專精模型製作啟發管理能力
專精模型製作啟發管理能力
2003.11.01 | 科技

西門町萬年大樓是模型同好的尋寶聖地。在這兒狹小連轉身都有困難的模型店裡,是優派國際(ViewSonic)亞太區人力資源副總鄭秀家經常出沒的地方,假日常可看見他擠在一群少年模型玩家當中,悠游於各式各樣的模型世界中……

**三十歲與模型製作結緣

**今年48歲的鄭秀家,30歲才真正進入模型世界。擁有將近二十年的模型製作資歷,稱得上是資深模型玩家,同事朋友都說,他是個模型高手,家中三個櫃子也早已擠不下他的模型作品。
事實上,三十歲之前的鄭秀家,生活中排滿的都是工作,當時做的是研發工程師,專注於開發產品,工作是生活中唯一的重心。在一個爾然的機會裡,他開始接觸模型,突然喚起小時候,自己削木頭、做玩具的樂趣;他更發現,做模型是運動之外,紓解工作壓力,甚至是沉澱思緒的好方法,自此他就和模型結下不解之緣。
雖然,在許多人眼裡,做模型是個耗時又耗神的工作,但對於忙碌的他而言,像是有點「奢侈」的興趣,只有鄭秀家自己知道,這個「奢侈」的興趣帶給他工作上更多的力量,尤其在他30到45歲之間的工作歷程,更是受益良多。這段期間,他過的是空中飛人般的生活,一個月裡有半個月都在國外差旅及飛機上度過,但這段日子卻是他投入大量心力,做模型的黃金時期。

**從模型中悟出做事道理

**
他從其中除了紓解工作壓力,更領悟出做事的道理。他說:「做模型其實跟R&D的邏輯很像,一樣要構思、布局,學習如何將產品從無到有,並且要細心注意到每個細微的環節,否則成品一定會有瑕疵。」
尤其,從第一線研發工程師,晉升為研發部門主管到現在的人力資源主管,鄭秀家必須考慮到團隊裡,每個人不同的能力和需求,並做好人力調度的調整。每每遇到問題,他往往會從模型中找到答案。他發現,工作和做模型的邏輯有許多相通之處,「其實,做模型是具體而微妙的過程,需要整合能力,」他說。這是一個很好的自我訓練,因為,每項工作都需要高度的整合力。
面臨到整合品頸時,他總是保持耐心的找出解決方案。就像他在進行模型的製作時,也會做到一半遇到難解的問題,但是,完成後心中卻充滿喜悅。「曾經為了做艘古代沉船,裡面有段繩梯,竟然就只有一綑繩子,要自己想辦法編成……」鄭秀家說起這段故事,似乎又回到當時皺著眉頭,想要突破困難時的神情。可是,他也說,完成之後,成就感卻是無可言喻。
鄭秀家雖然只是個業餘模型玩家,他卻玩出了工作的哲理;同時,也找出了生命的節奏,讓工作與生活獲得平衡。「我一直相信的哲學,就是專業、熱誠、平衡,」鄭秀家談起他做模型的經過,竟然是依據著人生哲學而來。他相信,一個能平衡的發展興趣和工作的人,做起事來才不會慌亂。
從鄭秀家身上見不到年近半百的歲月痕跡,反而見到中年人少有的笑容和活力,應該就是懂得工作和生活平衡的緣故。

鄭秀家小檔案
年齡:48歲
星座:天枰座
現職:優派國際亞太區資訊技術服務處
人力資源暨行政管理處副總經理
婚姻:已婚
興趣:籃球

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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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