為國家科技把脈,張忠謀給兩帖藥:做基礎研究、培訓AI人才
為國家科技把脈,張忠謀給兩帖藥:做基礎研究、培訓AI人才

2020年全國科技會議將召開,科技部為大量徵求產學界意見,第一場策略高峰圓桌論壇2日登場,廣邀18位產學界大老,針對如何讓科技創新驅動經濟成長、如何因應第四次工業革命、如何促進政府與民間合作擴大科研動能及因應人口結構變化對科技影響四大議題給建言。
                        
這場閉門圓桌會議由副總統陳建仁親自主持,4年前台積電創辦人張忠謀曾轟政府政策制訂沒邀產業界加入,今年科技部部長陳良基除特邀張忠謀與會,台哥大總經理林之晨、Google台灣區總經理簡立峰、和碩董事長童子賢等7位業界大老,台成清等4位校長,共計18位產官學界人士與會。

身為產業界的重量級大老,張忠謀會中三度積極發言,給政府兩大建議,首先是政府該投入「對的」基礎研究,其次是大力培育AI人才。

跟民間競爭,政府缺乏基礎研究

鼓勵台灣投入基礎研究投資,張忠謀在會中直言,政府投資基礎研究比他國低,是因為1,000多億元科研預算中,太少投入基礎研究,「多數都在與民間競爭」,爭相投入熱門的主題。

張忠謀說,政府預算在基礎研究配比太少,而且在選擇做哪個基礎研究,還得看有無人才;若有特別傑出的人才就該多投入,而非所有基礎研究都做。根據人才做選擇,「因人而選」才對。

張忠謀說,由科技創新驅動經濟成長,這觀點一般而言沒問題,但「程度」上意義不同,有些科技創新要花長久的時間才會開始驅動經濟成長,有的則只要半年到一年就有成果。

因此他建議,政府必須要有足夠判斷力,能區分兩者程度的不同,不要一下子投資太多在要等二十年才有經濟成果的專案,甚至避免不可能有成果的投資。(純網銀搶人大戰!3團隊徵才開跑

張忠謀說,因為市場經濟,民間科研預算5,000億元一定會用在最能推動生意成長的地方,但政府1,000億元投資方向則要調整。

台灣是小經濟體,能否支持做基礎研究呢?張忠謀說,「我們應該找出台灣的長處,基礎研究上,如果台灣有一位好的人才,由他帶領做具世界領導潛力的基礎研究,那這個基礎研究應該可以做。」

推動第四次工業革命,政府該大力培訓AI人

從政府立場,該如何幫助民間推動第四次工業革命?張忠謀建議,政府能做的是:訓練AI人才。

張忠謀說,台灣現在很少AI人才,大公司可以自己訓練,比方台積電訓練很多AI人才,不是要做了不起的事,而是當AI發展成熟時,可以思考如何幫助產能優化;但大公司能做,中小企業沒有能力,所以政府應該訓練一些AI人才,供給民間企業來用。(AI門檻快速降低,李開復:不需頂級科學家,有AI工程師就夠!

台積電創辦人 張忠謀
台積電創辦人張忠謀雖然退休,卻依舊對產業動向相當關心,出席策略高峰圓桌論壇給予寶貴建議。
圖/ 簡永昌

張忠謀曾是工研院院長,他也點出過去工研院有兩大任務(mission):一個對產業技術移轉,另一個是人才培育。過去工研院多以產業的技術轉移為主要任務、人才培育為輔,他建議現在應該要顛倒過來,應以人才培育為重點。

由於我國資源有限,因此他也支持產業上中下游做適當分工。陳良基解釋到,未來將調整政府在科研體制中游的地位,未來朝上游整合並以基礎研究為重,投入優秀項目發展。

面臨少子化,攬才成為提升國際競爭力方式之一

當然,將預算投資在對的人才身上是一件重要的事,但問題是:人才在哪裡?這是我國、乃至於全球目前遇到最棘手的問題。

根據世界人口綜述(World Population Review)的報告指出,我國少子化可是有受到國際認證,在200個國家的排名中吊車尾,平均每名婦女只生1.218個孩子。

中研院院長廖俊智說,第四次的工業革命需要的是充足的人力資本,我國正面臨社會高齡少子化,直接影響就是未來大學人口下滑,其中科技類人口6到7年內將下降1/4,當中工程跟資通訊人才將會下降最多。

科技部長 陳良基
科技部長陳良基在策略高峰圓桌論壇會後表示,今日主要是先提出科技相關議題,所有結論需要待未來舉辦的會議與團隊再去思考。
圖/ 簡永昌

針對這點,陳良基在會後受訪時也表示,政府對於科技政策的發展應該要從現在就開始,同步考量如何給大學、產業更多彈性,讓他們在國際攬才上能更具有競爭力。

與會的幾位頂尖大學校長對這塊就有提到,針對法人的鬆綁、大學的鬆綁,都可以帶給大學更多彈性跟資源,讓他們在國際攬才的競爭力上可以提升,同時也要將中上游可以做一個適當的結合,才是正確作法。

陳良基也強調,這次的圓桌會議主要是邀請產官學界將議題、可能性提出來,以利未來全國科技會議的招開跟規劃,而相關議題的解決方案也應該會在那時候才會比較明朗。

責任編輯:陳映璇

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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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