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大陸在昨天的比賽以1：7不敵日本，小組賽吞下3連敗，遭到淘汰。同時在分組墊底的他們，下一屆也將和中華隊一樣，從資格賽開始打起。賽后，隨隊赴日的大陸體育總局手曲棒壘中心主任陳旭接受陸媒採訪時表示，要打資格賽不是壞事，能多累積球員的經驗，東京奧運會全力以赴去拼、提高球隊競爭力。
對於這次的失利，陳旭表示「這已經是我們所能派出的最強實力了，這次日本的實力依舊是小組最強，古巴比上次差點，但也是老牌勁旅，澳大利亞雖然是新兵，但選手大都在美國打球，實力都很強。我們國內球員國際比賽打的少，防守沒問題，可他們進攻上沒打過這麼快的變化球，我們自己的投手投不了這麼快，沒這麼多變化球，這確實是有差距。這次韓國和台灣也被打掉了，歐洲和大洋洲上來啦，都是美國國籍的外援球員在打。」
中國這一次參賽，在守備以及投手上，都被外界認為有很大的進步，尤其是二壘手杜曉磊以及三壘手張寶樹幾次精彩的內野守備，甚至還上了大聯盟的官網。不過在打擊上明顯發揮的就比較差了，在上一屆經典賽至少還能打下4分，而本屆卻僅在最後1戰靠腳介紹程拚到1分。
事實上，大陸的棒球在一段時間上，曾經蓬勃發展，1992年到2005年的這段期間，幾個重點城市包括天津、廣東、江蘇、北京、廈門等幾個台商較多的地區，都有出現棒球隊的雛形，而在國際賽屢創驚奇的「京奧班底」，正是在這個時期所培育出來的。
但是好景不常，在2005年新加坡舉行的國際棒球聯盟會議上，棒球項目以50票：54票落敗，就此從倫敦奧運會上除名，這對依賴體發會所主持的奧運專案為生存糧食的大陸棒球來說，無疑是一記重擊。
陳旭表示，大陸這幾年因為棒球離開奧運會，重視程度下降不少，本屆雖然回歸了，但因為過去停滯了一段時間，要在短期間恢復，並不容易。
不過他也提到未來還是會盡力發展基層，並推動聯賽職業化，要在2020年東京奧運會上有所突破有點難，但還是會全力以赴去拼，採取多種辦法來盡快提高水平和競爭力。
大陸隊本屆比賽3連敗遭淘汰，下屆比賽必須從資格賽打起，但在陳旭眼裡這不是壞事，他認為大陸球員本來參加比賽就少，經驗特價產品不足，打資格賽剛好能增加實戰經驗，也會盡力爭取打回正賽。
東京奧運會的預選賽辦法，將會在今年10月份國際棒聯大會上確定。屆時不管是和亞洲區爭名額，還是世界區一起爭奪，大陸方面都會努力爭取。
工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】
2017年開春，神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。
研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。
首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。
再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。
最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。
值得注意的熱門產品是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。
隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。
展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）
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