科技預測方法簡介

關於技術預測的定義，文獻上已經有許多探討，如 Porter et al.（1991），

Millett and Honton （1991），Martino （1993）、賴士葆等（1997）、張昌財等

（2004）等，整理如表 3 所示。綜合不同學者的定義，技術預測可視為是針 對有效用的機器設備、生產製程或技術能力，預估未來可能發生的變化，提 供分析資訊給管理決策著，以減少人為主觀的判斷誤差，使得預測結果公正、

客觀，能據此降低企業決策時的風險與成本，為企業創造最大的利益。

表 3 技術預測定義文獻摘要

作者 時間 主要內容

Porter et al. 1991 技術預測是著重技術改變的預測活動，研究焦點為技

術在功能上的變遷、或創新的顯著性及實現時間。

Millet &

Honton

1991 技術預測是思考有關未來的機械、實體程序、及應用 科學之能力與應用結果，其表現形式可為文字或數 字。

Martino 1993 技術預測是針對有用的機械、程式或技巧的未來特徵

所進行的預測。預測的內容應包含所要預測的技術、

預測的時間、對技術特徵的描述、及機率的描述等四 部份。強調技術預測在實務上的應用，而非僅侷限於 科學知識的了解。

賴士葆等 1997 技術預測是對技術創新、科技改良及可能的發明等所 做的描述與預測。

張昌財等 2004 技術預測是指企業在現有的機器設備、生產製程、員 工能力等資源下，針對未來科技產品、市場技術能力 進行合理的預測，為一側重於科技變遷的預測活動，

並以文字或數字的形式來陳述。其焦點在於敘述科技 的演化或改革、具體的創新與執行、科技能具體應用 的時間。

技術預測技術發展至今，已經產生許多技術預測的相關方法與原理。根

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使用 時機

為降低系統的複雜性，並提供管理者可操作管理的基礎時使用

簡述 專家意見的獲得，是某些特定可被分析的領域

假設 假設某些個人對特定事務的了解會甚於他人，且專家群意見又 勝於個別專家的意見

優點 專家的意見可提升模型的品質，並能引導預測的方向

缺點 不易認定真正的專家，問題的回答常是模糊不清，使預測結果 錯誤。若允許專家間討論，則易受心理與社會因素影響 專

家 意 見

使用 時機

當存在可認定的專家時，以及當資訊欠缺並且模型預測不可行 或十分困難時

資料來源：余序江、許志義、陳澤義(1998)

在選擇預測方法上，余序江等（1998）認為必須評估三個構面：

深度：指對事件相關知識的了解程度，即在因果關係下，對各個別因素 的深入了解程度；

廣度：預測模型的精確程度，是指在模式中各項因素，能透過數量化操 作性定義，用明確的數值表示預測結果的程度；

精度：預測模型的精確程度，是指在模式中各項因素，能透過數量化操 作，以明確數值來表示預測結果準確的程度。

若以橫軸代表對事件了解的深度，縱軸則表示對背景環境描述的廣泛性，可 以得到各種不同預測方法的定位關係如下圖所示：

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理論上，若精度、深度、以及廣度皆能面面俱到，則為一個理想的預測。但 是一般情況下，三者很難兼顧，在此情形下，則以廣度優先，再來考慮深度，

最後才是考慮精度。

Levary & Han 於 1995 年也整理出影響技術預測方法選用的先決條件：

表 8 技術預測方法的選用條件 技術預測方法 選用條件

德菲法 所有的參與者必需都是所預測技術該領域中的專家 名目群體法 所有參與者必需都是所預測技術該領域中的專家，並需

要一個群體領導者。

成長曲線法 需要涵蓋一段長時間的歷史資料，並了解所預測技術的 生命週期。

趨勢外插法 假設過去時間數列的資料包含未來所預測技術的訊 息，使用過去的時間數列資料與過去已發現的模型做未 來技術的預測。

關聯樹法 必須知道技術發展的層級結構

情境預測法 情境的建立者必須是所預測技術領域的專家

資料來源：Levary and Han（1995）

本研究是利用分析歷年來數位相機的產品規格資料，以預測未來數位相 機技術發展趨勢。依據上述技術預測方法的各項特性，本研究最適合採用直 接預測中的趨勢外插法進行研究分析。

2.2 趨勢外插法

趨勢外插法 趨勢外插法 趨勢外插法介紹 介紹 介紹 介紹

趨勢外插法是根據過去和現在的發展趨勢來推斷未來的方法總稱，通常 用於科技、經濟和社會發展的預測，首先由 R. Rhyne（1974）用於科技預測。

由於決定事物過去發展的因素，在很大程度上也決定該事物未來的發展，其 變化不會太大。並且事物發展過程一般都是漸進式的變化，而不是跳躍式的 變化。因此若能掌握事物的發展規律，並依據這種規律推導，就可以預測出 它的未來趨勢和狀態。

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一般常見用來描述發展規律簡單的數學模型有線性模型、指數曲線、成 長曲線、包絡曲線等。線性趨勢外插法是最簡單的外插法，主要用來研究隨 時間按恆定增長率變化的事物。指數曲線法是一種極重要的趨勢外插法，許 多研究結果顯示，技術發展或社會發展，其定量特性往往表現為指數規律或 近似指數規律增長，因此，適合應用指數曲線法做預測。成長曲線模型可以 描述事物發生、發展和成熟的全過程，主要應用在生物群體的成長，例如人 口的增加、細胞的繁殖等。成長曲線模型幾乎可用來研究每個技術領域的發 展，它不僅可以描述技術發展的基本傾向，而更重要的是，它可以說明一項 技術的增長由高速發展變為緩慢發展的轉折時期，為規劃決策確定開發新技 術的恰當時機提供依據。包絡曲線模型則主要是用來描述整個技術系統的發 展過程，適合用來分析新技術可能出現的時機，或用於驗證規劃中制訂的技 術參數指標是否合理，為未來產品設計的功能特性參數提供評價依據。

由於本研究針對數位相機的技術做未來趨勢的預測，因此適合採用成長 曲線模型做趨勢預測。

2.3 成長曲線

成長曲線 成長曲線 成長曲線模型 模型 模型 模型介紹 介紹 介紹 介紹

自然界的生物成長，通常呈現一個 S 形的曲線。一個技術的發展，也如 同自然界生物的成長一般，呈現 S 形的成長軌跡。在一新技術開始發展之初，

由於面臨許多的挑戰與困境，使得其成長十分緩慢。當這些困難逐一被解決，

便進入高度發展期。而當其趨近成長極限時，技術功能的突破與改善將愈來 愈困難，而使得其成長再次趨於緩慢，最後逐漸逼近成長上限。

運用成長曲線進行技術預測，就是將技術的相關數據資料，套入成長曲 線進行迴歸分析，找到成長曲線的相關參數，然後根據此相關參數，就可以 進一步預測未來的發展。這樣的流程，主要牽涉到三個基本的假設：

成長曲線的成長極限為已知；

所採用的歷史資料及成長曲線是正確的；

歷史資料可以用來解出成長曲線的各個參數。

一般最常採用的成長曲線為珀爾曲線（Pearl Curve）與甘培茲曲線

（Gompertz Curve）兩種（袁建中等，2005）。珀爾曲線是由人口統計學家

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Raymond Pearl 所提出的，其數學方程式為：

ae bx

甘培茲曲線則是由英國一位數學家Benjamin Gompertz所提出，其數學 方程式表示為：

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歸模型後，檢定此迴歸模型是否適合描述所研究資料的趨勢。在確認所求得 之數學迴歸模型適當性後，再根據此模型做未來趨勢預測。

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三 三

三 三、 、 、 數位相機 、 數位相機 數位相機介 數位相機 介 介紹 介 紹 紹 紹

3.1 數位相機

數位相機 數位相機 數位相機簡介 簡介 簡介 簡介

一般所謂的數位相機，正式名稱為數位靜態相機(Digital Still Camera;

DSC)。最初是由美國發展出來，裝置在衛星上，記錄衛星所觀測的影像，然 後透過通訊系統傳送到地球，作為觀測與分析之用。後來此應用被商品化，

經過多年的發展，目前已經是十分普遍的消費性電子產品，並且在2003年超 越傳統相機，成為最主要的影像輸入設備。

數位相機的基本原理，是透過光學鏡頭將物體的影像投射到感光元件 上。感光元件利用光電效應，將影像信號轉換為電子信號，傳送到處理器，

再經過影像處理後，儲存於記憶媒體上。這數位影像，可以立即顯示於顯示 器上，也可透過輸出介面或讀卡機等電腦週邊設備傳送到電腦上，作為後續 影像編修或製作成光碟永久保存。整個的組成，結合了光學、光電、電子、

機械、與軟體等高科技技術，是一相當複雜的科技產品。

圖5數位相機組成結構

資料來源：David Carey，電子工程專輯（2008）

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數位相機與傳統相機在外觀與使用上有很大的相同性，由於網際網路與 無線通訊的蓬勃發展帶動即時數位影像的需求使然，數位相機的發展早已超 越傳統相機。然而，由於傳統相機發展的歷史悠久，技術已歷經許多焠鍊而 相當成熟，至今仍然有許多規格仍是數位相機難以達到的，以下列出兩者主 要的差異：

影像品質的差異

數位相機與傳統相機，都是為了追求保存”剎那間永恆的回憶”而發展出 來的產品。傳統相機使用鹵化銀底片，發展歷史悠久，不論在畫素、畫 質、色調上，都已經達到令人滿意的水準。而數位相機將影像數位化，

影像的品質取決於光學鏡頭的品質、感光元件的畫素、影像位元數的多 寡、影像處理演算法的優劣等因素，任何一項的不佳，皆可能造成最終 影像的不良，這也是至今數位影像的品質，尚不能超越傳統鹵化銀底片 的原因之一：

 畫素大小

數位相機的畫素越多，則數位相機所拍出的影像品質愈好，是一般人直 覺的想法，也是在數位相機廠商大力促銷下，所傳達出錯誤的資訊之一。

撇開影像色彩等問題，實際上決定影像的細膩度的關鍵在於影像解析

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