[Conan Wang] 國發會主委與副主委選擇之弔詭
[Conan Wang] 國發會主委與副主委選擇之弔詭

國發會主委日前公布為陳添枝,而其中,三位副主委之一為現任台灣經濟研究院副院長龔明鑫。

國發會主要職責為做為引領國家發展方向,規劃、協調、審議、資源分配業務,也掌控著重要部會各種政策執行的預算,因此,不難想見國發會主委一職之重要。

然而,在小英競選期間,提出以「連結未來、連結全球、連結在地」產業發展策略,推動「綠能科技」、「國防產業」、「生技醫藥」、「亞洲矽谷」和「智慧機械」等五大創新研發產業,為了配合政策推動,民進黨未來將在新國會推出「策略性產業發展條例草案」,給予推動產業發展之動能。

圖說明
圖說:龔明鑫。照片來自:台灣經濟研究院

龔明鑫身為小英競選期間產業政策小組召集人,同時,在與廠商說明和座談的不同的場合中,龔明鑫均在其中扮演詮釋新政府產業政策的角色,其對產業發展擘劃與內容應知之甚詳。

然而,國發會主委卻由這其中完全沒有出現過的陳添枝擔任,不免讓人質疑,當未來國家發展政策將由事前完全未參與研擬的陳添枝來推動執行,是否適合。

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首先,陳添枝對於五大創新研發之策略性產業與推動規劃瞭解程度如何?

在小英競選期間,針對五大創新研發分別提出對應政策作為,然而,令人不解的是亞洲矽谷計劃,沒有具體的創新研發產業或是目標,比較像是區域開發的概念。一開始說是要推動物聯網產業,並做場域驗證,後來,又說是要推動創新、創業,學習美國矽谷模式,但創新創業只連結美國矽谷? 說到底,這亞洲矽谷的研發產業主軸到底是什麼? 看起來並沒有一個明確的標的。

圖說明
圖說:陳添枝。照片來自:陳添枝教授個人網頁

其次,陳添枝是否認為這些政策有優先執行之必要?

再次回到好像甚麼都要做的亞洲矽谷計劃,在桃園的亞洲矽谷計劃,簡言之,就是取代桃園航空城計畫的替代計畫,而範圍面積更為限縮,目前規劃是青埔地區,同時,其中提出要在此區域內加強人員流通,這不免讓人想到前政府的自由經濟示範區的放寬區域內人流的作法。

此外,前政府所推動的生產力4.0,還算跟物聯網產業相關,但去年台灣獲得全球評比第一名的開放資料,雖沒有跟五大策略性產業有直接的連結,但後續要不要再推動,抑或是將不再列為優先項目?

再者,陳添枝對於所提出的政策推動策略是否同意並能執行?

例如,在國防產業推動策略中,提到要「改良採購程序」,意即目前採購程序不利於國防產業的推動,即便是提出「振興國防產業條例」,其位階亦在於「政府採購法」之下,該如何在既有框架之下「改良採購程序」?

第四,未來政策執行若受到質疑,要站在台前為政策辯護者,為陳添枝,抑或是龔明鑫?若要為政策執行失敗負責,又會是陳添枝,或是龔明鑫?

在政府部會中,主官與副官的角色分際是很清楚的,當副官的規劃,要被主官執行與落實,甚至負有成敗責任的時候,總覺得會有扞格之處。

未來新政府五大策略性或是創新研發計畫之執行,從過去的經驗來看,國發會不該只是只說不做的角色,而是應站在橫向整合部會能量的定位上,因此,國發會現下最需要確認政策推動方向解決與內部權責議題,之後,才有辦法對外與各部會商討落實各項政策推動。然而,月底將舉辦的行政院共識營,看不到應先被解決的部會內部共識問題。

小英政策資料來源:亞洲矽谷計劃、國防產業

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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。

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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。

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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
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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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