誰是下一個新科技明星
誰是下一個新科技明星
2004.07.01 |

過去4年,是中國經濟的發展關鍵時期,也是中國科技業的轉型關鍵時期。中國GDP在2001年突破1兆美元,並在當年底加入WTO,與國際接軌。中國資訊產業則是在那一年超越台灣,在產值上成為僅次美日的第三大資訊產業國。
2001年,《數位時代雙週》首次進行「中國科技100」強調查,希望了解這個變動中的巨龍真正的實力,並藉由每年長期跟蹤,累積出足夠可以解釋甚至預測它下一步的行進方向。

**通訊設備產業,
快速成長壯大

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在那之前,對於中國科技業的相關調查與研究很有限,只有中國信息產業部每年公布的「中國電子信息百強企業」名單,但這項調查只用營業額做指標,很難確  實反應企業的狀況,因為中國的大企業都是國營企業或由國營企業改制而來,在以往計畫經濟年代負責提供就業機會和執行政府交辦任務,規模並不等同實力。
在第一年的調查工作中,碰到幾乎全是陌生名字,是過程中遭遇的最大困難,其次是不易蒐集齊全的營業內容和財務資料。這些公司因為大多是國營企業,本身隸屬某一集團旗下或本身轉投資擁有數家子公司,交易往來和財務數字非常複雜,甚至許多公司只是把部份資產剝離去上市,在股市揭露的訊息只代表一部份業務,並不代表整個公司。
儘管如此,《數位時代雙週》的工作小組仍從上海、深圳、香港和紐約等地股市,蒐集中國科技業的上市資訊,整理而得出前100強,之後並列為年度工作,到今年已進入第四年。
2001年的調查發現,當年表現最好的是PC和電訊設備業。那正是聯想挾著1998年超越IBM成為中國PC第一的餘威繼續上升,帶動整個中國PC業繁榮的全盛時期。那一年的榜首方正科技、第五名的京東方和第八名的清華同方,都和PC行業有關。
但是,當全世界在2000年進入後PC時代,靠服務和軟體賺錢成為主流時,中國卻還為PC業痴迷,反應了它與世界的時間落差,而這項落差在2003年嚐到苦果。
通訊設備一直是中國成長飛快的行業,因為中國幅員廣大人口多,在電信業的投資起步又慢,創造了自1990年代迄今的電信榮景,包含提供固網通訊的骨幹、局端設備和交換機,以及行動通訊的基地台等。2001年榜上第三名的中興通訊及第七名的大唐,就是因此而壯大,並成為榜單常客。

**中國手機用戶,
榮登世界第一

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電訊設備普及後,來自終端的應用需求如燎原之火,手機成了2002和2003這兩年中國最熱賣的電子產品,這兩年的榜首第一電訊集團和廈新電子,都來自手機行業,一是手機通路,一是手機製造商。
手機是迄今為止,中國在最短時間賣出最多量的電子產品,到2004年5月中國已有超過3億手機用戶,衛冕世界第一,也是中國在所有科技產品應用上的第一項冠桂。此外,中國手機一年7千萬支市場,更是兵家必爭之地,諾基亞、摩托羅拉和三星等國際名牌無一缺席,中國特殊的消費者喜好以及龐大的二三級城市和鄉鎮市場通路,更造就一批找台灣和韓國廠商貼牌而賣的火熱的中國手機業者。
當手機和PC普及後,製造商和通路的利潤轉趨微薄,取而代之的是在手機和PC上提供服務的業者,像寬頻、簡訊和連線遊戲。此外,在全世界從類比走向數位科技的大浪潮中,中國起步雖慢,但並未脫離。2004年榜首京東方和榜眼冠捷科技,都和液晶顯示器產業有關,也都乘著2003年底到2004上半年的這波價格驚漲得利。但若要因此推論中國在液晶產業或數位家電有機會,還言之過早。
總的來說,中國科技業由家電、資訊和通訊這三大產業構成,通訊業因有龐大內需支撐加上政策保護而持續強勢,資訊行業則隨台商和外商在中國不斷加碼,中國本地業者如聯想和方正等,壓力會愈來愈大,發展資訊服務業是解開此難題的一個答案。在家電業方面,由於早已過度競爭,加上在設計和技術方面遲遲未見升級,短期內在中國仍難見起色。
至於2005年呢?別懷疑,大手筆投入新技術的廠商,比方做晶圓代工的中芯,以及提供手機內容服務的靈通網,還有網路連線遊戲的盛大,都是榜上熱門的新人選。因應2008北京奧運將開播的數位電視系統,牽涉軟體、播放系統、設備和終端產品(機頂盒、液晶電視和電漿電視)等,可能是接下來培養最多新科技明星的搖籃。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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