「不能只看明星,卻沒看到韓國的全部!」
「不能只看明星,卻沒看到韓國的全部!」
2003.04.15 |

我1983年到韓國留學,在2年的時間中,除了念書,我背著行李走過韓國兩圈。在資策會市場情報中心工作後,我投入研究的對象就是韓國電子業,分析它跟台灣的競爭關係;即使到現在,我對韓國的研究都還在持續。
我對韓國有長期的觀察,像1997年金融風暴,別人都不看好韓國,我卻很篤定韓國會是「倒下的亞洲國家裡,最早復甦的一個」;因為它的體質很好,人民的教育水準很高,更重要的是它的戰略地位,美國和日本會盡全力協助。
但我也很感慨,台灣有時很難看清楚韓國,很多都是人云亦云。在1980年代,台灣有媒體流行一種觀點,「韓國能,為什麼台灣不能?」當時這是一種好的提醒,讓我們有壓力去警覺韓國的潛力。不過到了21世紀,如果今天我們還在用這種觀點看台灣,用「為什麼韓國能」這種角度泛泛而談,那我們20年來是沒有進步的。我們必須深入分析,像外科手術醫生那樣作診斷,因為什麼前提,韓國有哪些能,台灣的條件又是什麼,才能抓到產業發展的精髓。

**韓國有優點也有它的問題

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媒體不能老是譁眾取寵。韓國有它的優點,也有它的問題。三星非常強沒有錯,很多產品是做到世界第一,但是韓國四大財團,現在只剩下一個半:三星發展得很好,但樂金(LG)賣了一半給飛利浦(Philips),其他像現代(Hyundai)、大宇(Daewoo)是搖搖欲墜,雙龍(Sangyong)、鮮京(SK)也都有沉重的經營壓力。大家不能只是看到三星好,卻沒看到韓國背後的百孔千瘡。
比如說台灣羨慕韓國的遊戲產業,還有它們網咖很發達。但台灣卻很少人看到,韓國網咖在供過於求下,業者流血殺價,根本無利可圖。遊戲產業呢?韓國的遊戲產業問題才大,我最近作過調查,韓國有1000多家遊戲開發商,大家看到這個數字好像很讚嘆,但有沒有想過,小小的韓國,怎麼可能容納這麼多業者?幾年前,韓國遊戲業者姿態很高,台灣人也不懂,現在台灣前5大的遊戲業者,每家都付給韓國一年超過1億台幣的權利金。台灣業者只要做好功課,懂得去敲破這種虛胖,這1000多家遊戲供應商,不搶破頭來跟你談才怪。
韓國其實比台灣更一窩蜂,也比台灣更仰賴大財團,他們的政府效率,說實在也不見得比台灣好。我最近幾次去韓國,韓國很擔心中國的興起,他們和台灣一樣有產業外移的問題,大家也憂慮經濟成長率會衰退;韓國的貧富差距和城鄉差距,似乎也比台灣嚴重。我們要有國際觀,台灣電子業者的能耐,很多是韓國人比不上的,台灣還有結合中國資源的優勢,台商在中國的佈局,老實說讓內行的韓國人非常害怕。我們只要認清自己的實力,面對韓國,自然會找到自信,有了真正的自信,也才能讓強悍的韓國人尊敬你。

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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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