在家工作，不用擠捷運是小確幸？哈佛商學院：你需要「假通勤」找回生產力|數位時代 BusinessNext

在家工作，不用擠捷運是小確幸？哈佛商學院：你需要「假通勤」找回生產力

通勤時光好無聊，在家工作後終於擺脫擠捷運、公車？哈佛商學院發現了通勤意想不到的好處：有益於角色轉換、讓你的大腦想到更多好點子。

上下班有助於角色轉換、促進腦部活動

通勤不受人們喜歡的一大原因，就是「缺乏生產力」，因為人們在通勤時，通常不是滑手機、補眠，就是漫無目的發呆，不過，[《越無聊，越開竅》][1]作者瑪諾什．佐摩羅迪（Manoush Zomorodi）曾引用腦神經科學的報告指出，人在自認無聊、無意義發想時，反而能激發腦中迸出新點子，像是上班前想到簡報哪裡可以改得更精采、下班時反思今天做的事情，或突然記起某部想看的電影終於上架影音平台，要時間好好觀賞。

此外，哈佛商學院組織行為小組的助理教授瓊．雅次莫維茲（Jon Jachimowicz）研究發現，通勤可視為家庭和工作之間的 「心理門檻」。他解釋，當我們身處捷運或車陣時，會經歷轉換角色的過程，這段時間和空間有助於人們，準備好讓自己進入工作模式。

雅次莫維茲進一步說明，當我們還未脫離上一個角色，例如父母、放鬆狀態的自己，就得馬上展開工作時，兩邊的身分就會引發衝突，消耗心理資源（包括精力、心情），導致無法扮演好任何一個角色。而居家辦公正是少了這一段轉換過程，我們可能一下床，就會開啟電腦工作，強迫改變身分的後果就是效率不彰、經常覺得無法專心。

健康媒體《healthline》採訪的一位心理治療師也同樣提到，過去工作跟生活之間，可能會因為離開家中、到辦公室外面吃午餐，接著下班前收拾包包、闔上電腦，而轉換身心狀態，這些行動也是幫助人們脫離工作最直接的方式。

仿照原本習慣，靠「假通勤」拿回儀式感

然而，當遠端工作不再需要通勤，就得找尋其他儀式，完成角色轉變，像是換一套衣服、改變聽的音樂等等。《healthline》則建議，可以試著在家中或附近實行 「假通勤」。像是在情況允許的條件下，你每天上、下班前，都可以在家中附近走走，或是開個信箱也好，透過「出門、進門」營造儀式感。

但當疫情嚴重，或沒有那麼多時間的狀況下，在家中同樣能執行這項計畫。舉例來說，原本處於辦公室時，當結束一個會議，到開啟下一個會議前，通常會有5～10分鐘時間能上廁所、裝水等，那麼在家工作時也要比照辦理，起身走一走、泡個茶，都是一種空間與心境上的轉換。

《Business Insider》提醒，別把「假通勤」視為獎勵或放鬆的方法，也就是說，並非你當天得完成什麼任務、達到哪些目標，才值得擁有。這更像是畫出工作與生活的界線，所以每天都應該要執行，確保自己真的能「關機」。

本文授權轉載自：經理人

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。

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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。

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。

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。

「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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