大選中的不選&細選
大選中的不選&細選
2008.01.01 | 人物

台灣該怎麼和中國打交道?﹂民進黨的主張是「鎖國」,道理很簡單,為了在選舉時「行銷集體恐懼」(譬如說有多少枚飛彈瞄準台灣)而已。要以最經濟的方式短期動員到最大量支持者,就得在平日的兩岸政策上,維持一種「人造的緊張」。當然,執政團隊對全球化經濟發展的「知識集體匱乏」,也加深對鎖國的駝鳥式執著。

國民黨的答案是「開放」,但仔細看它的核心理念,除了「立即三通」外,並沒有進一步的積極論斷或主張(譬如「在哪一種分工藍圖上,來架構台灣與中國的全球化角色」),這樣的「模糊型開放」,比較像是為反對民進黨鎖國而不得不推出的「反行銷」而已。國民黨雖然號稱擁有最佳的財經內閣人選,平時還有智庫分析資料,但始終提不出撼動人心的兩岸政策。

「台灣該怎麼和中國打交道?」我們當然沒有標準答案,但沒有標準答案,不意味著我們不能進行「破壞性的探索」與「創造性的抉擇」。譬如說:台灣應該把中國當作延伸「台灣製造業實力」的製造基地?還是該把中國當成一個崛起中的潛力消費市場,期許它扶植台灣內需產業成為世界級巨人?

也許你會說兩者不該互斥,但是否有發展時間序上的前後不同策略?更或者台灣是否該更狂野點──和中國攜手(也許該再加上新加坡),架構一個在全球經濟體內更顯赫的新位置?譬如荷蘭的流通、設計、行銷能力與歐洲的生活用品產業,主導了當今全球富裕社會中的某些生活風格(「綠建築」就是一例)。

過去十年,台灣始終抱持著剛硬的兩岸政策態度,所持的立論依據始終是「中共對台不放棄武力的敵意」,但走闖世界經濟江湖的資本家,都明白這只是中國對內維持合法性統治的政治語言而已,中國政府真正關心的優先議題,是「穩定而不出軌」的經濟成長、消弭地方割據的齊一性治理、縮小貧富差距,以及解決日益嚴重的統治效率問題,「台灣問題」僅只有在「獨立口號」落實化的那一刻,才會變成優先議題(否則會讓既有的地方割據,演變成全國性動亂)。民進黨不可能不明白這樣的政治計畫,但它只是為了捍衛執政權背後龐大的經濟利益,硬是為兩岸鎖上了難解的硬框架。

過去十年,藍綠雙方各自就著兩岸議題打一場對峙的迷糊仗,背後的邏輯都是短期動員的經濟性。在這過程中,受傷害的並不是台商,也不是外銷的大型電子產業,因為能帶著資本與知識在國際間移動的人,都是強者;真正受害的台灣工作者,反而是那些「不想移動」、「不能移動」或者「無資源移動」的人。弔詭的是:他們中間的大多數,就是鎖國政策的被動員者。

二○○八又是台灣的大選年,但這一次,台灣社會恐怕不會像往常一樣,被簡單的幾套情緒語言就說服。過去四年你眼中所見的全球化場景,它逼著你要做實質的行動抉擇。

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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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