揭秘光電圈地滅農背後真相!政府盤出上萬公頃專區,為何無法「鋪好鋪滿」?
揭秘光電圈地滅農背後真相!政府盤出上萬公頃專區,為何無法「鋪好鋪滿」?

台灣光電正走入寒冬。「整個下半年很冷,選舉到了,光電被打得很慘,審查幾乎停擺……。」多名業者在不同縣市發出類似的感嘆。一名南部大老手中的大型案場,上半年準備就緒,在地鄰里溝通完善,生態評估也無疑慮,卻被地方政府暗示選後再放行,轉眼又延宕半年。他大嘆,各縣市不只開慢車,更幾乎要停下來。這盤由政府主導、名為「能源轉型」的大棋,正陷入僵局。

全球淨零碳排浪潮下,綠電需求孔急,政府擘畫的2025綠能藍圖,已宣告跳票,在缺口逐年擴大、須加速追趕的關鍵之際,肩負近7成發電重任的光電,卻陷入缺地危機,地面型光電在未來2年,須以過去8年的「8倍速度」衝刺,才可能趕上目標

細究光電歷年目標與實際裝置量,從2019年起就一路跳票,且缺口逐年擴大。推行多年下來,政府已盤出上萬公頃專區,為何光電仍難擺脫用地荒?這些已被放行的土地,為何無法「鋪好鋪滿」?

業者細數種電不易:農地產權複雜、饋線缺乏、設置困難

寶晶能源董事長蔡佳晋細數,主要原因是農地狹小、產權複雜,地主寧可擺著荒廢,也沒意願整合承租;再來是輸配電力的饋線缺乏,集結升壓難度高(編按:特定範圍內光電系統應集結至升壓站,再傳送電力予台電輸電網路);許多農地甚至沒有臨路,無法施作。

即使順利取得用地,設置過程也不簡單。眼前一座僅數十片太陽電板組成的小案場,規模5分地大(即半甲),裝置容量578 kW(瓩),但再小的農地,也得耗時約半年與地主溝通協調,談妥後又是一大工程。

「要我們做20套西裝,要先拿20件布出來!」全國商業總會能源產業推動委員會主委蔡宗融直指,台灣要完成能源轉型目標,用地問題一定要解決,政府不能又要顧能源,又鎖住土地不放。光是拚20 GW就舉步維艱,喊出2030年光電達31 GW,2050年目標再拉高到40至80 GW,「現在就沒地了,這不是在講空話嗎?」

台灣光電圈地,專家建議借鏡日本

近年,光電推行在各地引發大小抗爭,「大舉入侵良田」、「滅農」的控訴不絕於耳。但實際上,依農業部8月底統計,目前全台農業用地變更轉做光電,加總約1716公頃,僅占總農地千分之2。

「台灣其實不缺農地,是缺農民,很多人講糧食自給率偏低,農地無法農用,但問題不是被誰搶地,而是根本沒人種。」27歲的屏東農村子弟小林說,一家三代,只有阿公種田,爸爸這代就不耕作了,與他同輩的學長、學弟,只有一人家裡種好幾甲地,不得已回來接班,其餘年輕人口嚴重外流,許多農地要出租,都還找不到人,只能擺著荒廢。

借鏡日本的經驗,日商大和房屋環境能源部台灣市場負責人張奕點出,日本政府對於哪類農地可轉用(土地變更)的規範很細緻,讓業者找地前就有明確目標,可掌握送審狀況,不會感到忐忑,也不怕遇到政策突然變化、做白工的風險。

台灣推動綠能以來,討論已從「會不會跳票」,變成「何時才能停止跳票?」能源轉型過程中,沒有人是局外人,社會共同的敵人是氣候變遷,共同的目標是走向低碳,各方若仍堅守單一價值,無法從對話尋求共識,難以走出這場困局,屆時要付出更慘重的代價。

本文授權轉載自:今周刊
責任編輯:蘇祐萱

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓