銀髮產業興起，美國社企Aging 2.0來台找夥伴|數位時代 BusinessNext

根據經建會的報告，在兩年後，台灣的老年人口數將超過小孩人口，2017年台灣將正式進入高齡社會，而到了2020年，50歲以上人口占比將高達4成。台灣人口老化是危機，也是商機，隨著戰後嬰兒潮世代逐一退休，這群新興老人不僅消費力驚人，而且勇於擁抱新科技，相關銀髮產業也相繼應運而生。

在美國矽谷，就有這麼一家社會企業看準銀髮世代的需求和潛力，積極扶植與銀髮相關新創公司，提供產業鏈資源、媒合產業機會和擔任導師，就是希望能夠真正抓住老化2.0 （Aging 2.0）世代的需求，迎接未來即將湧現的7,500萬名退休嬰兒潮族群，這家公司就叫做Aging 2.0。

Aging 2.0不只希望鼓勵老人照護產業發展，更看重如何透過創新和科技的力量去改善老人的生活品質，而不只是提升老人的生活「量」。因此Aging 2.0透過在世界各地舉辦與老人照護相關的活動、媒合會，並且與學術機構和創投合作，希望吸引更多人投入老人照護產業，建立銀髮產業生態圈。

例如史丹佛大學的長壽中心就是Aging 2.0的合作夥伴之一，史丹佛校方希望藉由Aging 2.0接觸更多具有創新想法的團隊，共同解決高齡人士的生活問題。例如十月史丹佛長壽中心就舉辦了銀髮設計競賽，甄選全球優秀的設計作品，希望讓更多設計師和年輕學子投身銀髮相關產業，幫助老人。

而來自台灣的設計師姚彥慈正是第一屆銀髮設計競賽的首獎得主，她的作品靈感來自她患有失智症的外婆，親眼看到失智症患者進食的不便，她於是親手打造了符合失智症患者使用習慣的餐具，盤子和湯匙的弧度都經過特別設計，讓失智症患者不再吃東西吃得滿桌都是。

無獨有偶，Aging 2.0的創辦人Stephen Johnston當初也是因為體會到失智症患者的困難，才決定離開科技產業，從英國到矽谷創立Aging 2.0，希望藉由科技與創新的力量，解決高齡人士生活中的困境。Stephen Johnston表示：「我注意到，市面上少有產品或服務是可以解決失智症患者與其照護者（家人）的困難，這代表，就算失智症的治療和相關研究已經進行了幾十年，我們還是沒有太多進步。」

這次經驗後，讓Stephen Johnston從其商業、科技背景出發，反思此一產業領域亟需引進更多科技與創新來活化、並提升失智症患者和其照護者的生活品質，甚至可以延伸擴大為一個全面性、跨老年疾病的「銀髮族服務」產業鏈：「如果你全盤去思考，在老化過程中，身體可能經歷的不同變化，那你的洞察將可以同步應用到所有的疾病照護層面。」

Aging 2.0也於今年獲得Gernerator創投基金的資金挹注，該基金確保新創企業在創業初期時能得到資金上的奧援。Aging 2.0創辦人Stephen Johnston即將於11月中來台，與姚彥慈同台分享對銀髮產業的觀察，並挖掘台灣在地有潛力的銀髮新創團隊，提供資源援助，抓住銀浪商機。

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（圖說：Aging 2.0創辦人Stephen Johnston曾任職Nokia, Vodafone等科技公司，但最後選擇
選擇銀髮照護產業創業。圖片來源：Flickr）

[活動推薦] Stephen Johnston來台演講
Stephen Johnston 將現身11月15日銀浪新創力國際週：Aging2.0 行動提案會，和姚彥慈的同台分享產業洞見與經驗，報名詳情請見連結：http://www.silverliningsglobal.com/tw/forum.html

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。

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。

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。

「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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