沒有一塊地無路用!揭開101歲「補教名師」、北台灣神祕地王的養地心法
沒有一塊地無路用!揭開101歲「補教名師」、北台灣神祕地王的養地心法

提起北台灣大地主,外界多半會聯想到三重幫的林堉璘、如今由他兒子林鴻南主掌的宏泰集團家族,但你能想像嗎,在大台北竟然還有一號人物,手中握有的土地數量與面積幾乎可與宏泰集團平起平坐;甚至在50多年前,三重幫的宏國、宏泰與聯邦建設投資興建的土地,都還要向這位地主交易取得。

這位個人式的大地主,就是隱身在台北市大稻埕迪化街上的隆遠集團莊家,光是台北市與新北市所持有的土地就高達兩百公頃,換算坪數約達60萬坪;此外,在台北市還坐擁不少精華地段的商辦大樓與店面,並持有日本東京的收益型不動產。《今周刊》委託估價師計算,粗估莊家土地市值與不動產開發價值高達千億元,是名符其實的「隱市富豪」。

莊家第八代接班人,今年56歲的隆遠集團掌門人莊子華搬出一大疊舊資料。莊子華翻開其中一落文件,家族百年歷史就在我們眼前娓娓道來。

從莊子華的阿祖落腳大稻埕起算,莊家在地起居、吃住歷經四代,將近170年。莊家在迪化街不僅是仕紳大戶,更是地方領袖,不僅家族擁有世代傳承的土地與資產,莊家近年從莊子華的母親、到他自己接棒,更在台北房地產界樹立名望,這故事要從莊媽媽——人稱「吳老師」的莊吳璇珠說起。

吳老師今年虛歲103歲(實歲101歲),9月中旬才剛過生日。這位人瑞級大地王,直到去年還在買賣土地,這一年來因疫情嚴峻才較少出門。

吳老師出身屏東基督教醫師世家,早年留學日本「山野設計學院」攻讀設計,回台後曾任教台北第一高等女學校(現在的北一女)當家政老師,後來自行開設「美美洋裁補習班」,專門教裁縫與烹飪,鼎盛時期同時在圓環、東門與城內有3、4所分校。因學生眾多,還另闢宿舍給中南部來的學生,堪稱當年的補教名師,連宏國集團創辦人林堉琪的夫人林謝罕見都是她的學生。

吳老師雖嫁入望族,行事與心態卻是新時代女性。在婚前,她就用開補習班賺來的錢開始買土地,早在1950年代與丈夫莊家聲結婚時,就要求實施夫妻財產分開制。雖然身分是老師,卻能憑藉個人力量,年輕時就透過土地累積龐大財富,她的故事至今在房地產業仍是一頁傳奇。

綜合自己與母親的實戰經驗,莊子華也首度透露家族養地心法。

第一,買區段徵收土地要買夠大,而且確定不能變成「孤鳥」。因為區段徵收有規定最小分配面積,例如徵收範圍的土地100坪,地主可分回40坪,若取得面積太小,最後可能變成5、6個人合分一塊地,如果持分太少可能只能換回錢,甚至會賠錢。所以,買這類型土地要買得早、買夠多,才有勝算。

第二,土地漲價要忍耐,不輕言出售。熟悉吳老師的建商都知道,要吳老師賣地,通常要找到下一塊條件夠好的地賣給她,她才願意賣出手上的土地。她堅持土地庫存有出就要有進,絕不讓資金閒置。

第三,土地只要便宜就買,沒有無用的土地。莊子華看過不少人繼承土地的時候會考量「這塊太偏僻我不要、那塊太零碎我不要」,會挑地。他有朋友為了逃避繳30多萬元的遺產稅,原想拋棄繼承,沒想到那筆土地在兩年後被政府劃進都市計畫範圍內,原本沒人要的土地身價水漲船高,繼承人突然間變成億萬富翁,「沒一塊地無路用,只是時間還沒到而已。」

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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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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