2017哪些新興旅遊景點最熱門?Skyscanner用大數據告訴你!
2017哪些新興旅遊景點最熱門?Skyscanner用大數據告訴你!

即將向2016年說掰掰,開始計畫2017年旅遊計畫了嗎?不久前被中國攜程(Ctrip)收購的旅遊搜尋引擎平台Skyscanner利用大數據分析公布2017年熱門新興旅遊景點,其中針對台灣使用者部分,台人依舊最愛日本,日本共有四個城市入榜,此外,也開始出現非主流城市,顯示出近年來旅客偏愛深度及在地文化體驗的旅行趨勢。

集中泛亞洲,日本依舊最受歡迎

Skyscanner從2003年成立以來,APP下載次數超過5,000萬次,每個月協助超過5,000萬個旅遊計畫,此次調查是根據「台灣使用者」在網站及手機應用程式過去三年的搜尋資料,歸納出成長最快的十大旅遊地點,依中文筆畫排列分別是大邱(南韓)、小美玉市(日本)、公主港(菲律賓)、仙台(日本)、坎培拉(澳洲)、亞庇(馬來西亞)、函館(日本)、高松(日本)、張家界(中國)、塞班島(美國)。

仙台機場_skyscanner官網.png
台灣人愛到日本旅遊,仙台就入圍新興熱門景點。
圖/ 取自Skyscanner網站

此次公布的2017年十大新興熱門旅遊景點中,皆為泛亞洲區域,日本有四個城市入榜,比去年多一個,顯見日本熱潮依然持續,此外,也能看到開始出現一些非一線城市上榜,Skyscanner認為,主要是日本的旅遊體驗與品質較佳,也跟日本近年來積極來台宣傳當地觀光及參與旅展有關。至於南韓城市則是有賴韓劇、韓國電影的走紅。

Skyscanner進一步表示,觀察近三年來的資料可以發現台灣旅客在挑選旅遊目的地時,相對以往熟悉的歐美景點外,開始嘗試深入探索亞洲鄰近的城市,除了利用簡單的假期組合以及政府的彈性調休,地域便利性因素之外,也與台灣近幾年開始出現深度或在地體驗的新型態旅遊觀念有關,像是Skyscanner先前發布的「亞太區旅遊資訊搜尋習慣調查」,當中的數據顯示35%台灣旅客是屬於「說走就走」的類型,自在隨興的比例高居亞太區之冠。

新加坡版榜單高雄入列

除了台灣之外,Skyscanner也公佈針對其他國家使用者分析出來的十大新興熱門景點,像是新加坡版的十大新興熱門景點包括冰島的雷克雅維克(Reykjavik)、泰國的華欣、不丹的帕羅(Paro)、日本的札幌、紐西蘭的達尼丁(Dunedin)、印度的蒂魯吉拉帕利(Tiruchirapalli)、台灣的高雄、日本的東京、澳洲的荷巴特(Hobart)、克羅埃西亞的首都札格瑞布(Zagreb)。

雷克雅維克冰島_skyscanner提供.jpg
冰島的雷克雅維克(Reykjavik)是新加坡旅客的2017年十大熱門景點之一。
圖/ 取自skyscanner網站

美國版使用者鍾情古巴

而美國版的2017年熱門景點則包括哈瓦那(古巴)、雷克雅維克(Reykjavik)(冰島)、莫斯科(俄羅斯)、奧克蘭(Auckland)(紐西蘭)、宿霧(菲律賓)、利韋里亞(Liberia)(哥斯大黎加)、首爾(南韓)、東京(日本)、溫哥華(加拿大)、蘇黎世(瑞士)。

哈瓦那古巴_Skyscanner提供.jpg
針對美國使用者公佈十大熱門景地,古巴的哈瓦那入榜。
圖/ 取自Skyscanner網站
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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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