除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
2014.04.28 |

一直以來,台灣人對考公職、進入政府機關工作,有相當大的熱忱。就算之前「18%」 的公務人員退休優惠存款被調降,在大環境不景氣之下,考公職的人數仍是居高不下,絲毫不見衰退。

另一方面,資訊產業近年來蓬勃發展。捷運上人人低頭滑手機,各種產業搶著上雲端。似乎到處都需要會寫程式的人來做個 App 或是架設網站。對於程式出身的我來說,以上兩個並行的現象太有趣了,讓我不禁想研究研究。

[![ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal-1024x1024.jpg)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal.jpg) 圖片來源:[Wiki](http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%AC%E5%8B%99%E4%BA%BA%E5%93%A1%E8%80%83%E8%A9%A6_(%E4%B8%AD%E8%8F%AF%E6%B0%91%E5%9C%8B))

 

永遠的窄門:公職市場

想成為公務員,多半得參加高普初考,或者是特種考試。高普初考的目的是進入中央政府部門。試題難度是高考大於普考,普考大於初考。

不過試題比較簡單並不表示初考比較容易考上。近幾年初考約七萬人報考,錄取率卻只有 1.1%。普考八萬人報考,錄取率約 1.5% 。高考由於還有學歷上的條件限制,六萬五千人報考,錄取率約是 3% 。比起大學的高入學率來說,考上公職還真的是一道窄門。

[![1](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)民國101年考選統計 (資料來源:[考選部](http://wwwc.moex.gov.tw/main/content/wfrmContentLink.aspx?menu_id=268))  

特種考試中,等同於高普初考的是地方政府公務人員考試。其他特殊性質的考試不在本文討論範圍內。地方特考報考人數更多,約十萬人,錄取率約是 2.75% 。每年投入以上幾種公務人員考試的人數就超過三十萬人,總共卻錄取不到七千人。由於錄取率很低,有人考了好幾年還是只能放棄。

考上公務人員之後,薪水大概是兩萬多到四萬以上,比起大學生起薪被打壓到兩萬二或是不到的水準來說是好一點。不過更多人看中的是公務人員穩定的薪水、生活品質以及社會地位。在經濟不景氣的時候,公務人員可是婚友社裡炙手可熱的搶手貨。

雖然公務員工作優點很多,但是生活穩定就代表不會有太多的起伏。公務員工作福利也需要穩定的政府支撐才行,也因此公務人員一直是執政黨鐵票。然而,考上公務人員的成本不低,除了付出的時間成本之外,坊間補習的報名費,單科價格從六千到一萬元;有些保證到你考上為止的全科班更要價兩、三萬。
 

找程式設計工作比考公職簡單

2013 年十二月,美國的「電腦科學教育週」和 Code.org 共同主辦 Hour of Code 活動。主辦單位邀請許多名人宣傳,包括 Bill Gates,Mark Zuckerberg,不過其中最大咖的非美國總統歐巴馬莫屬。Hour of Code 的目標是向超過一千萬的美國學生,宣傳程式設計的重要性。

[![2](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)歐巴馬倡導學習電腦 (資料來源:[Code.org](https://www.youtube.com/user/CodeOrg) )  

而在 2014 年二月,新加坡 IDA 也計劃在小學到中學期間,推廣程式設計課程。由於新加坡不斷流失移民,為填補經濟發展的動力,希望加強本國人民程式設計能力,提升國家競爭力。  

從美國和新加坡政府政策方向來看,未來國和國之間的競爭,已經即將轉型到是資訊能力的競爭。政府鼓勵更多年輕人學程式,是創造新的機會,而不是滿足於維持原有的國家競爭力。

先不看台灣如何培育人才,台灣就業市場是否需要這麼多程式設計人才?從經濟部工業局的「重點產業專業人才需求調查」報告中,可以看到程式設計相關領域未來三年內的人才需求量:

 201420152016
智慧手持裝置510055005800
雲端運算服務290044005500
數位內容190021002100
設計服務130013001400
資訊服務510054005700
總計163001870020500

以上數據以樂觀值推估

 

從上表可看出,列出的重點產業對於人才的需求是逐年成長的。除了重點產業之外,仍有其他產業的需求,因此市場需求絕對大於工業局推估的數量。但若計算每年相關科系畢業的學生數量,從入學數扣去延修率,看來勉強能滿足以上重點產業的需求。這樣看來,或許程式設計產業的競爭應該是沒有考公職這麼嚴酷。

學習程式設計也是需要投入成本。在職訓局、補習班或是更專業的單位(如資策會)皆有提供不同種類的課程。課程內容的深度也反應在學費上。程式技能學成之後,便是職場上直接會使用到的技能,而不是考試完就不需要的教材。

相較起穩定的公務人員,在薪資部份,本科系的大學畢業生起薪約是三萬左右,研究所畢業的新鮮人約在四萬二以上。除了工作環境的穩定度一定遜於公務人員,職業成長性則有明顯優勢。例如在美國,最有「錢」途的職業已經是程式設計師。
 

跨領域人才:專業知識 + 程式設計

台灣人花時間準備期望值過低的國考,很多論述認為這種風氣容易造成國家競爭力低落。如此論述的立場在於兩點,一是花時間準備考試,但是錄取率過低造成的人力資源浪費;二是過多的精英份子前進公家單位,導致產業沒有人才,競爭力自然會低落。

台灣正在面臨產業轉型,況且台灣缺乏天然資源又地小人稠,繼續耗損國土資源增進產業的發展,絕對不是一條正確的道路。投身高附加價值勞力密集的產業,才是未來可行的道路。

試想若是考公職的人有一半能轉換想法,不選擇穩定的公職,轉而投入學寫程式會變得如何?

很多其他產業的程式設計工作,必需同時具備兩個領域的知識。不但需要產業知識,也需要程式設計能力。若是相關產業背景的人才,再增加程式設計能力,便得以勝任。

從其他領域跨進程式設計領域,有計劃性的培養跨領域人才已有先例。三星在 2013 年成立「三星融合軟體學院」,招募文科學生,讓他們在半年內學習軟體基礎課程、產品、晶片和網路等相關課程。這些人學成之後以軟體工程師身份直接進入三星工作。

三星希望用這樣的制度,培養出像賈伯斯一樣,同時具備人文素養和技術能力的人才。天才可遇而不可求,但大量人才在三星工作,或許能改變三星公司目前七成是理工科背景的狀況。

至於是否會因為大量人員進入程式設計市場而排擠原有人才?我反而樂觀。軟體重點產業能能有新的活水注入,可釋出有程式設計相關背景的人才;台灣便能集中所有資訊相關的資源,將所學習的理論知識,往更專精的領域發展。國家才有可能快速的提升現有的水準,跟上甚至超越其他強國,未嘗不是一件好事。
 

找到自己的就業策略

說了這麼多,並不是鼓勵正在準備公職考試的考生們,馬上去買一本程式設計的書學寫程式。若是你苦於尋求不到出路,才投身公職考試,對程式設計也不排斥,甚至自學求知的欲望很強,我建議可以用入門的程式設計題目來考驗你的邏輯思緒,檢視你是否適合往這條路走。或許鞏固本身的強項,輔以程式設計能力讓自己成為 T 型人才,才是你的就業策略。

出自有物報告

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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