2025大稻埕煙火｜8/6起連續4週主題煙火秀：活動卡司、觀賞攻略、交通資訊懶人包|數位時代 BusinessNext

一年一度的大稻埕煙火又要來了！作為每年最令人期待的夏日盛事之一，提前規劃行程有助於獲得更好的觀看體驗。

《數位時代》以下整理2025年大稻埕夏日節懶人包，包含施放時間、交通規、觀賞地點等資訊，趕快將這份使用資訊收藏起來，或是分享給好友吧！

文章目錄（點擊即可前往相關段落）：

大稻埕煙火施放日期、時間、地點
大稻埕夏日節煙火主題
大稻埕煙火推薦觀賞地點
大稻埕煙火音樂會卡司
大稻埕煙火周邊景點推薦
大稻埕煙火交通資訊
大稻埕煙火轉播資訊

大稻埕煙火施放日期、時間、地點

日期：8月6日（三）、8月13日（三）、8月20日（三）、8月30日（六）
時間：晚上8點
地點：大稻埕碼頭/延平河濱公園

大稻埕夏日節煙火主題

今年以主題式方式精心設計水岸4場主題煙火秀，以大稻埕夏日特色進行花色及音樂設計。

日期	主題	煙火特色	時間長短
8月6日	萬紫埕紅	紫色與五彩漸層煙火交錯，多層次綻放，象徵大稻埕兼容並蓄的歷史文化與現代繁華。	300秒
8月13日	臺北好漾	五彩落葉煙火穿梭天際，藍綠與銀白色交錯閃耀，象徵臺北城市青春活力與流動的節奏。	300秒
8月20日	金埕時刻	金色與暖橘色為主調，金色流蘇與大規模菊型煙火同步綻放，象徵榮耀、成就與祝福，體大稻埕勇於開創的精神。	300秒
8月30日	愛情來得正是時	引入大型「千輪煙火」，搭配水面倒影打造如孔雀開屏的視覺。結合愛心煙火、金色柳樹煙火、銀白瀑布煙火、水上爆破煙火及高空煙火，並配合經典情歌組曲同步施放。	480秒

大稻埕煙火推薦觀賞地點

一般來說，大稻埕碼頭 3 號至 5 號水門間的延平河濱公園是觀賞煙火的最佳地點，位於活動主會場，視野好，可以近距離欣賞煙花，不過由於人潮眾多，需要提前至現場卡位，且散場時要離開也不容易。

若想輕鬆觀賞，不想人擠人，以下也整理其他可以觀賞大稻埕煙火的地點：

觀賞地點	特色說明	建議事項
大稻埕碼頭 (主會場)	視野直接、臨場感強，近距離感受煙火震撼	人潮多，提早2-3小時卡位
三重忠孝碼頭	淡水河對岸，視野遼闊，反方向欣賞煙花	人潮分散，適合避開擁擠
台北北門廣場	交通便利、空間寬敞，可將北門古蹟與煙火盡收眼底	位於捷運北門站旁，觀賞完可直接搭乘捷運回家
迪化跨堤景觀平臺	河堤高處俯瞰淡水河與煙火，氣氛佳	附近有自行車道，看煙火前可到附近騎自行車吹風

大稻埕煙火音樂會卡司

日期	時間	主題	演出卡司	地點
8/6 (三)	18:00-21:00	千埕萬語	動力火車、羊駝小姐、薩麥爾SMY、核果人NUTS、GUJI孤寂輔導室	大稻埕碼頭
8/13 (三)	18:00-21:00	好漾新唱	眠氣Hypersomnia、紙鳶、伯爵白、SONNIE桑尼	大稻埕碼頭
8/20 (三)	18:00-21:00	壯闊金埕	Denzel Cheng、固定客、NeaR Band你阿伯、沉默紳士	大稻埕碼頭
8/30 (六)	15:00-17:00	埕．唱	打倒三明治、粗大Band、 Tickle Tickle 癢癢	大稻埕永樂廣場
8/30 (六)	16:30-21:30	愛情來得正是時候	怕胖團PAPUN BAND、陳華、宇宙人、溫室雜草、Sabrina 胡恂舞、呂允、蕎、公館青少年	大稻埕碼頭

大稻埕煙火周邊景點推薦

玩具總動員30週年限定裝置

迪士尼與台北市政府觀光傳播局於7月1日至8月28日，在大稻埕歷史文化街區推出「歡迎光臨！大稻埕復古玩具店」期間限定活動。

胡迪、巴斯光年、熊抱哥、三眼怪等超人氣角色主題裝置將現身街頭。在延平河濱公園水岸也設有《玩具總動員》4座限定裝置，讓遊客可以拍照打卡，感受滿滿童趣回憶。

大稻埕碼頭貨櫃市集

大稻埕碼頭貨櫃市集有多種異國美食，以及河岸市集少不了的咖啡、啤酒，讓旅客可以吹著河風，沈浸在音樂中，並以美食美酒療癒身心靈。

迪化街

迪化街以辦年貨聞名，作為大稻埕的一部份，迪化街見證了台灣國際貿易與商業的發展史。大稻埕的貿易活動從清末到日據初期，以南北雜貨、茶行為主，光復後則為南北貨、中藥和布匹批發商集中地，至今迪化街仍大致維持原貌，沒有太大改變。

永樂市場

永樂市場是一個大型布市，有著各式花樣美麗、質感精緻的紡織布匹。巷弄裡各種衣物周邊零件、配件、蕾絲、繡花也一應俱全，吸引著許多時尚設計、表演藝術的創作者來此尋寶。

大稻埕煙火交通資訊

捷運大橋頭站

沿延平北路二段往南至民生西路右轉，往西步行約25分鐘即可進入5號水門
轉乘2、215、223、288、300、302、304重慶線、重慶幹線及757等公車至「民生重慶路口」公車站下車，沿民生西路往西直行，步行約8分鐘即可進入5號水門。

捷運北門站

沿鄭州路往西步行約10分鐘即可進入3號水門。

捷運雙連站

沿民生西路往西步行約25分鐘即可進入5號水門。
轉乘811或民生幹線公車至「靜修女中」公車站下車，沿民生西路往西直行，步行約9分鐘即可進入5號水門。

大稻埕煙火轉播資訊

以下為官方推薦的轉播平台：

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責任編輯：黃若彤

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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