許毓仁:台灣需要「數位經濟基本法」,別為了Uber擋住所有新創公司
許毓仁:台灣需要「數位經濟基本法」,別為了Uber擋住所有新創公司
2016.11.22 | 創業

向政府喊話,許毓仁:不要見一個新創就打一個

Uber在台灣引發社會爭議,政府四年內累積開罰八千多萬,最近財政部也開出補稅罰單1.35億,天價數字真能解決合法問題嗎?

立委許毓仁認為,Uber必須盡到該盡的責任,比如說繳稅跟保險,但政府不該用超高罰則當手段,若下個禮拜公路法草案通過,「未來開個罰單就要2500萬,可以買一棟房子了」,政府無論是想要有警惕、嚇阻作用,都太不友善。若未來共享經濟不只出現在運輸上,「難道我們要見一個打一個嗎?」

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立委許毓仁認為,解決Uber問題不能只用重罰,新經濟型態變化太快,應該要有更全面性思考,以新法律來規範。
圖/ 許毓仁提供

昨日許毓仁以直播方式討論數位經濟議題,他在節目上強調,若以Uber當個案來討論,目前修公路法是死胡同,因為沒辦法用二、三十年前的舊法律,去符合現在新的商業模式, 但台灣需要新的法律框架,來解決未來可能出現的新經濟型態。

Uber想合法要找誰?許毓仁:未來要有「專屬部會」

許毓仁表示,他將盡快提出「數位經濟基本法草案」,參考英國已通過的Digital Economy Act 2010,賦予所有新經濟行為明確規範,提供各部會相關權制,讓新創公司在法律底下去推動,希望未來有「專屬部會」,能夠當統一窗口進行跨部會協調。

他指出,或許會在現有部會裡面,選一個層級夠高的單位負責執行,例如:在經濟部底下設立「數位經濟發展署」,或是在國發會設立「數位經濟委員會」,最後結果再由行政院長拍版定案。

雖然目前行政院底下已經有數位政委唐鳳負責進行部會協調,但許毓仁認為,政委缺乏實權,也沒有實際行政資源,容易叫不動各部會。加上行政院光是各大會報就有58個,推動不易,最終還是需要透過法律規範,比較能有實際作為。

他舉愛爾蘭和新加坡為例,兩個國家都強調自己在國際的地位是「數位樞紐」,吸引國際大型網路公司前來設立總部,具有很好的稅收優惠、對外籍人才友善,資本也可以自由流動。

Uber無人車
許毓仁舉無人車研發為例,認為台灣投入的預算不足且過於分散
圖/ 擷取自Uber官網

許毓仁:台灣想做無人車,預算卻太少又分散

「台灣雖然想推亞洲矽谷,拿出113億預算,但資源太過分散」。許毓仁說,以無人車研發經費來看,美國至少有40億美元、日本也有接近一兆日圓,但台灣只有200萬美元額度,這樣真能夠有所成績嗎?

許毓仁強調,「台灣是一座島,思考卻不像是島嶼,反而把自己當成大型國家,築起一道高牆」,若新的產業進不來,台灣人才流不住,競爭力就往下掉,現在已經出現死亡交叉,沒有時間再浪費了。

關鍵字: #Uber
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

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。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「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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