了解企業流程 比做設計重要!
了解企業流程 比做設計重要!
2005.04.01 | 技能

當陳冠廷穿著牛仔褲和T恤,帶著略帶靦腆的笑容走到面前,很難把他跟有個性的設計師形象連想在一起,反而接近一般人以為的工程師模樣。
陳冠廷這次得獎作品︱︱SDRW0804P-D光碟燒錄機的前一代產品,已經拿過二○○三年的iF獎,「如何保持前一代的設計語言,又能突顯不同,是我最大的挑戰。」延續前一代CD盒的概念,但卻將CD盒外型的設計變得更實用,在機殼上直接打印出與實際光碟片大小的淺凹槽,「不只是為了美觀,而是真的能放一張光碟片。」另外在機體的四個角落,刻意突顯栓螺絲的接合點,保持留白卻又有視覺焦點,「有時一些小地方的設計,延伸出產品的附加價值。」
陳冠廷成為工業設計師之路有點曲折,雖然從小愛畫圖,卻進入東海生物系就讀。但他並沒有放棄作設計的念頭,積極去建築系、工業設計系修課。大學畢業後,雖沒考上建築研究所,卻進入了成大工業設計研究所,在自由的學術氣氛,讓他有著找到方向的踏實感。研究所畢業後,陳冠廷利用等待兵役覆檢的時間,開始接一些網頁設計、平面設計與翻譯等工作,當起了SOHO一族。這段時期還曾翻譯出版了(血拼經驗)(Shopping Experience)一書。直到二○○三年六月,才享有第一份勞健保的工作,就是加入華碩團隊。
雖然繞了個彎,但生物系的訓練卻讓陳冠廷在設計時有不一樣的思考。因選修了「生物哲學」課程,讓陳冠廷迷戀上哲學思維,「科學與哲學其實只有一線之隔。」班雅明(Walter Benjamin)在(機械複製時代的藝術品)書中提到的靈光(Aura),就給他創作得獎作品的靈感,「回歸到燒錄機的本質去思考,」陳冠廷表示燒錄機不應該只是複製的機器,應是維納斯的靈光(意指自由),複製並非錯誤,每個人都應該有複製的自由(指取得資訊的自由),不但可以滿足知的權利,在透過複製的過程中,人們得以讓回憶再現,並從中獲得最大的自由,「所以應該是(迎向靈光再現的年代)」。
「每設計一件新產品,就好像重新活了一次,」陳冠廷表示,加入華碩的第一件作品是設計ADSL,「產品不特別,有很多的規格甚至已經有固定的標準,但卻是很重要的訓練,」他說,對一位工業設計師新手而言,了解企業流程,原比發揮創意來的重要,從簡單的產品設計起,在資源充足的情況下,不僅能減少失敗的挫折感,也學習到如何進行團隊合作,「設計師是產品的起點,卻不是唯一的關鍵。」隨著經驗的成熟,陳冠廷接觸產品的類別也更加多元,從筆記型電腦到目前構思中的電視產品,都讓陳冠廷興奮,「如果有可能,希望有一天能設計汽車。」

Profile
年紀: 1973年生,32歲
學歷: 成功大學工業設計研究所設計傳達組畢業
現職: 華碩電腦研發處工業設計部工業設計師
得獎作品: 超薄可攜式DVD燒錄器SDRW0804P-D

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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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