北京幫富人蓋中央公園
北京幫富人蓋中央公園
2005.11.15 |

被邀請參加北京一個大報的座談會,題目叫做「誰是真正的中央公園?」,討論為了2008北京奧運新建的奧林匹克公園,能否成為真正意義上的城市中央公園。關心城市的綠化和公共空間原是好事,但為什麼一定要比照著紐約來討論呢?主辦方介紹紐約中央公園的結論是:中央公園現象真是無獨有偶,倫敦的海德公園、巴黎的凡爾賽花園、東京的新宿御苑,無一不是在城市中央建設的大規模城市公園。這樣的結果既推動了城市公共空間的建設,同時又帶動了公園周邊地產的蓬勃發展。
是了,弄了半天,關心的是周邊的房地產,想像的是如何打造以及販賣如宋美齡在中央公園旁的豪華公寓。

皇家園林和現代公園的歷史始末

我忍不住先要挑挑上面這段文字的毛病。把倫敦的海德公園、東京的新宿御苑跟公園周邊的地產開發扯在一起,瞧著就很沒學問。海德公園等原來都是皇宮的一部分,也就是皇家園林,皇權式微後,成了開放給民眾的公園。
以北京而論,位處城市正中心的是故宮,緊挨著的皇家園林就是中南海、北海,與其連成一線的後海、什剎海則為達官顯貴競居之地。其中,中南海至今為黨政中心,但北海、後海成為市民空間久矣,遊人如織。張恨水小說裡的那些英雄兒女,不都老在這附近溜達嗎?北京的歷史並非僅始於90年代以後的地產開發;而市民的空間經驗,也不僅止於買房呀!
和傳統皇家園林不同,紐約中央公園是為了解決嚴重的都市問題而建造的。19世紀的紐約苦於擁擠、污染和犯罪,當時的城市規劃者認為,提供適當的公園綠地和公共空間,是重建城市文明的一帖藥方。改善城市環境、提升市民生活品質等口號,不但聽起來冠冕堂皇,更能藉著建公園一舉掃平城市中心的貧民區,因此得到中產階級的支持。在用來收買中央公園用地的500萬美元中,32%是由周邊的地產所有者負擔。中央公園的確為後代在城市中心區留下了大片的綠地,但這一過程本身銘刻著階級衝突的城市史。

地產開發商關心的是公園旁邊的房價

台北人曾經經歷14、15號公園之役,雖然最後由一把火燒掉了林森北路和中山北路之間的貧民窟,但這個運動讓台北市民有機會討論「公園」的意義,讓中產市民逼視貧民窟裡的生活,思考城市的綠化和美化是否可以不要建立在對弱勢者的暴力和踐踏之上。然而今天,為了興建奧運場館和奧林匹克公園,北京近郊的大批拆遷工程,讓農民失去住房、耕種的土地和賴以做小買賣的店鋪,只得到對地上物(而非土地)的補償。我曾經訪問過不少抗爭中的村民,他們拒絕簽署任何拆遷協議,拒絕領取任何補償金,他們的聲音上不了媒體,但有那麼一群不甘心的人,還在秋菊打官司式地進行一場幾乎沒有希望的抗爭。
走進報社大樓的討論會會場,地產開發商正率先討論朝陽公園和奧林匹克公園周邊的房地產哪個更值錢,我只好清了清喉嚨,嘗試把討論焦點從房價拉開,談起如何在規劃和設計上,讓奧林匹克公園對市民更具有開放性……

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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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