搶救貧窮
搶救貧窮
2003.04.01 |

春節前,剛剛為上海某家汽車大廠完成了一支耗資巨大的廣告影片,請來德國的重量級導演,為這部4年來首度改款的新車建立新形象。這家車廠是中美最大的合資企業,成立僅4年,年銷量已突破10萬輛,去年成長了175%,創下了中國成長率最快的紀錄。
在我的印象中,不曾記得這個客戶什麼時候說過「這會超過我們的預算」這句話;只要符合市場行銷需求的,他們永遠要這地球上最好的(如果月球上有,他們也會考慮)。彷彿這個市場只要他們願意,沒有做不到的,因此設定目標後再來提高目標,就成了有點多餘的事,「定預算」只會限制了自己的成長可能性。
而不僅他們公司賺錢,他們自己也過得很好,頭頂交通大學高材生的光環,個個背景家世有來頭,上下班開著台幣50萬的車,住在市中心的高層。雖然大家已經相處久了,但是平時依然可以聞到一股貴氣淩人……
春節後,從台灣回來,隔週搭上往瀋陽的飛機,這是我初次拜訪另一位汽車客戶。

**不愛崗就下崗,不敬業就失業

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初春的瀋陽挺暖和的,白天有2~3度,路邊一堆堆泥色的雪丘,市景顯得有些蒼涼,讓人不禁想起這裡正是歷代所謂的流放「邊疆」之地。
這間車廠在解放後沒有多久就已興建(算來50年歷史),是典型的「國企」(國營企業),生產各型卡車。進入接待室,只見一張木板凳,一面班駁的小鏡掛在沒有油漆的水泥牆上。我們一行人跟隨著謙虛親切的廠方人員,逛了一下整個廠區。
走進工廠內就聞到一股濃濃刺鼻的油煙味,偌大的車間,仿佛罩在濃霧裡,這片煙霧來自機器上的機油被高溫引起,廠方人員不以為意的繼續帶著我們走一趟生產線。工廠建築相當龐大,相對的,工人卻非常少,還有些三三兩兩地坐在一起抽煙。途經總裝區,幾位年輕的工人,衣服上沾滿油漬,扛著大型點焊機(這裡沒有台灣常見的robot機械手臂),按照規定的焊接鋼板,一片又一片,認真且賣力,火花不斷噴向他們的臉。我問:「他為什麼不帶護目鏡?」
廠長說:「護目鏡不合標準,容易模糊,工人們都寧願如此。」
再經過噴漆車間,裡面一部部空車在上漆,全部使用人工。雖然我們只是經過,仍受不了刺鼻的味道,忍不住快速通過,裡面一張張好奇的蒼白的臉,透過小窗看著我們,我才發現,竟清一色是女性。「他們一個月多少工資?」我問,「800元錢,…但是現在銷量差,只有總產能的1/10,原來6000人的廠,只剩下1000人。每個月只有10天有工,扣除保險等 ,一個月只拿300塊,不過比起來,我們這還算好的。」我隨口說:「那他們其他時間就可以打別的工囉?」一位經理苦笑著:「哪裡有工可打?」抬頭一看,牆上粗大的標語似在警告:「不愛崗就下崗,不敬業就失業」。我心想那被裁掉的5000名工人,就真的是不敬業嗎?他們做錯了什麼?
回上海的路上,我心情有些沉重,激動,一直想起那一張張在火光下認真工作,淳樸的臉。
我握著拳頭向同事說,不論他們能付我們多少錢,「搶救貧窮,一定要成功!」

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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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