中國的變化總是從廣東開始
中國的變化總是從廣東開始
2005.08.15 |

廣東一向跑在中國改革開放的前頭,除了廣州、深圳兩大城市,無數的台港或本地企業從70年代末就開始落戶在周邊的農業區。經過二十多年,廣東全省第二、三產業的比重已經超過90%,農業比重則下降到10%以下。此外,廣東的進出口占了全中國的三成以上,據說從東莞往深圳、香港方向的高速公路出現塞車,全球70%的電腦產品將出現缺貨。這個舉世聞名的出口加工基地,到底長得什麼模樣?

「城不城、村不村」的地理景觀

以台商密集著稱的東莞,感覺很像台灣桃園、彰化一帶的工業區,主要景觀是連綿不斷的中小型工廠散落於田野中間或街道兩旁。即使在所謂的鎮區或市區,由於大部分的工業是興辦在原有村集體的土地上,少有規劃,因此街道和廠區蜿蜒雜錯。一個個工廠蓋起圍牆,裡面有自己的食堂、宿舍,自成孤島。狹小的巷弄裡,偶爾有幾家雜貨店。傍晚時分,成百上千個工人在飯後的休息時間湧出廠區大門,但門外並沒什麼地方可去,於是就密密麻麻地在巷子裡蹲著,或是到雜貨店買根冰棒吃。去年以來,珠三角很多工廠招不到足夠的工人,因此街道上、工廠圍牆上,到處掛著招聘工人的橫幅。與其相間的,赫然是「結夥搶劫拒捕者可當場擊斃」這樣的大紅布條,看得素來膽大的我,在一片淩亂的車水馬龍裡倏然站住腳,不知所措地前後張望。
當地用「走過一村又一村,村村像城鎮;走過一城又一城,城城像農村」這兩句話形容這種城不城、村不村的地理景觀。在前一階段遍地烽火式的農村工業化過程中,農地以驚人的速度被鯨吞蠶食,農民不再務農。但問題是,沒有了農村,卻也沒有出現像樣的城市。工業產出傲人,但生活環境惡劣;勞資之間、本地人和外地「流動人口」之間的張力如箭在弦。

廣東野心勃勃的城市化策略

廣東一直比較務實,當全國有錢沒錢的大小城鎮紛紛大興土木,興建政府大樓、花園廣場的時候,廣東灰頭土臉地忙著搞工業。如今,若就外觀上論斷,廣東的面子似乎掛不住。這幾年,廣東開始覺得「城鎮化滯後拖了現代化」的後腿,於是現在廣東開始真正砸大錢搞交通建設、城市建設。更值得注意的是,廣東開始一系列將農村變成城市的基層社會和政治改造,五年內要將800多萬農村戶口轉到城鎮生活就業,例如:深圳已經在2004年率先成為全國第一個沒有農村的城市。東莞也計劃在五年內完成所有「村民轉居民」的工作。廣東省長盧瑞華強調,農村城鎮化不是一個簡單「鋼筋加水泥」的建設問題,最關鍵的還是在「如何把進城的農民變成現代人」。
又一次,廣東在推進城市化的過程裡野心勃勃,大膽在戶籍、農地買賣、農村集體產權等問題上先走一步,從事種種突破現有制度的實驗。問題是,農民要變成城市人,但已經是「工人」的外地人,什麼時候才能變成本地人呢?
我彷彿看見兩千多萬外來人口,正從圍牆裡急切向外張望。

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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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