台灣最適合XXXXX,這個恐怕不是我們說了算
台灣最適合XXXXX,這個恐怕不是我們說了算
2017.05.10 | 物聯網

不知道當大家在看著這一兩年談未來產業有關的新聞,例如<立委鄭運鵬:桃園在無人車的製造、測試、道路上面面俱到>時,是否有發現到一些標準論述公式:

OOO產業是未來的重點,台灣擁有非常好的AA(例如製造)優勢,最適合發展OOO產業,所以我們要投入5566億的資源,在X年內創造1122億的產值,創造87萬個工作機會。

大致上把OOO套成物聯網、AI、雲端、大數據,統統可以套用,接著政府的基本論述或一則新聞就可以成形了。

問題來了,這種論述說給自己人自嗨或許可以,但對於世界早已是平的產業生態來說,恐怕是沒能認清我們自己真正的定位和優劣勢。

製造和零組件供應鏈,確實是我們在上個世紀發展出來,立足在全世界非常重要的角色和定位,要感謝上一輩的創業家們胼手胝足開創天下、打造舞台。

但是在放眼接下來的趨勢關鍵字,諸如物聯網、雲端、大數據、無人機、機器人、人工智慧、區塊鏈,世界看待這些趨勢的價值鏈,恐怕與我們是天差地遠的。

對於既有的成熟產業,從延續事業成長的角度看,必然會繼續保有這些價值鏈底層中所需要的供應鏈,來面對同產業的競爭對手。

從國家的角度看,若我們的政府只想協助延續既有產業的競爭力,那上面的論述推論沒有問題,因為在未來的產業中所談及的製造和零組件供應鏈,都是必要的,你只是得面對同類型、不同國家的競爭業者。

但若國家對於產業的角度僅止於追趕,而不是思考如何能夠在下一個世代佔據戰略位置,那麼我們需要國家做啥?剛說的競爭和成長策略無需政府,企業本身就得去面對競爭和未來的線性成長,但是對於還未存在的未來企業,國家想去推展的話,恐怕目前的樣貌是遠遠不夠的。

尤其在上述的新聞中提到的,

行政院於今週二(5/2),三位政委吳政忠、陳添枝、唐鳳共同主持了無人車的相關策略研究,盤點了台灣在無人車發展的供應鏈策略。全世界包含科技巨頭 Apple、Google、Uber 以及電動車 Tesla 都不斷往無人車領域發展,我國也擬將從供應鏈切入。

台灣目前沒有足夠的能力發展整輛原型車,但在供應鏈方面,包含無人車晶片、通訊模組、感應器、車電系統零件組以及車聯網相關領域,台灣需要向世界展示自己的擅長之處。

所以意思是,整個台灣沒有能力發展整輛原型車,而一個在矽谷的馬斯克(Elon Musk)憑著一己之力就可以做出 Tesla?

等等!不只是Tesla,還有上太空的SpaceX和綠能產業的SolarCity,還有Hyperloop等等瘋狂的計畫。若從這面向來看,一個馬斯克等於做了台灣5+2產業的大部分,那看來台灣不該只是變成美國一州,應該直接加入馬斯克的企業,變成他的支援供應鏈,推他往前走就好了。

我從不反對從硬體、製造及供應鏈出發去思考台灣要發展什麼產業,因為我自己也是從這產業洗滌出來,很清楚知道這些產業對台灣和對世界的貢獻。但若從國家高度來看,只能定位和論述到這樣,那就真的高度遠比一個企業家不如了。

當然,若這則新聞是標題殺人,那就是媒體和記者得檢討是否該用這樣嗜血的方式下標題。也要謝謝 Audrey Tang 唐鳳 的補充相關的逐字稿。

從逐字稿來看,可以看到充實的討論,和許多技術、政策及環境限制要如何修改。不過,我還是期待政府在針對未來產業的論述和定位上能夠更大膽,否則,若連一個矽谷創業家的高度都做不到的話,亞洲矽谷也甭談了!

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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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