[簡立峰] 更大膽地整合人才吧!
[簡立峰] 更大膽地整合人才吧!
2013.02.25 | 創業

所有雲端要的技術條件跟內容,在台灣都有,只是沒有被整合,而且整合在一個服務上被看見。

軟硬體整合,是近來台灣科技產業時常談論的議題,方法不外乎兩種:一種直接透過購併或合作的方式,與新創的軟體公司合作;另一種是培養或拉攏軟體技術人才。

如果是第一種,硬體廠商要找軟體人才,不用多,但要有大將,找屬於矽谷在軟體創業裡CEO型的人物,透過他們來創造應用。比如今天血壓計的廠商不知道怎麼做醫療雲,剛好矽谷也有一些做醫療雲的新創公司不會做血壓計,雙方就在雲裡頭合作。

硬體公司千萬不要直接就想到要砸錢把新創公司買下來,因為牽涉到文化和人才的不同,而且真的很厲害的軟體大將不接受這樣的方式,必須要透過投資和整合。

就我的觀察,HTC很會買公司,因為它最接近市場,有使用者、有脈動、又有品牌,所以人家會去找它,這就是品牌業者的優勢。代工業者在工廠裡做機器,所以比較不容易看到市場,但台灣硬體產業未來都要走出來,去接近使用者、接近市場。

另一個方式是自己培養。軟體人才培育其實不難,Google傑出工程師有的只有22歲。培養一個好的工程師只要四年,邏輯上很簡單。

軟體人才有兩類,一類是專家技術型的,另外一類是創意型的,這兩類型不會在同一個地方培養出來。資工系培養的是技術型,創意型的則是任何科系都可以。台灣有這樣的人才,卻都在內容產業裡,所以需要媒合,把硬梆梆的硬體產業和內容產業媒合在一起。

台灣音樂行銷可以做這麼好,代表我們有一大堆創意人。可是在過去,台灣的軟體工程師跟這些人不在同一個世界,現在有機會透過網路牽在一起。網站這個位置永遠是人才整合的位置,可是我們網站也從來沒跟硬體產業整合,因為不夠大,不會大到像百度一樣做手機。要軟體工程師做創意不容易,可是要把軟體跟內容、硬體產業做結合,是一個挑戰。但這三者如果沒有結合,台灣不會有未來。

內容產業規模太小,軟體工程師藏在任何地方看不見,只有硬體公司規模夠大,才有資金、才有國際化,硬體、內容和軟體結合在一起才能創造出一些東西。

實際上所有的硬體裝置都可以創造雲,不是只有電腦才可以,因為今天成千上萬的雲服務都是設計給電腦跟手機,還要再創造這裡就已經太晚。可是還有好多其他裝置是在雲裡要連起來的,例如醫療器具、汽車導航,不是說PC和手機就沒有機會,只是藍海和紅海的差距。

政府在推動雲端產業時,要講的是故事,這故事要人家聽得懂、有願景,大家才會覺得跟自己有關,否則所有人都覺得只跟資料中心有關。資料中心只是雲端的其中一小部分。所有雲端要的技術條件跟內容,在台灣都有,只是沒有被整合,而且整合在一個服務上被看見。(口述/簡立峰  整理/趙郁竹。 數位時代雜誌2012年7月號 )

關鍵字: #人才
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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