台大資工所博士生去北京見習
台大資工所博士生去北京見習
2006.10.15 | 科技

二十八歲的蔡銘峰,是個靦腆的大男生,彈著一手好吉他,還代表台大到微軟亞洲研究院實習一年。
根據經建會統計,台灣高科技業每年人才缺口達二.六萬名,找不到工作的卻有一.六萬人,供需失調,中間出了什麼問題?台大資工所教授陳信希表示,學術界培養出來的人才沒辦法滿足業界需要,「程度可能是一個問題,但是缺乏實戰經驗也是主因。」

台大博士生去北京見習

許多大專院校都有與國外研究機構建教合作或交換學生,國科會也經常輔助學生到國外進修,但多半都是在學術機構裡,要像北京微軟亞洲研究院這種業界與學術界的交流研究很少。
「去年我在北京參加學術會議時,碰到微軟亞洲研究院的馬維英博士,馬上跟他討論希望可以建立雙方的合作關係,」陳信希回憶。經過一番討論,馬維英建議可以用「實習生」模式來建立長期的合作關係。
陳信希一回到台灣就詢問系上的學生,是否有意願參與這樣實習生的交流計畫,「去年台大資工所總共送出兩名博士班學生到北京見習,首期先從三個月開始。」
以蔡銘峰這次長達一年的見習經驗來說,由於他的研究專長在資訊檢索領域,到北京之後加入馬維英博士的搜尋團隊。研究網路搜尋最重要的就是廣大的資料量,可是一般學術單位是無法獲得如此龐大的資料量,不過透過微軟亞洲研究院裡的資源,可以進一步應用真實世界的資料來做研究與應用,「你的研究不會是空中樓閣,真正看得到真實世界的內容,」蔡銘峰興奮地表示。
全球人才流動與以往有不同的發展趨勢,過去美國是高科技人才的天堂,隨著新興國家的經濟快速發展與生活水準改善,單向流動於美國人才市場的潮流已經改變,許多學子都學成歸國,將新的技術與觀念帶回到亞洲,變成雙向流動。
這種雙向流動在美國和中國之間尤其頻繁,主要由中國學生赴美進修,以及美商到中國投資所帶動。而到中國投資的美商,更多會用從美國留學再回去的中國人。

台灣要跟世界一流人才比

台灣資訊科技相關科系的畢業生近年來愈來愈少出國進修,失去在國際環境下的磨練機會,間接造成整個台灣科技人才的競爭力減弱。
「台灣是島國經濟,要維持競爭力就必須跨出海島格局,腳步與眼光邁向國際化,」陳信希看著會議室裡一整面牆上掛滿了台大資工系學生奪得全球軟體程式比賽冠軍的獎牌,若有所思地說。「即使是台大的學生,也不要在這個小島上自己比來比去,而是要跟全世界第一流的人才比。」
微軟亞洲研究院大學關係經理潘天佑也強調,微軟亞洲研究院的精神並不在將研究計畫商品化,重點是希望營造一個與國際同步的開放環境,以產業的廣大資源與雄厚力量,讓優秀的研究人員可以有更廣闊的學術視野。
「除了提供學術界、產業界的資料研究之外,即使見習期間結束,微軟還是希望藉由其他方式延續合作,」潘天佑舉例,蔡銘峰到北京從事的研究計畫以資訊檢索為主,與馬維英博士的「網路搜尋與資料挖掘」研究領域息息相關。為了讓研究成果繼續延展,微軟亞洲研究院更答應他把相關資料帶回台大繼續研究。

表現優異獲蓋茲邀請赴宴

蔡銘峰透過定期與微軟亞洲研究院的研究報告,將雙方的合作關係,從學生的實習交流進而更上一層變為實質的交流,為更長遠的合作打好基礎。也因為他在北京實習期間表現優異,更被推薦並入選到蓋茲家赴宴的菁英代表。
微軟亞洲研究院從一九九八年成立以來,在兩岸、日、韓等地招攬優秀菁英到北京實習。研究院裡隨時都有三百多位來自台灣、大陸、日本、韓國、新加坡等地的見習生,藉由與各國研究人員互動交流以提升學生的國際觀。

科技資訊人需要擁有國際觀

「唯有在激烈的競爭環境中,才可以激盪出更多的創意與更好的研究成果,」在掛滿獎牌的會議室裡,陳信希強調,「科技資訊人才的養成過程中,國際觀很重要。要跨越鴻溝的模式也許有很多種,但是與產業界建立關係後,要如何延伸這樣的價值,才能讓台灣的科技人才更精緻化,才是最重要的。」

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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