Onshape實戰工場：探索創新設計的無限可能
104學習
機械相關
具備機械相關技能代表你熟悉機械設備的操作、維護與故障排除，能理解機械設計原理與製造流程，並能運用相關軟體進行繪圖或模擬。這項能力讓你能有效提升生產效率，確保設備穩定運作，減少停機時間，並協助新設備導入或技術改良。對製造業、自動化產業及工程領域來說，這是不可或缺的專業能力，有助於提升職場競爭力及職涯發展。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
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軟體工程師就業培訓
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SolidWorks零組件機構設計
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
高級機械設計工程師
於民國97年9月發行，為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過高級機械設計工程師認證者，應能獨立負責整體系統規劃之工作與具備整合協調之能力。
工業技術研究院
工具機機械設計工程師-初級能力鑑定
經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，於105年起專案推動產業人才能力鑑定業務， 整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑 定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。
特色：
1.能力鑑定制度以職能基準為基礎，由產學研專業委員會規劃發展。
2.能力鑑定業務由專業法人辦理，能力鑑定證書由經濟部核發
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
機械工程師基礎能力鑑定
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過機械工程師基礎能力鑑定考試者，代表其具有大專程度之專業，且具備繪圖之能力，達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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AI轉型沒你想得難！專家揭密：6個步驟，幫你成功推動人才變革
隨著AI技術爆發與人口結構轉型，企業面臨的挑戰已非「是否導入科技」，而是如何帶領員工轉型。104人才永續長深度解析：AI將重新定義工作內容與模式，成功邁向「人機協作」的關鍵不在硬體，而是人才與組織文化的數位重塑。本文透過具體的六大實戰步驟，協助企業破除員工技能不足與文化抗拒的障礙，幫助組織在變動時代中搶佔競爭先機。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
隨著企業全球化發展、台灣人口結構老化與新生兒出生率的下降，地緣政治、全球經濟與政府法律及政策的瞬息萬變，加上AI人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI亦稱智械、機器智慧，透過許多電腦程式來呈現人類智慧的技術）技術的蓬勃發展，透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，國內外許多研究調查機構的預測都認為，人類的無數職務會逐漸被AI所取代。
資訊科技發展的日新月異，我們的職場與工作環境正進行前所未有的轉變，這種轉變包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的勞動者，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨極大的變化，因次不管是政府機關、企業組織或是勞動者都必須轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
競爭對手的改變：企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球最大的網際網路線上零售商之一，進而發展為提供企業雲端存取技術服務的資訊產業巨擘。
工作內容的改變：要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
工作方式的改變：近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是”不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”，未來最有效率的工作方式就是”人機協作”，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
工作型態與工作地點的改變：未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，網路資訊也創造出網紅經紀人、小編、電競選手與遊戲編劇等新型態工作。企業若能採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，比較能夠吸引與留任人才。
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在過去已經投入資源，積極研究與實驗組織數位轉型，根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
▲ 圖片來源：天下學習
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，AI數位人才與組織文化的轉型會是關鍵因素。
▲ 圖片來源：資誠聯合會計師事務所
延伸閱讀：企業轉型，為何7成都失敗？管理名師李吉仁：人才出問題，最大元凶是績效評估
企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
統整企業成功案例與調查報告後，企業要能成功推動數位轉型，建議依序採行六個步驟及重點行動如下表，讓員工體會到應用AI可以提升整體工作效率，創造顧客與商務價值，讓生活與工作更加平衡、有意義。
推動AI人才與組織文化轉型的關鍵步驟
步驟重點行動預期成效1. 高階主管共識舉辦策略會議、形成願景確立方向與支持2. 全員溝通宣導內部宣傳、案例分享降低抗拒、提升參與3. 跨領域專責部門整合IT、研發、HR加速專案計畫落地4. 學習與工具資源提供AI課程、工具平台提升學習及應用能力5. 一站式諮詢輔導設立顧問與技術支援降低導入難度6. 鼓勵、獎勵與內化獎勵機制、文化塑造形成AI驅動文化
高階主管的認知與共識：高階主管要發揮策略思維，針對產業發展與動態競爭環境，制定明確的AI轉型策略方向，如AI如何應用在產品開發、優化製程或是服務流程的創新，以及員工使用AI應用工具的資安政策等，凝聚高層的共識後承諾並投入相關資源。
全員溝通宣導推動AI應用文化：員工常因不理解或懷疑而抵抗文化與組織轉型，公司負責人及高階主管必須透過有效溝通來說明轉型的目的，強調應用AI技術是公司永續發展的生存條件，確保員工面臨轉型時的心聲與感受會被重視與解決。
跨領域組成專責部門負責推動：從天下學習的調查報告可以看出，企業會由不同部門來啟動數位轉型，要成為AI領先的企業，成立跨部門專案小組的成功機率是最高的。以一零四資訊科技為例，2023年由人力資源部門啟動全體員工的人才及組織數位轉型，透過研發、資訊工程、資訊管理(MIS)及各部門的協作與支持，逐漸展現成效。在2025年便成立「AI創新辦公室」，由跨專業領域專家及相關部門組成專責推動組織，建議企業可以成立專責的 AI 治理小組 (AI Governance Task Force)。
提供員工學習與AI應用工具資源：要讓全體員工一起上車推動AI工具的應用，必須突破員工的心理障礙，包括沒有信心學會，沒有時間學習、執行有困難、欠缺AI工具使用等障礙。因此公司必須依照營運策略及員工需求，決定公司官方AI應用工具類別，透過實體及數位課程的學習平台建置與合法軟體帳號的統購，提供員工學習及應用工具相關資源。
建立一站式專業與技術諮詢輔導：一零四資訊科技除了在各部門設立AI推動大使、公告公司AI使用資安政策及應用工具以外，也會通告公司內部各類AI應用工具的諮詢專家，搭配一站式的顧問指導，只要員工想要優化作業流程、提升工作效率，內部專家顧問會立即提供協助，讓員工學會持續應用AI技術的能力及興趣。
搭配鼓勵、獎勵與管理機制：要能成功塑造AI組織文化的轉型，一定要讓全體員工從敢用、會用到善用AI應用工具，透過訓練課程學習心得及部門成功實驗案例的分享，搭配產品服務創新與工作流程改善專案成果的競賽及獎勵措施，鼓勵員工勇於創新。最後再將AI學習及應用的成果列入績效管理的加分項目，便能將AI轉型文化逐漸內化成員工日常工作的習慣。
延伸閱讀：「抗拒AI」就Fire！為轉型狠砍8成員工，2年後公司下場如何？
AI科技的應用發展將會是企業永續經營必備的條件，AI人才與組織轉型不會是高階主管與資訊、工程部門的任務，唯有全體員工建立共同的願景及共識後，在企業投入財務、人力、技術、訓練及應用工具的資源後，才能實現轉型目標。近二年全球大型企業均投入資源在研究、實驗與導入AI科技，伴隨AI應用工具功能的快速進步，使用性更廣、更便利，費用更低廉的趨勢下，相信未來三年內在政府的技術、資金及顧問輔導的加持下，台灣中小企業會更積極投入AI的應用及數位轉型。
（原文標題：企業如何成功推動AI人才與組織文化轉型）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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國科會115年度預算793億元 聚焦AI、晶片、機器人與太空科技
2026-05-06 聯合報記者董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
國科會主委吳誠文表示，面對國際局勢快速變遷與地緣政治競合，科技已成為確保國家安全、提升社會韌性的關鍵。國科會今年度主管預算編列793億元，較去年增加108億元，將持續投入前瞻科技，強化台灣在AI、半導體、智慧機器人、太空科技及基礎研究等領域的競爭力。
國科會主委吳誠文今天赴立法院教育及文化委員會，報告今年度預算編列情形。吳誠文指出，國科會已提出「國家科學技術發展計畫（114至117年）」，擘劃未來四年科技發展藍圖，並將於115年啟動研擬「科學技術白皮書（116至119年）」，實現「智慧創新、民主韌性，打造均衡台灣」目標。115年度整體科技預算編列1665億元，投入重點包括AI及算力、晶創台灣方案、智慧機器人、太空科技等，以回應未來關鍵議題。
在AI布局方面，吳誠文表示，國發會、國科會、經濟部與數發部等部會合力規畫「AI新十大建設」，其中國科會主責全民智慧生活圈、量子科技、智慧機器人、主權AI及算力等項目，並將跨部會推動AI應用落地於交通、醫療等關鍵場域。半導體方面，國科會今年將延續「晶創台灣方案」，推動AI晶片與跨領域應用深度結合，將台灣既有晶片優勢轉化為整體產業競爭力。太空科技方面，福衛八號首顆衛星「齊柏林」已於114年11月29日成功發射，並自115年1月起展開正式取像任務，預計2031年完成高解析度光學遙測衛星星系布建。在基礎研究與人才培育方面，國科會115年度整體編列427億元，穩定支持學研界長期投入科研，並鼓勵對社會民生具重大影響力的研究。國科會也將擴大攜手技職校院及私立大學，在既有技專計畫中新增跨域實作類型，培育產業與社會所需的實務人才。
吳誠文表示，國科會也將持續推動科普教育，去年10月底發車的科普環島列車已新增南迴線站點，讓資源普及更多偏鄉學生及多元族群。國科會也會在科研合作協議基礎上，持續結盟國際夥伴，吸引國內外優秀年輕人才留台發展，並進一步擴及產業合作。
科學園區發展方面，吳誠文表示，科學園區114年營業額達5.8兆元，再創歷史新高，主要受惠於AI應用加速滲透，預期115年全年營業額也可望穩健成長。南科沙崙生態科學園區籌設計畫已於114年12月獲行政院核定，未來將以「生態先行」理念續辦開發計畫，並結合「大南方新矽谷推動方案」，以台南沙崙為核心，串聯嘉義、台南、高雄、屏東等地區成為半導體S廊帶，構建以AI為核心的產業生態系。
吳誠文表示，科技預算是國家戰略投資，國科會將持續投入前瞻科技，確保台灣未來在國際競爭中更具韌性與繁榮。
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從廢料到關鍵原料，聯友金屬科技要找的是——願意把技術做深的人
文／104人力銀行
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從產業末端重返上游：關鍵金屬循環是一門專業技術
屏東新廠陸續擴產，朝在地閉環供應鏈前進
最稀缺的可能不是金屬，而是冶煉人才
用師徒制與實作，培養市場上找不到的人
扁平組織，讓員工和公司一起成長
在還沒有標準答案的產業，建立自己的位置
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從半導體、AI伺服器，到電動車、航太與軍工，隨著關聯產業持續發展，市場關注的往往只有晶片與設備，但支撐起這些應用的，還有大量不易被一般人看見的關鍵材料。鎢、鈷等金屬，便是精密加工、電子零件、半導體製程與高階製造不可或缺的上游原料。
台灣缺乏天然礦產，許多關鍵金屬長期仰賴進口；與此同時，散落在工廠、刀具、機械零件及電子產品中的金屬廢料，卻可能因國內缺乏回收與精煉能力而流向海外。
聯友金屬科技所做的，正是將供應鏈末端的廢棄資源重新帶回到產業前端，轉化為能再次投入製程的關鍵原料。
聯友金屬董事長兼總經理吳永中表示，「半導體未來會怎麼走，我不敢說；但它不管怎麼走，都躲不掉原料。」當全球供應鏈受到地緣政治牽動，面對關稅、出口管制與原料短缺等挑戰，能否在地建立從金屬分離、純化到材料再製的完整能力，已不只是環境議題，更關係到一個國家的產業韌性。
從產業末端重返上游：關鍵金屬循環是一門專業技術
提到資源循環回收，許多人直覺聯想到載運、拆解和分類。但對聯友金屬而言，真正的工作是分析不同廢料的金屬含量，經過分離、冶煉與純化，再製成品質穩定、能夠重新投入工業製程的原料。
這是一個從「產業末端」回返「供應鏈上游」的過程。
聯友金屬科技於2018年成立，以二次硬質合金及含鎢、鈷的工業材料為來源，逐步建立金屬回收與循環製造能力。公司現階段主要提供鎢、鈷相關原料，客戶及應用範圍涵蓋精密機械、汽車零組件、航太、電子與半導體等領域。
相較於從原礦開採金屬，工業廢料中的金屬含量通常更高，也能減少採礦、運輸與高耗能處理造成的環境負擔。但廢料來源複雜，每一批材料的組成、品質及處理方式都可能不同，無法只靠一套標準流程完成。
「理論上沒有問題，不代表實際生產不會遇到問題。」吳永中說，設備真正投入產線後，仍會碰到法規、原料、設備及製程條件不同所產生的挑戰；而持續解決這些問題，最後累積下來的經驗，才是企業真正的技術。
屏東新廠陸續擴產，朝在地閉環供應鏈前進
在既有的金屬循環與原料供應基礎上，聯友金屬正進入下一個發展階段。
隨著屏東新廠陸續投產與建置，公司持續擴充產能；位於宜蘭的聯友先進材料，則聚焦鈷產品的高值化發展。接下來，聯友也規畫向氧化鎢、鎢粉及碳化鎢等下游產品延伸，串聯原料取得、分離純化與產品製造，使從二次資源中提煉出的關鍵金屬，得以在台灣完成更多加工環節，進一步供應精密工具、半導體及其他高階製造產業。
這項布局不只是增加產品種類，更希望將原本可能流向海外的金屬資源留在本地，降低關鍵原料對進口的依賴，逐步形成在地閉環供應鏈。
在全球關鍵金屬供應鏈重組之際，各國也愈來愈重視供應自主與在地再製能力。面對來自海外的合作需求，聯友也開始評估如何將技術與營運經驗帶往國際市場。吳永中觀察，許多國家並非沒有工業廢料，而是缺少將其轉化為合格原料的技術與人才。
最稀缺的可能不是金屬，而是冶煉人才
產能和產品線持續擴張，聯友金屬目前面臨到的最大課題之一：就是人才。
「台灣的金屬冶煉人才，不只是缺，而是幾乎沒有。」吳永中直言，台灣的高等教育與人才市場長期聚焦半導體、電子及資訊產業，專門投入金屬冶煉與資源循環的人相對少，企業很難直接找到具備完整經驗的人才。
因此，聯友金屬將人才條件放得更為開放。化工、化學、材料及環境工程等背景，都是公司期待的人才來源；對產線與製程工作而言，只要具備基本化學概念、願意從實務學習，公司便願意投入培養。
研發與品質管理職務則需要更明確專業背景。由於回收原料的成分與品質可能不一，如何化驗、判斷材料、調整製程並維持產品穩定，是公司重要的競爭力。研發團隊除了改善現有製程，也必須為新產品及下一階段的金屬材料預先布局。
人才需求也不限於技術部門。隨著新廠建置與海外業務發展，公司也需要國際貿易、法務與法規遵循、財務會計、採購及倉儲管理等人才，以因應跨國交易與組織成長帶來的需求。吳永中也強調：「這些職缺主要並非來自人員流動，而是伴隨公司規模擴大、新廠建置與組織分工而產生。」
用師徒制與實作，培養市場上找不到的人
面對外部缺乏成熟人才的現況，聯友金屬選擇從企業內部培養。
新人進入公司後，初期以師徒制為主，由具備經驗的同仁帶領熟悉設備、原料及生產流程。公司也透過研發團隊、產線實作及對外技術交流，協助人才逐步建立專業能力。
這類工作難以只靠書本習得。相同的冶煉技術，搬到不同國家或不同廠區，可能因為法規、設備及原輔料條件改變，而出現完全不同的結果。人才必須具備動手驗證、找出問題並持續調整的能力。
相較於已高度分工的成熟產業，資源循環仍有許多尚未被建立的技術與市場。這也代表，對剛進入產業的人而言，能接觸到的範圍更廣，從原料辨識、製程改善到新產品開發，都可能成為未來的專業方向。
「只要有基礎、願意做，公司都能培養。」吳永中認為，這產業真正需要的是，願意在實作中發現問題、累積能力之人。
扁平組織，讓員工和公司一起成長
成立時間不長，聯友金屬目前仍保有相對扁平的組織。吳永中說明，公司現階段重視溝通與決策效率；員工若希望接觸不同工作或轉換發展方向，也能透過內部溝通尋找機會。
隨著規模擴大，公司也將同步建立管理制度與總部功能；但在各個事業單位中，仍希望維持組織彈性與行動速度。
在員工回饋上，聯友透過獎金與股權激勵，希望讓人才有機會分享企業成長成果。吳永中認為，相較於只以一次性獎金肯定員工表現，長期激勵更能讓人才與公司建立連結、一起成長。
公司未來也將朝專業經理人治理發展，而非採取家族世代接班。隨著組織與事業版圖擴張，內部人才也將有更多承擔管理責任、帶領團隊的發展機會。
在還沒有標準答案的產業，建立自己的位置
資源循環不是短期風潮。原料價格可能起伏，產業技術也會不斷改變，但只要人類持續製造與消費，如何讓有限資源重新回到供應鏈，就會是一項長期需求。尤其當愈來愈多國家將鎢、鈷等金屬視為關鍵或戰略資源，分離、純化與循環再製能力已不只是環保選項，更成為高階製造與供應鏈安全的一環。
吳永中坦言，製造現場的工作難免比較辛苦，資源循環產業也仍背負著傳統回收業的刻板標籤。但在他看來，這反而是一個尚未被多數求職者看見，專業價值能隨實務經驗持續累積的領域。
半導體讓台灣建立了世界級的製造能力；下一階段，台灣能否建構關鍵金屬的在地循環能力，同樣需要一群願意長期投入的人。對求職者而言，在產業尚未形成標準答案之前若能投入，也意味著有機會跟著技術與市場成長，累積出難以取代的專業能力。
聯友金屬期待尋找的，正是願意走進製程現場、把技術做深，並與公司一起將這條關鍵金屬產業鏈建立起來的人。
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整合藏在建築裡的百餘種管線，撐起半導體良率的隱形系統——專訪洋基工程
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從工業配線到智能控制——大安高工電機科：兼具強電配線與弱電控制的專業課程
從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。
深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才
投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。
談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。
如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。
從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力
高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。
「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。
進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。
此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。
圖片：學生實作課程
課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力
高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。
洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。
相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。
兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。
圖片：洪同學遊戲開發成果圖
從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗
除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。
競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。
在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。
專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。
圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機
升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造
電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。
未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。
受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。
選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要
什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。
洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。
張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。
從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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熱門AI新職缺，「前線部署工程師FDE」是什麼？
FDE前線部署工程師為何成為熱門新職缺？從Dcard、和泰汽車到和碩、鴻海、緯創都在開缺。生成式AI加速走進企業工作流程，新的職位也跟著浮現，從協助企業部署AI代理人的FDE，到負責治理的AI長，企業組織圖如何被重新改寫？
文／康瓊之 圖／謝寬 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅誰來制定AI戰略？車商也有「AI局長」需要同時懂技術與現場的人
財金系畢業、不會寫程式的資深PM李昆哲，從沒想過有一天會做起如此接近工程師的工作，開始幫企業打造AI代理人（AI Agent）。
今年5月底，在生成式AI浪潮下，台灣最大數位原生社群Dcard宣布成立新事業「GNTC」。
希望將自己在內部推動AI轉型的實戰經驗產品化，幫助企業導入AI Agent，讓企業串接既有內部系統、統一管理資料權限與工作流程。
原本在Dcard負責探索公司「第二成長曲線」的他，也因此把重心完全轉向AI。
李昆哲的工作，從蒐集各部門「AI可以幫我做什麼」的需求開始，有人每週做報表花太久，有人想從資料庫找資訊，有人希望快速做出客戶提案，他就和團隊一起拆解工作流程，協助同事把一項項需求做成Agent。
如今，公司內部已累積將近700個Agent。這不只是員工多了好用的AI工具而已，當AI能從回答問題的「助手」，進一步成為能取得資料、拆解任務、呼叫工具，甚至獨立完成一段工作流程的「數位同事」，企業的人力配置也開始跟著移動。
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅
他的職涯變化，正好揭示一個重要的產業訊號：AI代理人時代，新工作不一定會從既有職稱裡長出來。當原本由人類負責的任務開始交給AI，企業也需要一批「人類與AI的中間人」，重新設計流程、串接資料、管理Agent，甚至教會其他員工怎麼把自己的工作交給AI。
企業組織圖隨著生成式AI爆發，正在重新畫一次。最明顯的新職位之一，就是前線部署工程師（FDE）。
李昆哲眼中的FDE，像是一個隨AI需求長出來的跨域工作。它不要求人先成為傳統工程師，而是從理解企業問題、整理需求、協助導入開始，更要走進客戶現場，把AI真正變成可以融入工作流程、發揮效益的工具。
GNTC另一名軟體工程師出身的FDE葉妮姍在一旁補充，如今團隊每週面對的工作都不同，她得先理解不同產業如何工作，再決定哪些資料、權限與系統必須打通，最後才輪到AI登場。
「大家都知道AI，但AI到底要怎麼用在工作上？」這才是企業真正碰到的難題。
本土最大系統整合商精誠資訊副總經理林宗瀛觀察，企業真正卡住的，往往不是沒有模型，而是內部資料、權限與系統並未完全打通，因此現在的熱門職缺FDE，需要進入企業第一線、串接資料流；另一方面還得理解員工原本的工作流程，把AI真正嵌進日常工作。
這個源自美國軟體公司Palantir的全新職位，正在AI浪潮下快速竄紅。
誰來制定AI戰略？
AI代理人改寫的不只有第一線，也開始往管理層延伸：前線需要FDE把AI接進流程，高階則要有人決定AI投資、治理與優先順序。IBM今年調查兩千名CEO，有76%受訪企業已經設置AI長或類似的管理職位。
以Palantir為例，該公司創立時就開始服務國防、政府等大型機構，面對高度敏感的資料與複雜的內部系統，光交付軟體並不足以解決問題，工程師必須深入客戶現場，與使用者一起完成資料整合、系統部署與問題排除，因此FDE職位逐漸形成。
不過，當企業裡不再只有幾套軟體，而是數百、甚至數千個會自行執行工作的Agent，另一種角色也開始浮上檯面：誰來決定整家公司怎麼用AI？
在台灣，擁有將近80年歷史的和泰汽車，也經歷過同樣的轉型路徑。
車商也有「AI局長」
去年，和泰便讓員工免費試用ChatGPT、Gemini等生成式AI工具，希望同仁先理解「AI能做什麼」。同時，更進一步鼓勵各部門自主研究，從自身工作中尋找AI應用場景，一年內累積超過四十項專案。
然而，當各部門都開始做AI，也浮現重複投資的問題。「A單位在做，B、C單位也在做，不免浪費人力，」和泰汽車MaaS（交通行動服務）先進策略本部長韓志剛受訪時說。
因此，和泰在去年成立由他擔任局長的「AI發展事務局」，由具備資訊與技術背景的專責團隊協助各單位評估工具、發展模型，並把可共用的功能放進「AI中台」。韓志剛形容，AI中台就像中央廚房：一個部門做好的報表整理、語音辨識或行銷模組，其他部門可以直接取用，不必各自重做。
現在和泰把AI組織分成三層。底層的「AI Ready」負責資料權限、資安、智慧財產與治理；「AI Driver」建置中台、模型與工具；最上層的「AI Empower」，則交由各單位依照自己的業務知識，決定哪些流程要導入AI。
需要同時懂技術與現場的人
從新創團隊到成立數10年、營收上千億元的大型企業，生成式AI人才需求正在快速擴散。過去FDE多半出現在AI新創或軟體公司，如今製造業也開始出現同樣職缺。
104人力銀行上，和碩、鴻海、緯創紛紛開出「Edge AI前線部署工程師」（FDE）職缺，要求人才直接面對內外部客戶，理解產線與營運痛點，再把電腦視覺、大型語言模型部署進實際場域，甚至必須串接MES、ERP等既有系統。
上述種種轉變都顯示，如今企業導入AI的瓶頸，正從「有沒有模型」轉向「能不能真正用起來」。愈是大型企業，內部資料、權限、IT系統與作業流程愈複雜，只懂模型的AI專家未必真能解決企業痛點。
如今企業更需要的是能同時理解技術與現場的人，走進業務或廠房第一線，把抽象的AI能力翻譯成具體流程，「AI是手段、不是目的，」連續創業家、WeMo執行長劉于遜強調。
目前這股風潮更已開始在台灣蔓延，從製造、軟體、教育等不同產業，均看得到企業開出愈來愈多的FDE職缺，職務內容普遍強調需求訪談、系統整合與客戶協作。
當AI從實驗室正式走進企業核心流程後，未來是否還將出現更多新型態工作？值得我們持續關注。
What's Next?
流程導入：企業真正缺的，不再只是會做模型的人，而是能把AI接進既有流程的人。
共同管理：未來AI主管管理的，將會是一套由人類員工、AI Agent共同組成的新型組織資源。
知識轉譯：愈來愈多員工可能同時扮演「領域專家＋AI流程設計者」，企業真正需要培養的，將從「會不會用AI」進一步變成能否把自己的專業轉化成AI可以執行的工作流程。
（原文標題：熱門AI新職缺，Dcard、和泰都搶著要！前線部署工程師FDE是什麼？）
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
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