反璞歸真的愛普生辦公室|數位時代 BusinessNext

台灣愛普生幕僚長秋天元指出，辦公室的英文「office」源於拉丁文「uffici」，文藝復興時期烏菲茲(Uffici)家族壟斷與教堂建築相關的工會，如果教會要蓋新教堂，就到烏菲茲家族的建築看樣品，所以office原始的功能其實是展示成品的地方(Showroom)。
愛普生的辦公室並不像一般科技公司在公共區域將產品一字排開，在愛普生的辦公室，看不到印表機以及投影機的產品展示，只看到由愛普生印表機輸出的故宮書畫以及大幅攝影。秋天元說：「顧客只想看成品，沒有人想看工具。愛普生的產品是印出來的成品，而不是印表機。」奠基於這樣的想法，辦公室裡人文氣氛濃厚，少了幾分科技公司的剛硬氣氛。
愛普生的人文精神不僅僅展現在平面藝術的展示，七年前全球愛普生就開始配合綠色環保的潮流，除了幫台灣供應商建立綠色供應鏈，辦公室設計也具備環保的節能功能：大幅的玻璃窗引進室外光線，室內的日光燈管以方型配置，當室外光線充分時，靠窗的日光燈就不必開啟，達到節能效果。另外，愛普生也在辦公室推行不打領帶運動(Cool biz)，如此一來，辦公室就不需要為了西裝革履的男性員工，開啟強烈的冷氣。
因應工作外包的趨勢，許多辦公室減少工作執行的區域，增加創意發想的空間。為了營造隨處都可以就地討論的氣氛，除了既有的大小會議室之外，愛普生的所有窗台旁都放置有可以嵌進窗台的桌椅，不僅不佔空間，員工還可隨時隨地拉出桌椅腦力激盪，不需要事前預定會議室。
每一間會議室門口，都張貼著在歷史上具有創新意義的名人圖像，包含科學家以及音樂家等等，並以名人的姓名字首，做為辦公室名稱。不過，只要員工擁有傑出事蹟，就可取代既有的名人，以員工的姓名為會議室命名。目前台灣愛普生已經有一位女性員工，因為獲得二十餘項專利，其中一間會議室就以她來命名。「名留青史」的效果，更能激發員工創新的動力。

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。

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。

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。

「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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