陳良基:科技部想當海外人才列車,一年150萬補助像是張「返台車票」
陳良基:科技部想當海外人才列車,一年150萬補助像是張「返台車票」
2017.04.19 |

科技部18日宣佈推出海外人才歸國方案,希望號召百名台灣博士們返鄉工作。只不過,科技部提供的「誘因」:每月領12.5萬元補助費,換算年領新台幣150萬元,被外界質疑給太低,無法找回真正優秀的人才,科技部長陳良基親自回應,表示: 「150萬並不是給薪水,而是一張暫時回台灣的門票。」

台灣就業環境不好,150萬像火車門票,先讓海外博士上車

陳良基在接受《數位時代》電訪時強調,科技部想做的是人才列車,將這些台灣博士們從國外領上車,開回台灣幫助國內廠商。雖然大家認為對博士來說,每年領150萬元不多,但其實也有些想回台灣的年輕博士,只是卡在就業環境不佳,還在猶豫要不要冒險試看看。

「因此,這一年的補助並非是給薪水」,而是讓他們有動力回台灣就業。」陳良基說。

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圖/ 吳晴中/攝影

陳良基表示,科技部是希望提供一個見面的機會,媒合海外博士人才和國內廠商,所以才會安排在國內三大科學園區的廠商、法人、研究機構內做交流,利用一年時間好好互相了解,最終促成博士返台就業。

但他坦言,真的得有更好的薪資環境,才能讓海外人才永久留下來,這部分希望廠商能夠給出好數字,讓人才「願意在台灣下車」。

陳良基認為,他想要讓海外的年輕朋友不要只留在「聽說」台灣環境不好的階段,如果有機會回來試試,其實會發現,科學園區的業者對博士生需求很強烈。

他表示,這次的海外人才歸國方案中,並沒有限制這些博士的專攻領域,因為新科技發展太快速,限制領域有時會把機會限制掉了;海外博士們也能在學界、研究機構、廠商中選擇交流地點,對台灣的AI產業、5+2產業的人力都會很有幫助。

反對聲音:沒有舞台支撐,一年後人才還是出走

International demand high for Taiwanese engineers,
圖/ 吳晴中

對比科技部的樂觀看待,科技圈、新創圈反應相對冷淡。

跨境求職網站mit.Jobs 創辦人林昶聿認為,科技部這次推出的方案裡,不限制博士的領域是對的,提供的補助也還算可以,因為以不同地方的物價水準來看,其實台灣的助理教授月薪大概是7萬左右,若從學界角度來看,年領150萬元並非太低。

「重點是廠商真的會善用這些人才嗎?有值得發揮的職缺給這些博士嗎?」 林昶聿認為,若沒有足夠舞台,這些人才還是會選擇去中國大陸或其他市場。

他表示,科學園區的廠商非常精明,如果要花高薪請博士返台工作,他們一定會確定相對應帶來的「產值」也要高。

但許多博士的專長,其實是需要時間研發、鑽研,若從過去經驗來看,雖然這次科技部提出的方案願意嘗試吸引博士返台,值得肯定,但他不認為廠商會跟著政策方向走。

海外博士看科技部150萬年補助:失望

一名台大助理教授則表示,如果以學界薪資來看,確實這樣的補助有些誘因,但或許科技部也能把這些補助經費放在「本土博士」身上,不見得只關注海外發展。

雖然,這名助理教授自己也是海歸派博士,不過他認為少部分人因為家庭羈絆、想回台灣貢獻,願意選擇較低薪資的環境,這都屬於特例。科技部的政策不應該也往這個方向走,以業界標準來看,150萬元年補助水準,「只能請得起猴子」,他不希望看見變相的22K出現。

另外一位在英國牛津大學攻讀材料科學的陳姓博士生也抱持相同看法。

「台灣如果有更好的待遇,更大的發揮空間,誰想離鄉背井。」他表示,自己周邊的中國人幾乎都想返國,很大一部份也是因為有好的就業環境。

他期許科技部解決根本的就業問題,不要以讓博士餬口為目的;吸引海外博士回台灣,也不能打著家庭因素、對台灣的感情,最終還是要回歸到待遇和經濟狀況。

他提出不同想法,鼓勵科技部瞄準關鍵領域人才,提出更好條件,吸引他們返回台灣,而不是多灑錢、分散資源,因為相同職缺搬到海外,一定不會是這樣的待遇。「對許多有理想、前景的博士來說,看見150萬這樣的數字,只會對台灣更失望。」

關鍵字: #科技部
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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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