演的多媒體運用產物;邵族的觀光在地發展的神話商品;拉阿魯哇族的貝神祭;卡那卡那富族的米貢祭。此外,臺灣原住民族的發展,已跨越到世界南島語族的視野。在最後,以大量的活動照片(包括南島語族文化特徵,以及在臺灣與海外舉辦的各項交流活動「南島文化節」、「世界原住民廣電聯展」、「南島語族至臺灣原住民族部落探尋」、「臺灣原住民族海外南島文化交流」等),呈現臺灣原住民族與世界南島語族的重要關係。
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事實上,成立於民國六十八年的豐泰托兒所,今日可以成為豐泰員工凝聚力,是創辦人王
秋雄始料未及的結果。當時只因為解決許多員工照顧子女的問題,好讓員工可以無後顧之
憂地專心工作,因而設立了豐泰托兒所。凡是豐泰員工的子女都可以免費到托兒所上課,
直到七年前,才因托兒所負擔沈重,改為每月酌收七百元的餐點費,即便是如此,對於豐
泰員工而言,仍是一項相當具有吸引力的福利。管理從嚴方面,豐泰企業的營運制度講求的
是紀律,什麼時候該做什麼事,什麼地方做什麼事,一切都有規定,即使是員工的廠外生
活,都必須按照公司規定行事,一旦被公司發現違反規定,必定受到處分。
ˉ
舉例來說,在斗六市裡看到騎機車帶安全帽的騎士,九十%是豐泰的員工。因為公司規定
,凡騎機車不戴安全帽的員工,一旦被公司發現,初犯者記小過,累犯便可能被開除。豐
泰員工在每年的特休假裡 ,必須主動安排一到兩天的時間,親自到豐泰托兒所擔任義工
,屢次未遵守規定者,公司將強制員工把小孩領回,不再為該名員工負擔起照顧小孩的責
任。
ˉ
儘管豐泰企業裡員工對此規定,私底下多少會有公司要求過分嚴格的抱怨,但卻都捨不得
離開豐泰。因為在豐泰裡不僅有各項誘人的福利,該公司作業員平均薪資可達三、四萬元
,與新竹科學園區相當,也令許多勞工趨之若鶩。而豐泰便在穩定的人事組織下,充分發
揮團隊的經營績效與競爭能力。
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NIKE繞著地球跑
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隨著耐吉公司市場腹地急速擴大,豐泰企業亦從單一公司逐漸轉型為國際型高科技製鞋集
團。截至目前為止,豐泰企業除了台灣的五條生產線之外,海外生產廠還包括了印尼廠十
五條生產線,越南廠八條生產線,計畫中推動的生產線則有印度、巴基斯坦、墨西哥等地
。由台灣豐泰企業為中心點,呈放射狀的發展模式,也讓豐泰企業的組織架構產生變化。
重新組合的經營體制中,豐泰總經理王秋雄為所有員工開創出獨當一面的機會,又一次燃
起豐泰員工續留在豐泰體制內發展的願望。
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而為因應耐吉公司世紀大計畫,豐泰企業與耐吉公司以往「男主外、女主內」的關係也將
有所變化。首先是豐泰企業與耐吉公司第一件正式的合資計畫,即將在大陸蘇州誕生。蘇
州廠初期的生產規模是四條生產線,未來再視生產情況持續增加。其次是,耐吉公司預計
到公元兩千年年產量可提升至三百億雙,較目前的產量激增兩倍,豐泰企業也摩拳擦掌地
積極準備當中,據公司預估,五年後豐泰企業國內外總營業額可望達到一百八十億元,比
目前增加一百億元。
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豐泰企業總經理王秋雄更是信心滿滿地指出,未來五年,台灣豐泰企業不僅將跟隨著耐吉
運動鞋同步成長,基於過去二十五年所累積下來的合作默契,豐泰與耐吉之間的關係,在
二十年內都不會發生問題。豐泰企業與耐吉公司攜手迎向二十一世紀,再創高潮的盛況,
指日可待。
滿腦子都是鞋子的「C.H王」
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提起豐泰企業創辦人王秋雄,國內可能很少人知道他究竟是何許人。但全球運動鞋業界裡
,說到「C.H王」,那可是無人不知無人不曉的響叮噹人物。
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王秋雄的名氣,來自於「別人不能的,他一定行」。因為在他手裡,沒有一雙運動鞋不能
做。不論耐吉公司交給他多麼困難的設計,多麼特殊的材質,他都可以把它從平面變成立
體,做成一雙別人做不到的運動鞋。
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王秋雄雖然學的是工商管理,但豐泰企業裡許多的製鞋技術與機器設備的發明,都出自於
他的點子。他的理論是「女人嫁人就該會煮飯」,所以作製鞋業老闆的他,就順理成章的
會發明製鞋技術與設備。
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據了解,全球第一台製鞋輸出帶便是王秋雄的傑作。當時在機械車床上,看到以齒輪作為
動力的輸送帶,讓他聯想到製鞋時的需要,經過他的設計與改良之後,成為今日製鞋廠內
處處可見的輸送帶。事實上,諸如此類的例子還很多。
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王秋雄不僅與許多製造業老闆一樣,都以超時的工作量把工廠當作家,他更把家設在工廠
內,天天與工廠為伍。每天腦袋裡裝的盡是如何做鞋子,他甚至在馬桶邊上擺著留言條,
想起什麼點子便隨手記上。
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二十五年來,豐泰企業在他辛勤的努力下,成為國際上少見的高科技製鞋公司,而「C.
H王」的名字更享有國際知名度,就連中國大陸製鞋業都慕名而來,請他前往大陸投資。
大陸製鞋業為了讓他點頭,首先向他的長期合夥人耐吉公司動之以情,然後再向他進
行遊說,當時礙於對大陸投資禁令,因而興趣缺缺的他,以大陸設廠可以,但他不出錢的
要求當作藉口,希望能婉拒對方的邀請,未料,大陸方面竟答應了他的要求,使他成為台
商前往大陸投資熱潮中,唯一沒出過錢的老闆。
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如今,享有國際知名度的「C.H王」,工作仍是他的最愛,眼中只有運動鞋的他,竟忽
略了每天陪他逾時工作的辦公桌已經超齡,破舊的程度實已到了該退休的地步。而在他身
上也看不到任何功成名就的產物,一件路邊都可以看得到的襯衫、簡單的便鞋,以及平價
的手錶,是他數十年如一日的裝扮。從他口中得知,截至目前為止,陪客戶打球是他唯一
可能會用到錢的時候。
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王秋雄說,他的滿足與成就來源,是在於不斷地承受壓力與突破壓力後,所受到的肯定,
至於金錢與名氣,對他實在不具特殊意義。樂在工作的他,看到目前已在公司服務的兒子
,同樣也有樂在工作的傳承,則是他今後最大的快樂根源。
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