iPod就有三台 喜歡iPod的優美設計,而且偏好白色,目前李全興身邊有三台,分別是Photo、mini和最新到手的nano,隨著心情來決定今天要帶哪一款,Photo裡面的歌曲已經有四千多首。他非常崇拜Apple的執行長Steve Jobs。
古老的Toshiba筆電 不要以為這台小巧的NB是什麼新產品,這是古早的Toshiba筆記型電腦呢!滑鼠鍵在螢幕右側,內建Windows98,插網卡後還可無線上網,除了不能擴充之外,什麼功能都具備,只花了李全興三千塊就在拍賣網站上購得。
用燙布改造衣服 李全興不崇尚名牌,衣服幾乎都是平價的牌子。他也喜歡自己動手改造衣服,有次在雜誌內看到一款BATHING APE(日本流行街頭品牌)的軍裝款上衣,縫製了許多燙布型,於是也選購燙布加在自己的襯衫,還把Yahoo!識別證上的頸帶剪下縫到上面。
最愛卜洛克與村上春樹 李全興獨自在香港工作時看了《挪威的森林》,被描寫孤獨感受的語句深深打動,特別收集全套村上春樹的小說。另一個也擁有整套書籍的,則是紐約推理小說作家卜洛克的作品,他擁有《八百萬種死法》的初版。
偏愛物美價廉膠框眼鏡 這些看似十分有Style的膠框眼鏡,你猜多少錢?答案是沒有一副超過新台幣1000元,其中一副在日本買的,甚至只要新台幣200元!喜歡利用眼鏡做搭配的李全興,坦言自己臉型比較寬,需要用眼鏡修飾,他總有辦法找到便宜且有型的眼鏡。
上千CD最愛現場版本 收集的東西很雜,連聽的音樂都橫跨各類,一般的流行音樂之外,李全興也喜歡聽古典樂甚至國樂。他偏好演唱會或是unplugged版,有更真實的聽覺享受。聽了二十幾年的張學友,是他的最愛。
收藏手錶搭配衣服 大約有二十幾隻手錶的李全興,喜歡用手錶搭配穿著,有些是軍錶,有些則是各種特殊造型的錶。其中有一款錶帶已發黃的G-Shock,當初是為了保育海豚、由郭富城代言的限量錶,購入金額5000多元,現在已經飆漲到3萬元以上。
素描功力有一套 會開始學素描是因為想把他的偶像畫下來,例如詹姆士狄恩(James Dean)他就畫過不下五、六幅。不論是鉛筆還是鋼筆素描,從來沒學過畫畫的李全興,其實很有天份。
古董蛇腹拍立得相機 這款機身擁有像手風琴般皺摺模樣的相機,上面還佈滿歷史的灰塵,卻是李全興在網拍上最新的戰利品。原本賣家只是拿來做裝飾用,李全興覺得很特別,就把它標了下來,才不到500,「1969年出品的喔,跟我一樣大哩。」 自刻印章落款 10年前,他還在尖端出版社工作時,跟同事學習刻印章,當時只是想說可以藉此練練雕刻刀的手藝,加強做模型的技巧。他刻了許多款自己名字的印章,自封「獨樂居主人」的他,特地做了這個落款,很有風雅之士的感覺。
日本原型師書籍及親筆簽名 收集手製模型已經有10多年的李全興,笑說自己買手製模型的錢加起來大概可以買一台房車。「竹谷隆之」以及「韭澤靖」是他最喜歡的原型師,在香港工作時遇到這兩位日本大師,還跟他們要了親筆簽名。
自行改造鋼彈模型 因為喜歡自己做模型,而喜歡上「鋼彈」,家裡有400多盒大大小小的鋼彈模型。這隻原本大小只有13.5公分,但是李全興覺得原本的模太醜,比例不對,因此將它改頭換面,現在這隻「增高」為15公分,比例上也美多了。
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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