連張忠謀、周永明都要上的課
連張忠謀、周永明都要上的課
2006.12.01 | 人物

今年編輯部來回討論了好幾次科技人進修專題,同仁們都在想,到底怎樣的報導是《數位時代雙週》讀者最需要的?一次又一次的題目會議裡,在資料中,我們掙扎著。
一天,宏達電執行長周永明赴美進修消息突然出現,引發了我們的好奇心,到底什麼課程、什麼原因,讓正逢手機旺季的周永明要離開台灣職場,走一趟哈佛?同時我們也發現,台灣科技界一群老闆們,由張忠謀領軍,正在規劃一趟美國麻省理工學院(MIT)的學習活動。
於是我們決定了,讓資深記者何旭如走一趟美國波士頓,直擊哈佛和MIT現場,帶給讀者最鮮活學習畫面:看台灣叱吒風雲的科技大老們,在聽誰上課?他們會打瞌睡嗎?他們學些什麼?
問題是,到底周永明上什麼課?偌大哈佛校園裡,美麗秋陽下,該如何走訪一間間古老的磚紅教室,找到周永明?
幸好有網路。立即上了哈佛的網站,在公開的課程表裡不斷搜尋著;比對著周永明出發日期和預計回國日期,篩選出最可能的課程。
「一定是這一個!」錯不了,去年製作進修專輯時,工研院院長李鍾熙也上過這課程,講了不少有趣的故事。如果真的沒法找到周永明,哈佛的現場故事永遠也說不完。
帶著忐忑,旭如飛往美國波士頓。她在哈佛和MIT校園裡奔波一星期,真的訪問到周永明的教授、參觀了周永明的教室和宿舍;聽了一場張忠謀在MIT的演講,跟訪到台灣企業老闆的學習團活動。
接著旭如又從波士頓飛往洛杉磯,訪問美國西岸的加州大學洛杉磯分校……,梳理出最新的進修趨勢,帶回滿滿行囊的充電故事。
「離開工作,重新充電,找到下一步動力」,是去年《數位時代雙週》對讀者的忠告;今年除了周永明、張忠謀的充電故事外,網路學習捲土重來,是我們要提醒讀者的另一種選擇。
成千上百的網路課程,免費或收費,只等著有心人來進修。是的,有心人;學習是一種態度,要有足夠的堅持和夢想。
在哈佛和周永明一起上課的執行長們,即使抽身在外念書,也毫不鬆懈,還是會利用唯一的空閒,清晨5點起床慢跑,這是一種堅持,一種信念。面對螢幕,做網路學習時,一個人更需要足夠的自律與永不放棄的決心。
而旭如的這一趟採訪與專題製作,又何嘗不是一種學習、進修之旅?一個人在美國東、西岸的探險與訪問、回國後的資料整理,自律與堅持是支持她完成專題的最後關鍵。

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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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