我天生就喜歡向難度挑戰!
我天生就喜歡向難度挑戰!
2005.04.01 |

蕭銘楷自從三月十日在德漢諾威國拿到iF設計獎,回國之後,幾乎每天都有媒體來採訪,應對媒體這件事,對他來說,比設計產品更難,「我很擔心大家只看到得獎這件事,忘了設計理念是更嚴肅議題。」 「我就是喜歡嘗試各種新的可能,特別是材料的部分,」他說,目前市面上的筆記型電腦,為了要輕巧,多半採用鎂鋁合金或塑膠的材質,但在內部一篇趨勢分析的報告中,提到碳纖維正開始被工業界重視。他決定放膽一試,與幾位同事造訪台中大甲的碳纖維自行車權威巨大機械,勤跑模具工廠,最後做出六層碳纖維的外蓋、交錯的格紋,讓W1這台華碩第一部的寬螢幕筆記型電腦一眼就深獲iF評審團青睞。
「前面這片金屬網,也花了很多心思,」。基於透光性的想法,蕭銘楷最初的想法是要採用布料的材質,可是考慮量產後,會有保固強度的問題,於是修改成壓克力,但被華碩副董事長童子賢打了回票。「我認為他原來設計的背蓋砂網非常漂亮,整個概念已經非常完整了,如果將那個手法延伸到後端,整個視覺效果就會有一體感,」童子賢說。
最後,蕭銘楷決定採用金屬網,但考驗才真正開始,因為金屬網必須要有很細密的網孔,才能讓顯示面板的字體能夠從背後很清晰地呈現,但又不致於脆弱到一碰就變形,甚至還要能做為結構支撐,當然也更要壓低開模費用。
蕭銘楷很早就對建築著迷,但考大學讀的是地球科學。本來打算大一升大二時轉系,卻沒想到國文被當,又多在地科系讀了一年。轉系又沒轉成,反而進入工業設計系。大學畢業之後,蕭銘楷順利地申請到以工業設計聞名的羅德島大學,但讀了兩個星期決定放棄,轉學至紐約的普拉特藝術學院(Pratt Institute),「我發現光是有良好的學術環境還不夠,生活的環境也必須能帶給我刺激。」
畢業之後蕭銘楷留在紐約一家公司做家居用品設計,「設計最多的產品是垃圾筒喔!」雖然熱愛紐約,但最終他還是決定回來,關鍵也是因為環境,「九一一之後,紐約籠罩著一股奇怪的氣氛,連笑的權利似乎都被剝奪。」正好華碩也在找人,蕭銘楷就這樣成為台灣設計界的耀眼生力軍。
從國際比賽歸來,蕭銘楷說,他有一個很大的心願,就是讓設計能夠更大眾普及化,變成理所當然的生活享受,而不是少數金字塔族群的物質炫耀。他就對於今年拿下五項iF金獎的日本無印良品(Muji)表現印象深刻,「沒有噴漆、沒有電鍍,就很純粹的自然,清楚傳達企業的信仰,也同樣讓產品熱賣,這是大家都該努力的地方。」

Profile
年紀: 1974年生,31歲
學歷: 成功大學工業設計系、紐約普拉特設計學院畢業
現職: 華碩電腦研發處工業設計部課長
得獎作品: 華碩W1筆記型電腦──德國iF大賽金獎

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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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