3M人的空間待遇讓人羨慕|數位時代 BusinessNext

為了找尋適合的地點，3M傷透了腦筋。擔任搬家計畫總召集的資深經理陳連進說，為了讓新辦公室可以長久使用，他們以未來三年的人力成長做為依據，評估後至少需要二○○○坪以上的空間。選出幾個符合標準的大樓後，再以「整體成本」、「大樓設施」以及「周圍交通」等指標來嚴格估算，最後才敲定新家的位置。
新的辦公室除了滿足企業內部的需求，它更透過地點、大樓的知名度、內部空間的規劃，傳遞出是一流公司的訊息。3M位在台北市敦化南路二段的新辦公室，樓下是「Hanspree」的旗艦店(液晶電視業者)，3M所承租的八層樓裡，設計師在每個樓層裡運用低隔板、寬走道、落地玻璃等手法，打造「開放」的溫暖空間。在這裡，好的景觀和最開放的空間都給大多數的員工使用。在單一樓層裡，主管辦公室圍繞在沒有視野的這面；另外一面具有豪爽視野的玻璃窗面，是留給部門同事，提供一個「公平」與「開放」的環境。面對樓面最外端三角畸零地--同時享有敦化南路與隔壁公園的兩面視野，則規劃成為大家都可以使用的會議室，讓每一個員工都可以輕鬆享受都市中「難得的奢侈」。
為了不讓樑柱破壞整體空間的質感，設計師特意將每層樓樑柱所佔去的空間，規劃為「腦力激盪區域」(Brain Storming Area)，員工可以坐在這裡閒聊討論。當然一時苦惱而陷入沉思的同事，也可以透過大片落地窗，讓工作中的心情隨著窗外景物不斷地轉換，靈感也可以源源不絕。
接待大廳設在六樓，行事風格向來低調的3M，只在玻璃與白色牆壁上貼有小小的企業紅色標誌，並將鮮明的顏色融合在沙發、地毯與牆壁。
同時，在這個沒有人辦公的樓層裡，設計師為了讓空間更有效率地被使用，除了規劃許多大、小不等的會議室外，還利用拉門的活動設計，讓最大的一間會議室與員工用餐環境相互連接，創造出一個能夠容納三百人的集會場所，而這數字正好接近3M在台灣的員工總數。

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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