邁向第 7 屆的 Meet Taipei 創業創新趨勢論壇於 19 日在圓山花博登場。2020 Meet Taipei 大會論壇以「From Survival to Revival: Opportunities for Startups in Times of Crisis」（從生存到復甦：在危機時期的新創機會）為題，邀請國際產業代表、創投以及新創，從「全球創業趨勢」、「企業發展觀點」與「新創產業應用」三大面向進行分享，預見 2021 年創新創業發展機會！

今年 Meet Taipei 邁向第 7 年，也是創業小聚成立第 10 年，10 年下來，透過大量的訪談、舉行多元的活動，將台灣的新創圈凝聚成社群，同時也將國外的加速器、天使投資者、新創圈朋友帶到台灣，幫助台灣新創的社群能更快、更容易找到可以發揮力量的所在，也呼應了當今政府想把台灣打造成創業島（Startup island）的願景。

今年因為 COVID-19 疫情，讓創業多了新的可能性，數位時代總主筆王志仁表示，2020 不只是疫情的一年。「其實今年會是很多的新創、創業開始嶄露頭角的一年。」他認為，每一次大的破壞，相對的也帶來新的機會，因為過去的市場、企業、產品服務已相當完善，使得新創的出現被推遲，需要龐大的外界力量打破現有的秩序，才有新的可能性出現。

早在 1930 年代，奧地利經濟學家約瑟夫·熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)就提出所謂的「創造性破壞」的概念，若將經濟用週期循環來看並不準確，因為大部分經濟的發展是「出現新的產業，淘汰掉原本舊的產業」。

王志仁強調，「新的要淘汰掉舊的，往往不是來自於溫良恭儉讓，而是來自於『破壞性』，所謂的新創就是對原有的市場進行破壞。」今年的疫情讓過去的設想加快腳步成為現實，也正在進行的事情成為超現實，例如談了多年的在家工作、遠距醫療、線上教學、5G、AI、IOT 等技術，都因疫情而被迫、主動地加速發展。

因疫情而快速成長的產業之一為「線上學習平台」

全亞洲最大的語言學習平台 VoiceTube 共同創辦人暨營運長蔡豐任分享，從今年的 1 月到 3 月，台灣的活躍用戶成長了 24.7%，平均使用時間增加了 59.6%，顯示疫情改變人們的學習方式。

他相信「疫情過後，新的學習模式仍會持續」，因為一旦從新的科技獲得便利，就很難回到過去。VoiceTube 的優勢在於，運用自然語言處理（Natural Language Processing，縮寫為 NLP），系統自動搜集大量的新聞和影片，並分析這些內容的程度，同時利用用戶的數據，分析客戶的行為和興趣，進行個人化的推薦。「這是實體課程做不到的事，」蔡豐任強調。

此外，Voice Tube 運用AI科技分析使用者的發音，若有不正確之處，系統會給予指導加以糾正。他說：「在現實生活，老師不會這麼有那心地聽每一個學生的練習，但現在藉由 AI 技術的協助，一對一、客製化的教學則可以在線上學習中實現。」科技協助使用者與老師在本分上有更好的表現，未來老師會更專注在「輔導」上，學生則能透過線上平台上，依照自己的步調來學習，這種組合模型會讓學習更有成效，也將成為一種趨勢。

抓住疫情「數位轉型」浪潮，萬里雲營運長大談數據的商業利益

除了線上學習，「雲端數據」也是在疫情間成長的產業。萬里雲（CloudMile）營運長高斌桓表示，萬里雲的願景是「釋放數據的力量，發揮它有效的價值與創新力。」

根據全球的創新報告，在疫情期間，台北是全世界創新排名第十名的城市，萬里雲藉由台灣作為創新樞紐的優勢，建立了數據、AI和雲端，在短時間內快速成長，並往香港與新加坡發展。高斌桓指出，在這次疫情中，旅遊業、航空業、零售業受到嚴重的衝擊，但哪些產業仍然在成長？哪些正在新興發展？在疫情期間，賭博與社群遊戲產業成長了 32%、電子商務成長 18%、媒體與娛樂產業成長 16%、廣告科技成長 10%，這些產業需要更多的數據，未來如果要做新創，會成為關鍵目標。

高斌桓拋出一個問題，「誰會領導一個公司數位轉型？」答案不是執行長或者技術長，而是 COVID-19。疫情雖然造成一些負面影響，但也讓部分較為保守的公司，開始積極尋找更聰明的零售手法，試著用更多的數據分析，加強他們的商業模式。

他分享幾個案例如何運用萬里雲的數據，輔以 AI 分析達到轉型目的。17 直播在運用萬里雲的平台後，讓他們的決策者和管理團隊透過數據，立即知道使用者的喜好並加以調整，也縮短了推出新服務所需的時間。

傳統布製造商 HERMIN 也從數據科技中受惠，過往當設計師很難找到樣本，因好幾噸的樣本放在儲藏室，電腦中的樣本也無系統化的整理，但在運用雲端系統後，如今客戶拍一件衣服詢問公司是否有的材料，業者即可藉由衣服建議引擎（Clothing recommendation Engine）在2、3秒可確定。原本業者從草稿、設計到挑選布料需要240天至480天，現在縮短到2到3天；若有新的設計要推行到市場，也縮短到3個月內完成。

但高斌桓指出，數據雖然能帶來商業利益，卻也存在著一些負面影響，如洩漏個資的風險，因此企業應當做好數據管理。