亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
2016.12.27 | 物聯網

「行きまーーす!(啟航了!)」就如同初代鋼彈駕駛阿姆羅出發前必定會喊出的口號,亞洲矽谷執行中心也在聖誕節這樣特殊的日子正式揭牌和啟航。

筆者也有幸受邀出席並且擔任下午場的物聯網論壇的主持人,所以既然都得來了,就乾脆一早來看看到底我們國家要怎麼做這件事情。

多個媒體上已經有不少關於亞洲·矽谷揭牌的報導,我也就不再多做記錄,但我想談談我的一些觀察。

很多人會提到政府喜歡這種大堆頭式的開幕方式,還有象徵式的啟動儀式,我自己其實也是。但仔細想想,會這麼做的原因必然還是有民眾對這樣的方式買單,若公民不喜歡,透過持續的表達,政府終究是要滿足(娛樂)公民的,這種方式才會真的有機會慢慢改變。否則!這確實是政府告訴民眾「我們有做事」的有效方式之一。

在揭牌和啟航儀式過後,現場的人潮走了一半,台上談市場趨勢的論壇場次其實很重要啊!怎麼副總統走了,這我還能理解,很容易有超多行程要走,但不是還有物聯網大聯盟嗎?怎麼相關的官員和人員好像都走了?

目前除了執行中心的關鍵七人小組現身之外,確實還沒有比較進一步和具體一點的作法,雖然在之前的熱烈討論中,社群許多人都在質疑為何這計畫必須在桃園?那段期間有許多討論,國發會這裡也重新檢討,沉寂了一陣子之後,隨著唐鳳政委上任,似乎畫龍點睛的加了個點(Dot)在亞洲矽谷中間,然後就順順的在桃園執行中心啟動了。

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亞洲矽谷計畫執行中心七人小組首次亮相,由國發會副主委龔明鑫兼任執行長(左一)。
圖/ 工研院提供

確實,執行中心在哪裡的問題不大,政府可以有其考量,只要讓積極想參與的民間社群理解政府執行的考量就好。而對桃園來說,爭取這個議題到桃園發展必然也能理解。所以,困難的是中央政府的論述得更清楚。

下午兩場的深度論壇以及座談,也就順著亞洲·矽谷的另一個重點,物聯網的議題。這也是我覺得有趣的,我們既然編組了物聯網大聯盟,也有物聯網志工團,但怎麼下午的物聯網論壇,除了必然在的執行中心團隊,物聯網大聯盟或者志工團似乎都不見了?

那麼我也就好奇物聯網大聯盟和志工團是用怎樣的機制方式來和社群以及其他人交流呢?

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亞洲·矽谷包山包海,仍未見具體方案,也要帶來「滿滿的大平台」?
圖/ youtube截圖

在啟動結束的不到一天,不少人都問了我看法,我必須說,由於政府執行的流程,所以一個創新的議題要在這樣的體制下進行本來就不容易。

我一直覺得應該強調公民素養,政府的所有作為到最後都必須滿足公民。

當我們在期待政府做創新的時候,是否又能接受創新的代價極大的機會像是打水漂?而看到政府打水漂,激不起太大的漣漪之後,我們是否會瞬間變成嚴格監督的酸民謾罵政府的監督不力?

如果會的話,那我們怎麼期待政府去做可能的創新和探索未來?

對於亞洲·矽谷,很多人在參加之後,感覺內容似乎有點空洞,或許是因為這跟最早提出的樣貌,在被媒體及社群批判一輪或者討論之後,似乎除了句點增加,實質的改變似乎不多有關。

實驗場域如何做到標準接軌?

如同在之前的文章談到的一些建議,我很樂意再次提起,其中我覺得最有價值的部分是實驗場域,但卻也還沒能看到具體做法。政府要如何積極參與創新,提供可具體落地實驗的場域?不是什麼自造者空間(Maker Space),也不是什麼實驗室,而是實際測試的場域環境。

創建研發群聚是好的,但若最後依然只是大廠的舞台,那我先說這大概就輸了。積極的作法應該是:善用開放式創新的觀念、提供試驗場域,大廠和政府提供資源,讓新創用不一樣的角度做實驗,這樣才能同時達到實驗成本低、風險也低。

新創本就該冒險,而若大廠這樣都願意一起做,那就是真的想創新的大廠;而非只想用政府經費,協助降低自己研發費用而已。

物聯網產業大聯盟也絕對不要再像過去一樣,只是產業群聚的公協會,而是標準的接軌。

什麼是標準的接軌? 絕對不是成立那些線下聯盟或者協會,讓我們自己在島內自嗨; 而是能夠開放有競爭力的學者與企業有更多的合作,並且積極並直接參與國際標準協會,從參與跟隨,到建立影響力和發聲,這才是發揮我們實力和能力的場子。

先進國家都是透過建立標準來作為產業戰略的一部分,若我們還在角落結黨,那就是持續讓自己邊緣化。

有真正可以實驗的場域,和積極參與國際標準的作法,搭配願意投入早期的基金,或者是投資國外有價值的物聯網新創,透過場域的搭配,那麼就可以有很多有效的實質創新產生,進而帶動新產業生態的誕生。

不要被生態系的論述給綁住了!生態系是讓自己也成為其中可能的節點,融入然後發揮影響力,而不是建立我們自己的生態系,希望別人加入我們的生態系,這依然是「寧為雞首」的概念。

最後,曾經聽某個老前輩提到,政府投入資源資金的方式有時候會被既有的體制和系統卡住,要改變現況,確實需要長時間投入。但是至少要在資源資金到位後,執行時要搞對方向。才能用有效的方式滾動出實質效果,並且回頭導正體制。怎麼做?最會溝通的政府看來還得繼續努力。

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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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