[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
2016.05.20 |

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
(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。
(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。

關鍵字: #蔡英文
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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