我要表達的意思是：

1. 我們自己的定位

一個麵包師傅只需要挑選好的麵粉，不需要懂得種麥；然後一位種麥的達人必須懂種麥，甚至要研究氣候，水質，土壤。同樣的這位麵包師傅只要懂得挑選好的油品，但一位製油專家必須懂得種植花籽，研究氣候，水質，土壤。種麥的專家和種花籽的專家，雖然都研究“種植”，相通卻又有所專業差異。

這個例子說明，一個行業所側重的專業有“層級”之分，而同層之間又有專業之分。

以電腦行業來說，同樣的道理。TCP/IP分七層，層層是學問，各有所學，各有專精。物理層的工程師不會寫應用軟體，是正常的事，就好像應用層的編程人員不懂物理層一樣。

      臺灣工科大學不會寫應用軟體，不是他們學不會，而是因為側重不同，分工不同不需要學， 比較，應用軟體的編寫，是技校學生的分工。

      用兩個例子補充說明：

 企業管理碩士不會編寫會計報表是正常的，因為在社會分工，這是商專學生的分工。但是，企業管理碩士可以在一個星期學會會計報表，而商專學生必須花一，兩年才修得MBA知識。

 心臟外科醫生不會上麻醉，打針抽血，在社會分工，這是麻醉師，護士的分工。但是，心臟外科醫生可以在一個星期之內學會麻醉，打針抽血，但反之不亦然 – 麻醉師，護士不可能短期之內學會心臟外科醫生的專項與社會分工。

老師您經常用“會不會寫應用程式”來評判大學生的能力，甚至否定臺灣的資優學生，我個人持反對的看法。

前一篇少寫了參加ML，DL研究必備的軟體能力：LINUX, MATLAB，LabVIEW， C, C++, Python.同時，英文必須具IELTS 7級以上才能具備讀博資格。

研究的方式一般採取一邊讀博士，一邊帶領項目，之後轉START-UP。高階的STAR-UP就是設計各種硬體，軟體，成功之後，申請專利，再將專利或組或賣給商業生產單位。好比，蘋果當然開發手機，設計出新的屏幕，申請專利，再由亞洲的面板廠生產。

CDIO是工程教育模型。網上的資料很齊全，是MIT和瑞典皇家工程學院等四家大學提倡的。

只要是通過衛星傳輸的資訊，最高端的技術是環繞著衛星科技，也就是航天科技。這是強國才擁有的實力。AI就是利用衛星通訊技術結合地上的機器，所以ML,DL都離不開衛星通訊。中國的機器人公司，只要是使用高端技術的，無一例外，都是軍方背景，甚至必須有航天背景。（好比聯合報最近介紹的機器人植牙，就是中國的空軍醫院和航天部協同開發的。）

這樣說，老師還有什麽不懂的嗎？

ML和DL是不是重要，要看是站在CDIO的哪一個位置來看。

老師強調的是手動，能寫出符合功能要求的程式，這樣的程式員，是屬於I,O階段，懂得使用微軟公司的開發軟體，C++，還有網絡代碼幾乎就可以架到網絡使用。

沒有物理，電機背景的學生，是寫不出移動機器人，無人機代碼的。

至於ML，DL，ROS開發系統，是CDIO系統當中D級工程師必備的入門知識。

微軟公司過去20年來花了天文數字的研發費用，在移動通信，手機業似乎沒有建樹，所以，這說明光用微軟的開發軟件是無法進入移動機器人領域的，自然就遑論AI行業。

蘋果公司爲什麽能顛覆手機行業，正因為他們做到CDIO的C，D。D是“設計”，一樣的工程師，設計師，但蘋果做的是C，D的研發，不是富士康，甚至華為工程師在I,O設計的層次。

ML，DL必須是讀博，而且一邊要實際，需要很扎實的數學，物理，機電，移動機器人的綜合背景。

全世界夠資格的人才，不到1萬名。不是學生不努力，而是機會太少 -- 最大的投資者是國家。必須從衛星開始，換句話說，沒有自主衛星國家的學子，最多學到I的層次中的商業領域範疇，其他部份屬於國家機密，只提供國家使用。