[數位觀點] 蔡英文說：「我們有務實可靠的工程師」，然後呢？|數位時代 BusinessNext

一個新局開始了！今天蔡英文正式宣誓就職，成為中華民國第14 屆總統，今日眾所期待的演說，整體來說，四平八穩，沒有太多激情，在五大改革中，點出一個重點：改變年輕人的處境，就是改變國家的處境。其中關鍵是台灣的經濟結構轉型。

在蔡英文談到台灣的經濟優勢中，我對於「務實可靠的工程師文化」這點，有些話想說。在過去許多國內外訪問中，許多人都談到這部分，看起來這的確是我們的優勢，但我想問的是，我們對於「工程師」的想像是什麼？可靠就夠了嗎？而什麼又是「工程師文化」？

蔡英文，民進黨黨部提供。

就最直覺的聯想，工程師應該指的是台灣科技業的工程師們，這群人從第一代施振榮、林百里、施崇棠開始，創造了台灣最驕傲的經濟榮景，而這群在園區的工程師們，也成為社會上最被認可的新貴典範，甚至在全球進入數位化的年代裡，他們是全球都在搶的資源。也因為這樣的潮流，程式教育成了一種顯學，在不久後要上路的107年新課綱中，程式教育也被列入其中。

作為一個家長，我肯定政策制定者看到數位化的趨勢，但另一方面我也擔憂，我們太窄化工程師的角色，以為會寫程式就是工程師。臺灣大學資工系副教授洪士灝就一直強調：程式設計課程，教的是基本科學和工程概念，啟發學生解決實務問題、做中學，培養跨領域的基本能力，不是教工具的使用。「很會寫程式，卻不會解決問題，甚至發現問題，那麼我們還是會淪為軟體代工國家，與過去的硬體代工，並無多大差異。」

那麼，工程師到底是什麼？就字面上的解釋，工程師指的是依據科學家觀察世界所發現的既定原則，從而利用數學和科學原理，解決技術問題，設計出實際物品，在維基百科上有著這樣的一句話：「科學家問為什麼，工程師問為什麼不能。」(Scientists ask why, engineers ask why not?)

如果從這樣的角度，除了開發3C產品或網路服務的科技工程師之外，各領域都應該有工程師的思維與職位的存在，空間環境需要工程師、教育需要工程師、農業需要工程師、政治文化也需要工程師。既然各領域都需要工程師，我們社會也就該拋棄理工至上、人文無用的思維。前陣子跟幾位小學老師聊到，他們試圖透過專案的形式，帶領孩子改善校園或社區內的問題，結果被一些家長質疑，為什麼不把時間拿來教數理，而把時間花在公民參與的事情上？

當我們能先成為一個公民，再利用目前各種好用的數位工具，才有機會帶動專業領域的革新，進而推動國家的進步。

剛結束的第三屆零時政府年會（g0v.tw Summit），聚焦在如何以科技促進民主與參與效能為主軸，就是一個有意思的主題。會中談到的西非瘧疾救助、雅加達水災、或是透過公民科學家進行環境監測等，都頗具啟發意義。就算是近期常被談論不是「硬體」的軟體、網路、雲端、物聯網，其實都是「服務業」，除了硬底子的演算法、資料結構、數據分析能力之外，商業模式才是關鍵。所以從單純的科技到社會創新，我們得要先學會問為什麼。

擬定了大架構，從本質思考，才能對症下藥，目前很多的政策方案，往往是頭痛醫頭、腳痛醫腳，缺乏了中心思考，自然使不上力或吃力不討好。如果可以揉進ㄧ些人文的基底素養，掌握應用情境的想像跟描繪能力，才有辦法突變成賽局的改變者(game changer)

(g0v summit 2016 主題配圖，數位時代翻攝自 g0v summit 官方網站)

在這邊也批評一下，從就職大典的舞台設計由「建醮」紅色變成蒂芬妮藍，紅色雖然不盡理想，但還有些想法，換成藍色就是只為了換而換；還有今日典禮「台灣之光」表演，其實有點失望，且不論旁白的史觀問題備受爭議，表現的形式也未有突破，為什麼不試著讓科技與表演結合？數位藝術、互動設計，台灣人才並不缺，這樣不但有新意，也能在這個眾所矚目的場合真正展現台灣的軟硬實力。競選期間聶永真與一群科技人、設計師與工程師開創的新鮮感到哪去了？

這也就是為什麼我對於「務實可靠」的字眼，有那麼一點不安，務實可靠不是不好，但這也意味著台灣的工程師在可遵循的架構上，能夠使命必達，但如果今天沒有了架構呢？台灣產業面對的問題不是不會做，而是要做甚麼。

牽涉文化面較少的科技產品，也許可以參考既有成功的架構，更多的問題上，我們得學會長出自己的架構，而不是東拼西湊，該努力的方向不是成為全球第一，而是有特色的唯一。當我們自己過得好、有特色，我們自然會在全球的舞台有一個位置。以我目前另一個關心的教育議題為例，我們學美國、看德國、想芬蘭，但我們自己的處境跟人才，跟這些國家都不一樣，我們得回到使用者本身的需求，才能真正發揮工程師的價值。

當我們能夠用架構性的看問題，就會知道每個解決方案的資本投資、公司管理、工作設計，都會跟著修正，我們也就需要鼓勵新的工程師文化。就先以台灣最典型的科技工程師的日常來看，百萬名工程師，到底為何而戰？正因為務實可靠，在臉書的「靠北工程師」粉絲團裡，就可以看到許多的不滿，工作環境裡「一人當兩人用」的成本思維，老闆要求跟著別人做就好、不想冒險的心態，讓應該更有創造力的工程師，只能成為爆肝的魯宅，如果這樣的文化持續，隨著台灣科技業步入成長高原期，就算有再多的工程師，也沒辦法開創新路。除了鼓勵新創之外，可能必須思考，台灣的科技大廠如何開放一些空間，鼓勵大廠工程師內部創新。

(圖說：只有讓工程師喜歡他們自己的工作，工作才會更有效率，價值才能發揮最大。)

曾經跟一個朋友聊到此事，台灣很多大叔工程師的實力的確很強，也想要做新東西，但現實是，大叔要照顧長輩、養小孩，加上社會上對於成功的定義單一，對於失敗過於苛責，大叔轉換社會成本很高，所以新創的吸引力是低的；而在內部創新，多數老闆們還是以短期績效的概念來評估新方案，同時對於「人才」用成本而不是資產概念看待，也因此，加班過勞、犧牲家庭，在在都耗損了工程師的能量。

只有營造友善的職場環境，鼓勵工程師們多想一點、多問為什麼不能，推動專業社群之間跨領域交流，讓工程師喜歡自己的工作，他們的產出才會更有品質，做為工程師的驕傲才能被看見與尊敬。

「演講要結束了，改革要開始了。這塊土地上的每一個人，都因為參與台灣的改變，而感到驕傲。」蔡英文在演說最後如此強調。我不知道新總統會不會更好，但當人民願意做出選擇不一樣的選擇，其實我們都是勇敢的。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。