【传奇】6万起家舜宇光学如何崛起；国巨疯狂并购只为掌握
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1.国巨陈泰铭疯狂并购，只为掌握定价权？！
2.6万人民币起家的舜宇光学如何崛起？
3.张忠谋看中美贸易纠纷 指情势较先前乐观
4.AI口译官发展史
5.切入AI领域的重要秘密奇兵？宏达电挖来前Google大将助阵
1.国巨陈泰铭疯狂并购，只为掌握定价权？！
陈泰铭接手国巨后，不断透过并购来壮大自己。
被动元件、艺术市场都听他的
陈泰铭矢志要成为全球被动元件的价格制定者，现在几乎所有上下游的被动元件厂，他都有兴趣，还用“锁单”的方式来操作。他有句名言是“摆脱红色供应链，就是把规模做大”，因此，他要“并、并、并”，靠并购成为被动元件龙头。
现今，台股多头正在高唱苏慧伦〈被动〉这首歌。三月以来，被动元件族群涨势惊人，龙头国巨股价更是不断创新高，从今年二月的312元(新台币，下同)起涨，至五月二十九日涨到1075元，涨幅2.4倍，市值已达3762亿元，与大立光共同打造台股“双千金”的时代。
国巨能够达千元高价，要归功于2013年以来经历四次减资，股本从220亿元减到35亿元，减资85％，股价从七元的鸡蛋水饺股，摇身一变成为晋身千元股后。加上近来被动元件大缺货，陈泰铭又在此时不断发动并购，使得被动元件股的动能被点燃，火苗到处乱窜。
“国巨接下来要并购谁？”是当前市场最关注的话题，国巨董事长陈泰铭成为“喊水会结冻”的巨星，只要被点名的被动元件厂，股价就应声大涨，原本落魄许久的被动元件族群主控了盘面，成为陈泰铭个人的最大表演舞台。
国巨近两次并购让市场跌破眼镜
近一个月，国巨就先后启动两次并购案。四月二十六日下午，国巨无预警地宣布隔天停牌，市场传闻纷纷，被点名的公司都纷纷大涨。在意外之中，国巨在证交所宣布要以每股73元，公开收购保护元件大厂君耀，收购金额在16.86亿元至33.65亿元间，这是继今年初由旗下子公司奇力新并购美磊后，再度进行的百分百并购案。
五月二十二日，国巨再度停牌，也是市场一阵乱点鸳鸯谱后，国巨才宣布透过旗下Pluto Merger Corporation并购美国天线大厂普思电子（Pulse Electronics），总交易金额为7.4亿美元（约220亿元新台币），全数以现金支付，要跨足最热门的车用电子元件。但这次并购的是外商，再次让市场跌破眼镜。
子公司现金满满，并购不停歇
不仅如此，在国巨新出炉的年报上，最除了原本持有的奇力新、智宝、凯美、旺诠、美磊、大毅、佳邦等外，还新增九豪7.4％、蜜望实2.1％持股，甚至连对手华新科的股票都买了两千张，虽然国巨说是短期投资，但还是令市场联想陈泰铭是否有新一轮的并购。
有分析师表示，国巨一个月内并购君耀与普思就已经把帐上现金250亿元全花光，未来的并购动能还能持续多久？
况且三年前，国际私募基金橡树资本（Oaktree）以五亿元新台币并购普思，现在国巨以220亿元买下，一家电子元件公司三年就涨了四十四倍，市场质疑国巨买得太贵了。但国巨对外解释，橡树在重整普思的过程中投资不少资金，原始成本约二亿至三亿美元左右。换言之，国巨是以二至三倍的价格买进普思，以普思每年贡献120亿元新台币的营收来看，这项交易确实贵了点。
另有分析师持正面看待，认为国巨减资多次，子公司手中现金满满，不怕没钱并购，也可以用换股来并购。市场认为，国巨的并购不会就此停歇。
陈泰铭矢志要成为全球被动元件的价格制定者，现在几乎所有上下游的被动元件厂，他都有兴趣，还用“锁单”的方式来操作。他有句名言是“摆脱红色供应链，就是把规模做大”，因此，他要“并、并、并”，靠并购成为被动元件龙头。
陈泰铭曾把商场老将搞得天翻地覆
成功大学工程科学系毕业的他，1985年创立台湾阻抗公司，主要销售哥哥陈木元所创立的国巨生产的积层陶瓷电容器（MLCC）及晶片电阻。1989年，台湾阻抗与国巨合并，不久陈木元卖掉手中的国巨持股，与陈泰铭宁静分家。陈泰铭接手国巨后，不断透过并购来壮大自己，至2006年为止，已经并购超过十一家公司，早已是市场的“并购天王”。
顶着小平头、眼神锐利、穿着品味的陈泰铭，却曾经大起大落，现在又再度大起，是台湾电子业带点争议色彩的传奇人物。
过去，“当陈泰铭的股东，不见得是好事”是当过国巨股东的深切感念。他是财务操作高手，早年特爱业外投资，最著名的是，在98年电子业景气大好之时，以每股八十元溢价现增，拿到现金上百亿元。
他拿四十五亿元在信义计划区买大楼，比当时市价贵两成，尔后租给高铁，力挺高铁前董事长殷琪；又拿六十五亿元并购家电大厂声宝三成股权；还拿二十亿元买了跟被动元件完全不相干的英商德记洋行五成股权，为的是想要进口红酒。这些业外投资最后都以小赚小赔处分掉，却已让股东颇有微词。
陈泰铭的犀利与霸气，甚至不近人情，在九九年强势入主忘年之交陈盛沺的声宝案中显露无疑。他还跟东元黄茂雄谈合并，企图整合家电事业，并独断决定东元是存续公司，让陈盛沺差点痛失江山，最后是黄茂雄打退堂鼓，合并案破局。但当年四十出头的他，能把两位商场老将搞到天翻地覆，确实不简单。
国巨最著名的并购案，是在2000年以180亿元的天价并购荷商飞利浦旗下的被动元件厂，但买来后，飞利浦团队却被华新科焦佑衡以高薪挖走，气得陈泰铭对华新科提告，他与焦佑衡从此化友为敌。当时外资也极度不看好国巨高价收购飞利浦，大砍国巨股票，加上被动元件景气开始走下坡，国巨开始由盛转衰。
回头看，即使人才被挖走，但国巨却是买到飞利浦被动元件厂的欧美客户，接触到一线客户，让国巨可以在国际市场上崭露头角，这180亿元也算值得。
陈泰铭也醉心于艺术投资，他从中学到，买画要买到能够掌握艺术市场的“定价权”，他起初买艺术品，专抢拍卖场的“封面”品，而且一买就是一系列。
他从华人艺术家陈澄波、常玉、赵无极、廖继春开始，之后触角扩展到国际，成了法兰西斯．培根（Francis Bacon）、葛哈．李希特（Gerhard Richter）、安迪．沃荷（Andy Warhol）等名画的大收藏家，出售价是由他“喊盘”。只是他成立的国巨文教基金会，最初所收藏的画是从国巨所买的画中“折旧”而来。
追求大毅十年不成
另一件有争议的事情是，2011年四月，陈泰铭与私募基金ＫＫＲ合组遨睿公司，要公开收购国巨下市，在投资市场引发轩然大波，认为陈泰铭大玩财务游戏，最后被主管机关否决，国巨股价遂从十五元跌至七元。这也迫使陈泰铭决定以减资救亡图存，造就今天这种盛况。
现在陈泰铭意气风发，屡战屡胜，过去种种都成了酝酿当前丰盛的利器。然而，最后还是有一家公司，让陈泰铭如鲠在喉、吞不下也吐不出来，那就是大毅。2007年，陈泰铭发动恶意并购，在盘面上抢买大毅股票，持股超过四成，大毅董事长江财宝抵死反抗，把大毅股价拉到两百多元；去年，陈泰铭再谈收购，大毅以实施库藏股反制，还被检调以操控股价搜索。十年多来，大毅还是陈泰铭的心头刺。
“爱喝牛奶，就要买下一座牧场”是陈泰铭的性格。他热爱国际知名品牌Hermes，干脆成为Hermes代理商（现已由Hermes总部收回代理权）；他好收藏红酒，就去买下德记洋行。从过去股东不爱的形象，如今成了股票市场追捧的人物，1998年买股的股东也已开始赚钱。陈泰铭形象大逆转，看得出他近几年放下身段，积极经营媒体及人脉的用心，为他的被动元件天王之路加分不少。新新闻
2.6万人民币起家的舜宇光学如何崛起？
如果说中兴、华为、京东方等红色企业的壮大令人不服气，那么，由9名高中生创业、6万人民币起家，起点与台湾众多中小企业一样的舜宇光学，不靠政府补贴、逐鹿国际市场，市值超越台湾股王，才是台湾企业最该警觉的狠角色，更是大立光最大的敌人！
5月29日上午10点半，香港太古广场3楼门外则塞满大批媒体，他们都是要参加中国镜头大厂舜宇光学的股东年会。本刊记者独家进入股东会现场，直接面对面询问舜宇光学董事长叶辽宁与行政总裁孙泱。
过去两年，舜宇股价暴涨数倍，但近来却也因为大客户中兴通讯一案被美国裁罚、让舜宇股价在一个月内暴跌2成，各方散户都好奇，舜宇还能不能维持高成长？
能不能吃到苹果？
股东会聚焦 是否将与大立光竞争
前一天，另一家大厂瑞声科技在股东会上强调，将大举进军镜头市场，在智慧型手机市场饱和后，舜宇将如何因应日益激烈的竞争？公司又何时可以比肩大立光、打进苹果市场？
“我们还没有做到『A』公司（指苹果的订单），因此这一块我们跟大立光没有竞争，也不是我们规划好了就会发生，”董事长叶辽宁说：“但很多事情正在改变，以前大立光不只是业界第一，它根本是唯一！现在不同了，第二、第三都追赶得很快！”
“ROE只是结果，我们真的不把这些数字当成工作目标。”行政总裁孙泱强调，舜宇从不把自己定位成生产镜头或任何一个特定产品的厂商，反而认为自己是“解决视觉需求的公司”，所以从智慧型手机做到车用自动驾驶系统、安全监控系统，甚至医疗元件，只要客户有视觉相关的零件需求，就是舜宇的机会所在。
舜宇在手机镜头成长飞快，车用镜头出货量业界居冠，过去两年多，香港挂牌股价暴涨超过3倍，令公司取代国泰航空、跻身恒生指数成分股。“舜宇会不会飞得太靠近太阳了？”美国《霸荣周刊（Barron"s）》评价舜宇时，便如此打趣的形容。
“很不中国”的舜宇光学
没有政府背后撑腰 不靠国内市场撑盘
舜宇光学不仅被视为是台湾股王——大立光的劲敌，受到台湾高度关注。《今周刊》记者来到浙江余姚拜访舜宇总部，这家目前市值已高达6千8百亿元新台币，高过股王大立光一个个头的全球光学新霸主。
特色一：落实精英共治 公司没有大股东
1984年，原是一家电器开关厂检验员的王文鉴，带着8名高中生，以及6万人民币贷款，开办“余姚市第二光学仪器厂”乡办型企业，承接一些显微镜仪器的代工订单，成为舜宇的前身。
深入研究拆解舜宇的股权结构，发现竟是一家『没有大股东』的公司！一开始就落实精英共治，是舜宇30多年发展史的最重要特点。
摊开公司年报，由舜宇员工信托持有的“舜基”公司透过百分百持股的“舜旭”公司，持有舜宇35.47％股权，为单一最大股东，以市值计算，单信托价值就超过2100亿新台币！
相较于员工信托，舜宇高层例如王文鉴名下的舜光公司虽持有舜宇3.07％股权，但也已交付信托，叶辽宁个人持股仅万分之一，现任总裁孙泱的个人持股，更是连万分之一都不到，这与大立光是不折不扣的家族企业，大相迳庭。
资诚联合会计师事务所高资产家族企业主持会计师郭宗铭指出，此举即便舜宇经营团队内内讧，由于个人持股都很少，最终决策权仍旧按照信托的规范执行，公司也不会上演经营权之争。
特色二：杜绝企业家族化 创办人为此筹划30年
“财散人聚”，是一手创立舜宇王文鉴的座右铭，王文鉴在舜宇改制为企业时，只持有约7％，自2010年开始，员工只要绩效通过检定，就有资格拿到公司配发的限制性股票。光是2010年，舜宇便一口气拿出一亿股配给员工，最终有3百多人受惠。
特别的是，舜宇的奖励计划，对象不限于内部员工，只要是与舜宇有往来的外部顾问、代理商，都有资格获得舜宇配发的限制性股票。
王文鉴为了避免“用人唯亲”，即使舜宇已成为营收数十亿级企业，贵为董事长的王文鉴的兄弟们仍在家乡开拖拉机。据中国媒体报导，王的独子王锬炯曾在舜宇集团子公司担任中低阶业务人员也离职。他曾说：“我为了防范舜宇家族化经营筹划了30年之久。”
特色三：看公司章程办事 借此降低人治的影响
王文鉴举凡员工聘用、培训、工作守则，到公司每年度、或遇突发事件的应对策略，皆透过白纸黑字写成，形成一道道指令，下达集团各个组织。
“舜宇集团人才评价办法”规定要透过至少6百人次问卷、个别访谈、业绩考评等繁复程序选出优秀人才。
就连公司组织运作都有详细规定，例如董事会、监事会、总经理团队必须分别独立运作，分公司管理、监督、执行三权，因此，三者组织成员不可重叠。
特色四：对研发保持开放弹性 宁愿浪费资源也要创新
舜宇进取、大立光谋定后动的思惟差异，也表现在两者筹资、用钱的态度上。去年底，舜宇帐上只有约59亿新台币的现金，占总资产约11％，相较之下，大立光帐上有多达679亿新台币现金，占总资产高达59％；舜宇的营运规模快速扩张，显示公司确有资金需求，今年元月，舜宇果然便发行公司债、成功募集6亿美元（约新台币180亿）资金，显示舜宇更倾向运用高本益比、高知名度的优势，让整体资金维持较高的弹性。
舜宇的经营，如今已经成为大陆各大商学院争相研究的案例，甚至还成为大陆政府希望企业能予以效法的典范，这家后来居上的红色刺客，也是台北家族企业值得省思的对象。今周刊
3.张忠谋看中美贸易纠纷 指情势较先前乐观
台积电董事长张忠谋先前忧心，中美贸易纠纷可能殃及苹果(Apple)供应链，不过，目前他认为情势发展较之前乐观，对于可能造成的影响，也相对乐观看待。
近日，张忠谋接受财讯访问，针对中美贸易纠纷情势发展提出新看法，他说，美国代表团在北京的时候，已不把中美贸易问题称作贸易战争，而是称为贸易争端，现在他对中美贸易的态度比5月初时乐观。
张忠谋表示，据纽约时报报导，美国代表团到北京时提出包括中国第一年减少贸易赤字1000亿美元，两年减少2000亿美元等8项要求，他认为绝大部分要求都有谈判空间，这是他比较乐观的原因。
张忠谋5月初接受金融时报访问时，表示中美贸易纠纷可能殃及苹果供应链。他说，这次中美贸易战是他从未面临过的挑战。
台积电当时说明，因美国与中国间的贸易谈判还没有友善的结局，若关税扩大至移动设备等电子产品，台积电等苹果供应链恐将无法避免受到影响。
在财讯近日的访问中，张忠谋对中美贸易纠纷对苹果供应链可能造成的影响，也转为比较乐观看待，他说，即使对苹果供应链有影响，台积电不是站在第一线。会保持中立，不会选边站。财讯
4.AI口译官发展史
在2018年的博鳌亚洲论坛中，除了主要议程外，最引人注目的热点是首次引进了人工智能进行会议中的即时口语翻译。然而，人工智能并没有出现原先大肆宣称的“让即时口译业界面对即将失业的威胁”，相反的，严重失误的翻译结果，反倒让即时口译从业人员松了口气，看来这行饭还可以吃很久。
《圣经． 旧约． 创世纪》第11章记载，在大洪水退去后，这世界上的人类都是诺亚的子孙，说同样的语言。那时人类开始合作，建造名为巴别塔的通天之塔。这个举动惊动了神，因此神让全世界的人类开始有了不同的语言，从此人类再也无法齐心合作。造通天塔的计划以失败告终，语言差异也成为了人类沟通时最大的障碍。也许是血液中仍有想要重建巴别塔的梦想，因此翻译就成为人类在过去千百年历史不断演进的重点文化工程。
语言的隔阂并不是那么容易打破的，尤其是要跨语言来理解同样的概念。人类历史上第一次出现跨语言的平行语料，是制作于公元前196年的罗赛塔石碑(Rosetta Stone)，上面同时使用了古埃及文、古希腊文以及当地通俗文字，来记载古埃及国王托勒密五世登基的诏书。这也是翻译的重大里程碑。
基于规则的机器翻译
至于机器翻译的源头，可以追溯至1949年，资讯理论研究者Warren Weave正式提出了机器翻译的概念。五年后，也就是1954年，IBM与美国乔治敦大学合作公布了世界上第一台翻译机IBM-701。它能够将俄语翻译为英文，别看它有巨大的身躯，事实上它里面只内建了6条文法规则，以及250个单字。但即使如此，这仍是技术的重大突破，那时人类开始觉得应该很快就能将语言的高墙打破。
可能是神察觉有异，又对人类重建巴别塔的计划泼了一桶冷水。1964年，美国科学院成立了语言自动处理谘询委员会(Automatic Language Processing Advisory Committee, ALPAC)。两年后，在委员会提出的报告中认为机器翻译不值得继续投入，因为这份报告，造成接下来的十来年中，美国的机器翻译研究几乎完全停滞空白。
从IBM的第一台翻译机诞生到20世纪80年代，那时的技术主流都是基于规则的机器翻译。最常见的作法就是直接根据词典逐字翻译，虽然后来也有人倡议加入句法规则来修正。但是老实说，翻出来的结果都很令人沮丧，因为看起来蠢到极点。因此，到了80年代这样的作法就销声匿迹了。
为何语言没办法套用规则？因为语言是极其复杂且模糊的系统，从字的歧义到各种修辞，根本不可能穷举出所有规则。但有趣的是，不少近期投身于自然语言的新创公司，仍然企图用穷举规则来解决中文语义，但这种想法铁定会是以失败告终的。
我在这举个例子来说明为何规则是不可行的。先别提翻译在两个语言转换的复杂性，光是从中文来说，“快递送货很快”这样的概念你能想到多少种讲法？10种？还是100种？在我们之前做过的自然语言统计数据来看，一共可能会有3600种讲法，而且这个数字应该还会随时间增加。光一个概念如此简单的句子就能有那么复杂的规则体系，若用到翻译恐怕规则量会是个惊人的天文数字，因此基于规则的机器翻译思路就成为了昨日黄花。
基于实例的机器翻译
在全世界都陷入机器翻译低潮期，却有一个国家对于机器翻译有着强大的执念，那就是日本。日本人的英文能力差举世皆知，也因此对机器翻译有强烈的刚性需求。
日本京都大学的长尾真教授提出了基于实例的机器翻译，也就是别再去想让机器从无到有来翻译，我们只要存上足够多的例句，即使遇到不完全匹配的句子，我们也可以比对例句，只要替换不一样的词的翻译就可以。这种天真的想法当然没有比基于规则的机器翻译高明多少，所以并未引起风潮。但是没多久，人类重建巴别塔的希望似乎又重见曙光。
基于统计的机器翻译
引爆统计机器翻译热潮的还是IBM，在1993年发布的《机器翻译的数学理论》论文中提出了由五种以词为单位的统计模型，称为“IBM模型1”到“IBM模型5 ”。
统计模型的思路是把翻译当成机率问题。原则上是需要利用平行语料，然后逐字进行统计。例如，机器虽然不知道“知识”的英文是什么，但是在大多数的语料统计后，会发现只要有知识出现的句子，对应的英文例句就会出现“Knowledge”这个字。如此一来，即使不用人工维护词典与文法规则，也能让机器理解单词的意思。
这个概念并不新，因为最早Warren Weave就提出过类似的概念，只不过那时并没有足够的平行语料以及限于当时计算机的能力太弱，因此没有付诸实行。现代的统计机器翻译要从哪里去找来“现代的罗赛塔石碑”呢？最主要的来源其实是联合国，因为联合国的决议以及公告都会有各个会员国的语言版本，但除此之外，要自己制作平行语料，以现在人工翻译的成本换算一下就会知道这成本高到惊人。
在过去十来年，大家所熟悉的Google翻译都是基于统计机器翻译。听到这，应该大家就清楚统计翻译模型是无法成就通天塔大业的。在各位的印像中，机器翻译还只停留在“堪用”而非是“有用”的程度。
神经网络机器翻译
到了2014年，机器翻译迎来了史上最革命的改变——“深度学习”来了！
神经网络并不是新东西，事实上神经网络发明已经距今80多年了，但是自从2006年Geoffrey Hinton(深度学习三尊大神之首)改善了神经网络优化过于缓慢的致命缺点后，深度学习就不断地伴随各种奇迹似的成果频繁出现在我们的生活中。在2015年，机器首次实现图像识别超越人类；2016年，Alpha Go战胜世界棋王；2017年，语音识别超过人类速记员；2018年，机器英文阅读理解首次超越人类。当然机器翻译这个领域也因为有了深度学习这个超级肥料而开始枝繁叶茂。
深度学习三大神中的Yoshua Bengio在2014年的论文中，首次奠定了深度学习技术用于机器翻译的基本架构。他主要是使用基于序列的递归神经网络(RNN)，让机器可以自动捕捉句子间的单词特征，进而能够自动书写为另一种语言的翻译结果。此文一出，Google如获至宝。很快地，在Google供应充足火药以及大神的加持之下，Google于2016年正式宣布将所有统计机器翻译下架，神经网络机器翻译上位，成为现代机器翻译的绝对主流。
Google的神经网络机器翻译最大的特色是加入了注意力机制(Attention)，注意力机制其实就是在模拟人类翻译时，会先用眼睛扫过一遍，然后会挑出几个重点字来确认语义的过程(图2)。果然有了注意力机制加持后威力大增。Google宣称，在“英—法”，“英—中”，“英—西”等多个语对中，错误率跟之前的统计机器翻译系统相比降低了60%。
神经网络虽然可以根据现有的平行语料学习，理解句中细微的语言特征，但是它并非完美无缺，最大的问题来自于需要大量的语料以及它如黑盒子般的难以理解。也就是说，就算出了错也无从改起，只能够供应更多的正确语料来让“深度学习”改正。也因此同样一个句型，却可以有截然不同的翻译结果。
2018年2月，微软(Microsoft)让机器语言理解超越人类后马上又有新举措。3月14日，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报导测试集Newstest2017的中英翻译测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平。这自然是神经网络机器翻译的一大胜利，当然在架构上也有了不少创新，其中最值得注意的是加入了对偶学习(Dual Learning)以及推敲网络(Deliberation Networks)。
对偶学习要解决平行语料有限的问题，一般来说深度学习必须同时要提供给机器答案，这样机器才能够根据它的翻译结果与答案间的差异持续修正改进。至于推敲网络也是模仿人类翻译的过程，通常人工翻译会先做一次粗略的翻译，然后再将内容调整为精确的二次翻译结果，其实各位可以发现不管再聪明的神经网络，最终仍要参考地表上最聪明的生物，也就是身为人类的我们。
语言无法脱离使用情境
机器翻译的发展并不意味着未来翻译界人士将会没有饭吃了。可以注意到的是，微软发表会曾强调“通用新闻报导测试集Newstest2017”的“中英翻译测试集”上，数据集表现好未必能与通用性划上等号，这也就可以说明为何腾讯翻译君明明平常口碑不错，但是为何在博鳌即时口译却表现失准。
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