[洪士灝] 「新創」這件事,政府改革前別想太多
[洪士灝] 「新創」這件事,政府改革前別想太多
2015.03.31 | 創業

黃耀文這篇「不合適的評審,會壞了國發天使基金」講的是一個台灣產官學(產業界、政治界、學術界)長久以來很令人悲哀、糾結難解的大問題。

產業希望政府補助,官員不願落人口實,請學者專家來審查,怕廠商去影響學者,只好隱匿評審名單;學者光靠一張嘴,不需負成敗之責,官員有業績壓力,往往先跟業者談好,滿足上級要的關鍵指標;業者為了拿補助款,只好在學者前面低聲下氣,積極配合官員,提供能讓長官滿足的業績。

這樣的循環,久了之後會如何?兩極化。

A類、需要錢的業者,花很多時間製作文件、運作人脈、練厚臉皮,實踐厚黑學。
B類、有志氣的業者,不願低聲下氣,或是不想拿政府補助款。
A類、求安穩的官員,奉長官指示,找業者要資料,找學者審案,自己沒意見。
B類、想做事的官員,有自己的意見,但很難做事。
A類、人脈佳的學者,擅於察言觀色,什麼案子都可以快速審查、給制式評論。
B類、好老實的學者,不想當審查委員,或是不受長官歡迎。

如果由缺乏專業的政府高層和不思進取的財團在主導產業,那主流當道的就是A類的人了,這是過去這二十年來最大的問題,學者充其量是陪襯性質的。但十多年前開始的高教評鑑,也讓許多學者致力於論文寫作,與產業脫節──因為要按照這樣的評鑑制度玩,等於是自廢武功,所以很多從國外業界返國任教的朋友,後來離開了教職。

如今產業和學術被越搞越虛,在民怨之前,政治人物不得不開始喊新創。可是這些喊說要鼓勵新創的、申請新創補助的、審查新創案件的,有多少是換湯不換藥的呢?

這是文化的問題,但冰凍三尺,也不能寄望立即解決。如今民間和學校新創的風氣已經成氣候,需要的是正確、優質的投資概念,鼓勵有價值的創新,政府如果在沒有準備好之前冒然加入,反而會攪亂行情,甚至造成一窩蜂包裝精美、卻無實質內涵的新創公司來投案,反而棘手。

我3/19在科技部的場子裡放炮,說政府如果找不到對的人和對的方式來審查,那最好還是不要好大喜功,不要一下子拿一大堆錢出來搞大規模的新創。不然錢沒有到該被贊助的團隊身上,或者被平均稀釋掉,可能就把行情搞爛了,不然就是要求新創團隊產出一大堆沒用的專利,或是在技轉上作帳,反而扯後腿,讓劣幣驅逐良幣。

政府該做的是:(1) 贊助那些需要長期耕耘的核心技術研發和創新,這個需要睿智的眼光來做;至於短期的投資,則是 (2) 鼓勵大資本家拿錢出來投資新創事業,他們為了賺錢,自然會找真正的專家來諮商。(可參考本篇貼文)

現在民間領導人物該做的,是去思考如何超越政府,然後教導政府。不要寄望政府能夠一下子做太多事,尤其是「新創」這件事,在政府自己改革自己之前,更不用想太多。學界也不能倚賴政府和校方,要靠自己來創新,要借重民間業界的力量。業界想培養人才、鼓勵新創,可以多找學界裡面對的人合作、直接贊助與產學、新創相關的教授和學生。

本文出自洪士灝個人Facebook,獲作者授權轉載。

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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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