打造高投入團隊：遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
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操作塑膠成型設備的能力，包含設定機台參數、監控成品品質及排除故障。熟悉材料特性與成型流程，能提升生產效率與降低次品率。此技能在塑膠製造業非常重要，直接影響產品穩定性與工廠營運效益。具備該技能者，通常能勝任生產線管理及技術維護工作，具備良好職場競爭力。
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丙級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
丙級工作範圍：從事鑄模製作、金屬熔解及澆鑄等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
甲級工作範圍：從事各種鑄造法之模型（具）與鑄模設計、製作、金屬熔解、鑄件檢測、鑄材試驗、鑄疵分析與對策、工廠管理、環保與工業安全等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
乙級。
工作範圍：從事鑄模製作、金屬熔解及澆鑄等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級重機械修護技術士
重機械修護技術士技能檢定規範於民國七十二年五月三十一日公告，依其技能範圍及專精程度分為甲、乙、丙三級，為提昇本職類從業人員技能水準及符合社會之需要，爰於八十七年度再予修訂。重機械為現代化建設的必備機具，對施工技術及工程品質的提昇皆有密切的關係；而重機械修護專業人才的培育，可經由技能檢定而有效提昇專業素養。
丙級重機械修護技術士細分為引擎、底盤兩組。
1. 丙級引擎組工作範圍：重機械的引擎拆裝、檢查、測量、簡易調整及保養維護。
2. 丙級底盤組工作範圍：重機械除引擎系以外的各項機件的拆裝、檢查、測量、簡易調整及保養維護。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
固定式(架空)起重機(地面操控)技術士
固定式(架空)起重機(地面操控)技術士證照旨在驗證持有人具備操作及維護固定式架空起重機的專業能力，包含安全操作程序、機械結構認識及故障排除技能，確保作業過程中的安全與效率。持證者能熟悉地面操控設備，掌握起重機運作原理及相關法規要求，適用於工廠、倉儲及建築工地等場所，提高工作安全標準並降低意外風險。此證照為相關行業從業人員提升專業技能及就業競爭力的重要憑證。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
固定式起重機操作技術士
固定式起重機操作技術士技能檢定規範於民國七十一年七月廿日公告，採單一級實施測試，並曾於七十五年、八十三年、九十年及九十三年間四度修正。為配合本式起重機械設備的更新與成長，及社會工商業進步和發展需求，以提昇本職類從業人員之技術及素養水準，以資適應，爰於民國九十五年再予修正。
工作範圍：各種固定式起重機之操作、吊掛、指揮及作業上必要之檢點、調整、維護、附件拆裝等工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
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超越標準答案？！AI運算的百萬瓦賽局，在光寶你也可以擁有「定義規格」的技術特權！
在科技製造業，許多工程師常受困於「追趕規格」的無力感。然而，光寶科技正發起一場思維革命，將研發重心從「被動代工」轉向「主動定義」。 憑藉深厚的跨域整合實力，光寶工程師不再只是填寫考卷，而是大膽定義未來能源規則，在這裡，創新不再是高風險的口號，而是每一位職人在安全感中放手一搏的日常。
文／《104職場力》
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思維翻轉革命：定義未來電源架構技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
在台灣的科技製造業，許多工程師都曾有過一種共同的無力感，撞上的不是技術瓶頸，而是「意義」的流失。
客戶給了規格(Spec)，PM壓了時程，工程師的任務就是把這些數字「做出來」。過程中，為了避免犯錯，為了達成良率的門檻，傾向使用最保守的設計與架構。「創新」往往只淪為簡報上的口號，因為在產線壓力前，創新意味著不可控的風險。
然而，這種「防禦性開發」的邏輯，正在被一場發生在運算核心的革命所打破。
當AI伺服器算力需求呈現指數級暴漲，舊有的標準答案儼然已失效。走進光寶科技的研發中心，你便會發現這裡的不同。工程師之間談論的不是怎麼「完成交付」，而是如何在物理極限的邊緣，利用公司賦予的強大安全網，大膽地定義未來的能源規則。
思維翻轉革命：定義未來電源架構
「現在的 GPU 是 AI 運算的大腦，但這個大腦運作時，需要心臟和血液的供應。」
光寶科技 Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)
光寶科技Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)，用生動的醫學比喻形容光寶的角色：「我們做的電源是心臟，散熱是血管。如果供電不及或散熱不順，大腦就會因為『心律不整』產生停擺。」
過去模式是客戶給規格、供應商照做，這只是代工，不是研發。光寶改變了遊戲規則：我們不只是執行，而是主動診斷、提出解方，甚至在客戶未察覺潛在問題前，預先定義未來架構的解決方案。」這需要具備跨域整合力，從電網到晶片生態系思考，從硬體到軟體，全面系統性思維能力的人才。
「這要求工程師須具備光寶新三力之中的高度「跨域整合力（Cross-Domain Integration）」。」
Ifei描繪了未來場景：隨著AI算力爆炸，未來的電源機櫃將邁向百萬瓦(Mega Watt)等級。「這意味著要把五六百戶家庭的用電量，或三四百台冷氣機，全塞進一個冰箱大小的空間裡運作。」
在這種極限場景下，單一技術無法解決問題。工程師必須打破硬體、軟體、散熱的界線，從整個場域(Scope)思考。從電網配置到晶片負載，這是一個系統工程。
「所以我們不是簡單賣產品而已，重點在於提供解方(Solution)。」Ifei 強調，「當你能幫客戶想到他沒想到的痛點，並用 POC(Proof of Concept)證明解法有效時，客戶就不會把你當供應商，而是視為共同定義未來的夥伴。」
這正是光寶給工程師的第一個承諾：在這裡，你不是在填寫別人出好的考卷，你甚至可以定義題目，並寫下答案。
技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協
如果Ifei談的是戰略，那麼雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)，則演繹了第一線的「工程師職人精神」。
Derek負責AI資料中心關鍵的電源系統與BBU（備用電池單元），每天都在與物理極限搏鬥。「最大挑戰是空間沒變，但需求變了。」Derek 解釋，「AI數據中心瓦數從4KW一路飆到20KW，且因要塞進更多電池，留給電源的空間反而變少。」
這是一個殘酷的數學題：功率密度(Power Density)提升了6倍以上，但體積不能變。
一般面對這種任務，通常會選擇折衷處理：告訴客戶不易做到，或犧牲效率換取穩定。畢竟換新架構風險巨大，出了問題誰負責？但在光寶，Derek的團隊做了截然不同的決定。
「為了再提升那1%的效率，我們決定主動換架構。」 Derek 語氣中透著執著，「我們可以與客戶協商降規或用舊架構硬撐，但為了逼自己更好，我們主動改變遊戲規則。」
這1% 效率提升代表巨大的能源節省，但也意味著必須跳出舒適圈。是什麼讓光寶工程師敢於如此「任性」？
Derek給出的答案令人意外：因為有安全感。
「我們有強大的『設計品質確保單位(Quality Assurance Team)』。」Derek 解釋，「他們不是等產品做好才挑毛病，而是開發初期就介入，幫我們做各種Corner Case（極端情況）測試，找出被忽略的盲點。」
這就像為走鋼索的工程師鋪設了安全網。工程師知道設計在交付前會經過嚴格驗證，這讓他們敢於放手一試。更深層的，是一種「不急於抓戰犯」的文化。
「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。」
光寶科技 雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)
Derek分享了一次深刻的經驗：曾有專案發生嚴重客訴，甚至影響到公司業務。「在很多公司，這種情況下第一反應通常是『找戰犯』。」Derek 回憶說，「但當時主管給了我們充分的時間與空間，只告訴我們：『先專心解決問題。』他幫我們擋下外部壓力，讓我們能專注找出Root Cause（根本原因），而不是急著找人負責。」
這種「可以放手一搏」的心理安全感，讓工程師明白：在這裡，失敗不是終點，而是突破的必經之路。而除了有主管支持，整個團隊更是最重要的靠山。
「這也是為什麼我說這家公司變得更有溫度。」Derek提到，光寶透過軟實力課程培養溝通與同理心。「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。唯有懂得換位思考與團隊合作，才能在高壓環境下一起走得更遠。」
速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發
「在這個時代，敏捷比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」
光寶科技 企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)
「在這個時代，敏捷(Agile)比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」Ifei曾這樣提到。而在企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)的團隊裡，這句話轉化為每天運行的制度。
Sky負責競爭激烈的企業級電源產品，敏捷開發的導入，讓最終成品來得更好更快。
「傳統硬體開發是瀑布式流程(Waterfall)，許多規格必須在早期定案。由於後期變更成本高，一旦晚發現與客戶需求不符，往往難以調整。」Sky 解釋。
為了打破閉門造車，在光寶，軟體業邏輯被移植到硬體研發。「我們現在每兩週一個Sprint（開發階段），每四週一次 Review（成果檢視）。」敏捷開發明確地重塑了整個研發節奏。「透過快速迭代，我們做出小的MVP（最小可行性產品）就送去驗證。客戶反饋快，我們修正就快，永遠跟客戶在同一個頻率上。」
這模式對人才提出了新要求：「學習敏捷力(Learning Agility)」。
在光寶，資歷不是唯一標準，快速適應調整才是王道。Sky講述了一個故事：有次客戶需求變更，專案時程被瞬間壓縮一半。「那是個不可能的任務，」Sky說，「按傳統邏輯大家應該會抱怨。」
但團隊展現了驚人韌性。「不分資深資淺的夥伴，都主動跳出來問：『我可以多做什麼？』」Sky 回憶，「特別是剛加入的年輕工程師，沒有退縮，反而視為展現機會。」結果，這個專案在第一次試產(Pilot Run)就滿足了大部分要求。
為了讓年輕人更快上戰場，光寶建立了 「Pilot Z」 人才孵化機制。
「我們不希望新人覺得被放生。」Sky介紹，「這像『打通關』遊戲。前三個月，有專屬導師(Mentor)帶著你。」第一個月學基礎，第二個月熟架構，第三個月參與專案。每一關都有練習題與Mentor引導。甚至現在有針對菁英培訓的Pilot Z新世代人才養成計畫與研發替代役，在入職前兩個月脫崗培訓，與跨部門的同仁一起學習。
「Every step counts（每一步都算數）。」Sky強調，「即使是新人，我們也鼓勵他研究新技術議題並與大家分享。我們想聽年輕人的見解，這對團隊也是激盪。」
此外，光寶也深知工程師對職涯的焦慮。透過OGSM(Objective, Goal, Strategy, Measure)定期檢視，主管與員工討論雙軌發展。想學新技術，有AI社團；想學管理，有專案管理培訓；想換環境，公司也鼓勵跨BU的專案支持與跨域合作。
延伸閱讀：重塑產業，光寶科技用90天打造AI新世代人才Pilot Z
全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
隨著轉型加快，人才舞台早已不侷限台灣。「我們正在推動Global Career Opportunities。」Ifei補充，「我們已與國外頂尖大學及實驗室合作，佈局未來技術。」
這意味著，光寶工程師有機會直接對接世界級研究機構，參與最前沿探討。同時，光寶將 「AI協作力」 視為核心。「現在是資訊爆炸年代，你必須快速辨識底層邏輯。」Ifei說，「我們鼓勵用AI工具加速學習與除錯。AI是你的大腦延伸，讓你把腦力用在創新上。」
採訪尾聲，問到：「為什麼現在是加入光寶最好的時機？」Derek沉思後說：「因為無論是產品或員工福利，光寶都正在往好的方向發展，而且很有感。」
對技術人才來說，最迷人的職場不是只有薪資福利吹上天，而是感到「被尊重」。尊重專業，所以賦予定義架構的權力；尊重成長，所以允許犯錯並提供安全網；尊重未來，所以提供全球舞台與AI工具。
在光寶，既可以是規格執行者，更可以是搶先解決兆瓦級難題的未來人；是可以為了1%效率重塑架構的專業職人，也可以是剛加入就用新技術驚豔全場的領航者。
在全球流動的時代，光寶已搭好舞台，等著定義超凡的未來。
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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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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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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
亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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重塑產業，光寶科技用90天打造AI新世代人才Pilot Z
面對AI變革與人才競爭，光寶科技做出長線投資，推出獨特的「Pilot Z」新世代人才養成計畫。此計畫反其道而行，讓新人用整整90天進行高密度集訓，暫不進入部門。其目的並非教授單一技能，而是要「重塑」人才，讓他們掌握 AI 應用、提升跨界協作能力（ABCDE），並具備用技術改善流程的思維。光寶科技深知，企業未來競爭力，仰賴的是能夠持續學習、適應變局的關鍵人才。Pilot Z不只是訓練計畫，更是邁向AI全球競爭前線的戰略性基礎建設。
文／《104職場力》
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光寶的轉折：從電源製造到AI全球競爭的前線兩位Z世代的現場：成長不是教出來的，而是被看見的Kelly──商管生也能在科技業發光，AI 讓我找到全新的自己九十天集訓的真正意義：光寶抓住了台灣企業最容易忽略的三件事從台灣走向世界：光寶正在輸出「人才語言」當企業願意變慢，新人才就能跑得更快
在光寶科技內湖的訓練中心裡，有一面從地面延伸到天花板的巨大白板。便利貼密密麻麻地堆疊成一張思考地圖，書寫著 AI 流程、電源模組構想、設計思維的草稿，以及年輕人爭論後留下的痕跡。站在那面牆前，很難想像這些字跡不是資深工程師留下的，而是尚未正式踏入部門的新鮮人，用短短九十天刻下的成長軌跡。
在一個講求效率、即戰力和快速onboarding的產業環境裡，光寶卻反其道而行，選擇讓新人整整三個月不在單位工作。
對多數企業而言，這不是奢侈，而是不可想像的管理成本；但對光寶而言，這是面對 AI 變革、全球人才競爭與企業轉型時，必須做出的長線投資。
因為光寶深知，在技術翻新速度遠超人類學習速度的時代，企業真正缺乏的不只是履歷上的技能，而是能學習、能跨界、能成為未來關鍵人才的那群人。
光寶的轉折：從電源製造到AI全球競爭的前線
過去，光寶以電源技術穩居台灣電子業的重要位置；但隨著AI資料中心、雲端計算與電動車市場急速擴張，電源供應不再只是「配角」，而是每一座伺服器與機台能否運轉的核心基礎。近年來，光寶營運結構大幅翻新，股價翻漲，甚至被視為AI供應鏈的隱形推手。
董事長宋明峰的話點破了這個轉折：「光寶的競爭對手已不是傳統電源廠，而是其他跨國企業；爭取工程師時，我們面對的市場搶才的競爭」既然競爭者改變了，被需要的人才也必須跟著改變。而人才的改變，不可能靠過去的新人訓練辦法完成。
因此光寶推出 Pilot Z——不是新人訓練，而是新人「重塑」。
透過九十天的密集訓練，讓多達30幾位的新人不再只是了解部門、熟悉流程，而是要在最短時間內掌握ABCDE：
A：Advance AI，引領AI。
B：Boost Skills，提升技能
C：Connect Teams，連結團隊。
D：Drive Excellence，追求卓越。
E：Expand Impact，擴展影響力。
並在踏入部門前就具備用技術改善流程、提出方案的能力。這個決定某種程度上象徵著光寶對自己的要求：當企業轉型為AI公司，新人不能只是會做事，而要能夠思考、能夠創造。
兩位Z世代的現場：成長不是教出來的，而是被看見的
如果說Pilot Z的制度象徵企業的決心，那麼Cliff與Kelly的故事則體現了這個制度如何在個體身上產生深刻變化。
在Pilot Z找到勇氣、找到夥伴，也找到更好的自己
光寶科技 Cliff
Cliff加入Pilot Z的原因很直接──這裡能在短時間內扎實補強AI能力，也能讓他的職涯在同一段時間內更有效率地前進。進到光電事業部後，他負責 LED 距離測試應用，同時推動AI工具導入，開始真正把訓練的成果帶回工作現場。
在三個月高密度的學習中，他考取AI-900、PL-300，學習Vibe coding、n8n workflow，也接觸光寶內部的專業課程。最讓他印象深刻的，是團體專案──必須用所有學過的工具從零開始解題。「那段時間，我們同時面對證照、Review、專案，需要在時間限制下完成挑戰。」
他說 Pilot Z 帶給他的最大成長，不是技能，是「願意開口」。
「以前我很安靜，但這裡讓我感受到每個意見都值得被聆聽。」在結訓前的感謝環節，他意外發現自己的小善意其實被大家記住，那一刻，他第一次感受到自己的存在能帶來力量。Cliff 說，在這裡認識的不是同事，是一起奮鬥的夥伴。未來，他希望把熱情和能力帶回部門，成為能讓團隊更好的那個人。
「成功或失敗都很重要，每一步都算數。」
Kelly──商管生也能在科技業發光，AI 讓我找到全新的自己
「這個空間，不是做給別人看，而是設計給自己同仁使用。」
Kelly加入Pilot Z，是因為這裡提供商管生少有的跨領域舞台：AI、Big Data、Digital Twin、Design Thinking全部能一次接觸。她說，這個program最珍貴的不是課，而是凝聚起來的革命情感。
目前在資訊及消費電子事業群負責NB、DT的電源模組與3C產品，慢慢看見科技產業背後的技術與市場如何連動。訓練期間，她學會Copilot、GitHub、n8n、deep learning，也考取AI與Power BI證照。最有成就感的是團隊一起完成光寶交友 APP─「隔天就要 demo，我們還一起留下來到九點多，只因為想把成果做到最好。」那份共同努力的能量，成為她最難忘的時刻。
缺乏技術背景讓她常常聽不懂理工同學的語言，但她選擇勇敢提問，靠跨域合作逐步理解。在人工智慧暨數據應用辦公室的專案中，她更運用商科背景，負責專案規劃與溝通，成為團隊中的關鍵連結者。Kelly說，Pilot Z最大的收穫是「思維轉變」。「我開始用科技的眼光看問題，這是以前不會發生的轉變。」她想鼓勵同樣猶豫的商管生：科技業並不只屬於工程師，只要願意學，你也能找到舞台。
「跨出舒適圈，你會看到更強大的自己。」
九十天集訓的真正意義：光寶抓住了台灣企業最容易忽略的三件事
從表面上看，光寶的九十天集訓像是回到傳統的新人訓練模式，但仔細觀察就會發現，這是一種完全現代化的企業實驗。它的目的不是教會新人技能，而是讓新人先成為一個「能夠學習的人」。
這九十天讓新人形成跨領域的人脈，建立能在未來合作時立即發揮的信任感；讓他們在壓力與大量任務交錯下培養自律與時間管理；讓他們在一次又一次的公開發表中磨出溝通能力；更讓他們在團體專案中體會到科技不是個人戰，而是跨界協作的成果。
而這種「集體成長」的力量，就是光寶選擇投入三個月成本的原因。企業永遠可以透過外部招募補人，但補不上的是文化、視野與彼此之間的依靠感。Pilot Z設計的不是一套課程，而是一個能讓新人「被看見、被要求、被期待」的環境。這比任何 AI 技能訓練都更難複製，也更具價值。
從台灣走向世界：光寶正在輸出「人才語言」
Pilot Z的下一步不只在台灣，光寶打算把它輸出到美國、新加坡、越南等。當不同國家的工程師聚在同一間教室裡，用同一套AI課程、同一種專案方法論、同樣的光寶語言學習時，人才的培育不再是本地行為，而是一種跨國文化的建立。
企業的技術可以被模仿，但人才網絡、文化語言、跨國連結卻是最難複製的競爭力。光寶正是意識到了這一點，因此選擇將Pilot Z打造成企業全球化的基礎建設。在AI時代，光寶不是在建一個人才計畫，而是在建一個能讓企業不斷成長的人才生態系。
當企業願意變慢，新人才就能跑得更快
在台灣產業中，「快」是一種信仰：快速投入、快速交付、快速填補缺口。但光寶選擇在最需要加速的轉型時刻，放慢腳步，給新人九十天。這樣的慢，不是猶豫，而是深度；不是退後，而是沉到更厚的地基裡。因為企業要走向未來，靠的不是立刻可用的技能，而是能夠不斷學習、適應、跨界的那群人。
光寶選擇開始「造人」──那才是下一個十年的答案。
若你正尋找一個能在科技浪潮中真正發揮自己的舞台，那就不要再觀望。Pilot Z新世代人才養成計畫在2026年將擴大舉辦2班：Cross國際商業整合班、Global Power全英文電源研發班，甚至研發替代役也進化提供2個月的進階培訓班，正是為敢跨出第一步的人所準備的跳板。現在，只要在104投遞光寶職缺、完成面試與訓練流程，你就能加入這場由 AI 驅動、由新世代人才共同推進的轉型旅程。
光寶正積極尋找下一位想站上浪潮、改變未來的你，Pilot Z，就是你通往未來的入口，而現在，就是最好的起點。
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美關稅衝擊下 工具機廠商謀轉型 紛切進AI和半導體
2025-08-19 聯合報記者黃寅 由聯合新聞網授權轉載
美國關稅衝擊，機械業和工具機業衝擊大，但業者也紛紛轉型求生，像是以溫控知名的哈伯精密已轉型朝AI伺服器和半導體產業設備的溫控進軍，和大集團則不僅研發出機器人零組件中的行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，並朝產業控股方向前進，迎接挑戰。
工具機要有好的精度，溫度控制是關鍵，哈伯精密是國內的溫控大廠，也受日本工具機廣泛應用。董事長許文憲說，疫情期間，訂單大起大落以及大陸的紅色供應鏈崛起，讓他從5年前構思公司必須找尋新的方向，因此逐步摸索，並在AI伺服器和半導體產業設備的溫控上找到新市場。
他說，相較於工具機產業殺價競爭，AI伺服器的散熱和半導體產業設備的溫控，價格和產業環境上都更穩定，尤其是半導體產業，對產品的品質要求高，不容易更換產業鏈夥伴，更適合公司的永續發展。目前公司將提升員工能力，增加菁英人力，提高公司的附加價值，以能永續經營。
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和大集團總裁沈國榮表示，以公司在機械業59年的歷史，要切進行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，技術上不是問題，而是以往機器人產業還未興起，市場需求沒那麼大，因而沒有切入，但是現在量的需求已上來，協力體系也發展出來，公司因而也切進這些產業。
沈國榮認為全球工具機市場正面臨結構性改變，中國大陸受美國進口限制影響，加速發展自製關鍵零組件，低階工具機售價大幅降低，撂奪中階市場，台灣業者腹背受敵。據工具機公會統計，過去10年產值、出口額都腰斬。因此，他認為推動產業控股，以集團化方式發展較有利。
和大近年入主高鋒、達佛羅、邦泰等多家公司，朝集團化發展，他說，如此一來集團可統一採購、共同研發、打通業務通路，發揮更大的綜效，連銀行貸款都比較好談，也更有利於面對關稅風暴。
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完整版《2025製造業人才報告書》免費下載！揭露關鍵 4 大人才危機，全面進入人才攻防戰
文/104獵才顧問行銷企劃部
製造業是支撐台灣經濟的核心，橫跨十七大關鍵領域，近年更加速邁向智慧製造與永續轉型，對人才提出全新挑戰。104 以大數據觀察產業脈動，推出《製造業人才報告書》，完整揭露製造業在人力供需、薪資、穩定任職與員工體驗的關鍵變化。面對全球競爭與本地缺工壓力，企業不僅要補足技術人才，更需打造具吸引力的雇主品牌與工作環境。期望本報告協助企業掌握趨勢、檢視優劣勢，迎接「台灣製造」的新階段。
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🟧揭開製造服務業缺工 四大發現
發現一｜工作機會最多、供需比最低：0.2 個求職者搶不到人
發現二｜業務銷售年薪最高，但仍最缺人
發現三｜工程研發需求升溫，技術轉型加速缺才
發現四｜員工體驗兩大強項：永續力 × 文化推廣力
🟧 【深度解析】製造業為何同時「缺工 × 缺才 × 缺形象」？
🟧 面對 2025「製造業人才新戰局」，HR 必須採取的 5 大策略
🟧 結語｜製造業進入人才新時代：從「等人來」到「吸引人」的轉型
2025 年，台灣製造業進入前所未有的人力轉折。雖景氣循環仍在調整，但製造業人才需求不減反增，甚至在 2025 年初創下 三年新高、突破 16 萬筆職缺，然而與需求同時上升的，是更嚴峻的人才斷層：
操作／技術類一年缺口超過 4 萬筆
供需比僅 0.2，每五個職缺僅能吸到一位求職者
基層技術 × 業務銷售 × 研發工程 → 三大缺工線同時拉警報
更關鍵的是，這不只是「缺工」，而是 結構性的人力斷層 × 職涯吸引力不足 × 品牌形象落差。台灣製造業已從「搶人」正式走向 「搶不到人」 的新時代。
🟧揭開製造服務業缺工 四大發現
發現一｜工作機會最多、供需比最低：0.2 個求職者搶不到人
根據報告，製造業十大熱門職務中：
🟠 操作／技術人員
工作機會：42,396 筆（全產業最多）
供需比僅 0.21
這意味著：每 100 個職缺，平均僅有 21 位求職者願意嘗試。
在少子化、青年多往科技、網路、服務業流動的情況下，「產線技術人才」成為製造業缺工最嚴峻的戰場。
｜為什麼招不到？
工作場域多為輪班、強度高
年輕人對傳統製造業「刻板印象」根深蒂固
基層職涯發展管道不清晰
自動化設備升級，技能門檻變高，但薪資跟不上
這形成典型的：量大 × 低薪 × 高難度 × 低意願 → 招募惡性循環
發現二｜業務銷售年薪最高，但仍最缺人
雖然製造業普遍給人「工程導向」的印象，但數據顯示：
🟠 製造業第一高薪非主管職：汽車銷售人員
年薪中位數：104.7 萬
而在十大熱門職務中：
🟠 業務銷售職缺
年薪中位數：83.8 萬
供需比僅 0.15 → 全產業最難找之一
高薪卻不易補位的主因：
新世代抗拒業績壓力與長工時
通路與品牌端同時缺人
市場競爭加劇，人才轉職速度快
高薪不代表好招募，尤其在製造業。
發現三｜工程研發需求升溫，技術轉型加速缺才
2025 年製造業人才需求成長最快的，是「技術密集與高附加價值」領域
成長最快產業
電力機械設備製造業
化學相關製造業
精密儀器及醫療器材
這些產業受：
綠能轉型
智慧製造
自動化設備導入
強力推動，研發人才需求同步上升：
🟠 工程研發人員
年薪中位數：76.8 萬
供需比僅：0.24
技術含量越高、缺工越明顯。
發現四｜員工體驗兩大強項：永續力 × 文化推廣力
領導力、發展力、合作力仍遠落後
《製造業人才報告書》首次納入「員工體驗七大面向」比較
製造業強項：
永續力（ESG 文化強）
文化推廣力（內部作業、流程標準高）
但四項弱點清晰浮現：
領導力偏低
合作力偏低
發展力偏低
薪酬力感受中段
這代表多數製造業：
組織階層多、垂直溝通強
降低人才參與感與自主空間
難吸引新世代，更難留住關鍵員工
真正影響留才的不是薪水，而是「我在這裡能不能成長？」
🟧 【深度解析】製造業為何同時「缺工 × 缺才 × 缺形象」？
以下三道系統性斷層，把製造業推進更嚴重的人力危機——
① 產線人力大量空缺，但薪資與職涯不具吸引力
報告揭露：操作／技術職薪資落在 55.7 萬，遠低於業界具競爭力水準。
加上職務特性：
高強度、輪班、不友善工時
所需技能提升（自動化系統 × 數位化）
卻未同步提供學習資源或職涯路徑
→ 年輕人「不進來」→ 老員工「撐不住」→ 企業「招不到」
② 製造業形象未被更新，「新傳產」故事缺席
雖然製造業早已導入：
智慧工廠
ESG 管理
跨國供應鏈
自動化設備
但在求職者心中，仍是：
「辛苦、傳統、沒前途」
報告指出，製造業的品牌形象與真實轉型程度存在巨大落差。
這讓 HR 的招募轉換更困難：
面試意願低
面試放鳥率高
Offer 接受率不佳
③ 管理文化偏傳統，員工缺乏成長動能
員工體驗調查顯示：製造業在「領導力、合作力、發展力」皆落後。
常見現象：
基層主管欠缺領導訓練
重紀律、重流程，但輕授權
職涯晉升階梯不明確
年輕人無法從工作中獲得成就感
換句話說：人不是因為辛苦離開，而是因為「沒看到未來」離開。
🟧 面對 2025「製造業人才新戰局」，HR 必須採取的 5 大策略
以下策略全面依據報告建議整理，可直接內化為你明年的招募計畫：
① 招募要看「個性與職能」而非只看學歷
報告明確指出，能穩定任職的製造業人才具備：
主動積極
溝通協調
抗壓性
正直性
秩序性
特別是三大典型職務：
操作/技術業務銷售工程研發品質導向顧客服務創新能力認真負責人脈建立分析思考工作管理銷售技巧團隊合作
建議 HR：
✔ 導入性格測評✔ 增加實作或情境測驗✔ 以「穩定度 × 職能」為核心選才
② 重建主管職能，讓人才「心不委屈」
基層主管是製造業流動率的關鍵。報告顯示：領導力是製造業最低分項目。
企業應：
✔ 建立主管職能框架✔ 實施主管評鑑與訓練（溝通、授權、教練式領導）✔ 減少命令式管理✔ 提升團隊感與安全感
留才首要不是調薪，而是 讓員工覺得被帶得好。
③ 重新包裝製造業形象
從「傳產」敘事 → 「智慧製造 × 永續 × 科技」敘事
製造業不是傳產，而是：
經濟命脈
全球供應鏈核心
自動化設備技術大戶
ESG 推動先行者
有百億營收的隱形冠軍集團
HR 若不改寫品牌故事，永遠吸引不到最佳人才。
建議導入：
✔ 企業影像（品牌影片／Reels）✔ 校園互動活動✔ 社群化內容行銷✔ 將智能工廠、永續成果故事化呈現
④ 建立「非薪資吸引力」
三大 HR 必備制度
製造業人才不是只看薪水，他們最在意：
1. 成長性（最關鍵）
明確職涯路徑
內部晉升制度
職能培訓地圖
2. 學習制度
外訓補助
技術認證
上機實作訓練
3. 彈性制度（逐步導入）
彈性工時
遠距日試行（非產線職）
這些都能讓人才覺得「我在這裡能變得更好」。
⑤ 與外部夥伴合作，補強招募火力
報告指出，成功企業善用外部專家協助
市場薪資數據
產業人才趨勢
中高階獵才
品牌敘事
校園行銷
人才儲備工具
製造業的轉型，是 技術 × 文化 × 組織管理 的長期工程，企業不需單打獨鬥。
🟧 結語｜製造業進入人才新時代：從「等人來」到「吸引人」的轉型
2025 製造業不只缺人，缺的是 能一起走下去的人。
未來的製造業競爭力，將不再只是：
技術
設備
成本
而是：你能不能吸引、培養並留住對的那群人。
製造業的下一個黃金十年，不在工廠，而在 人才策略。
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《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多
如何提高工作效率？4關鍵因素解析：一心二用對生產力有負面效果
如何在有限的時間內完成更多高價值的任務？專家強調，關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，以實證數據揭示提高效率的秘訣。
文／馬克‧曹–桑德斯
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想完成更多任務，要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
現在不流行講生產力了。近來，這個概念已被染上負面色彩，令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出，「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度，而箱型時間幫助我們辦到這點。
想完成更多任務，要先做對的選擇
如杜拉克（Drucker）所說，想要完成更多的事情，最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上，就要取捨和培養這麼做的心態，不覺得疲憊、不分心，也不覺得那是苦差事。這樣一來，我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫，漫不經心地過日子，我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。
箱型時間能幫助我們完成大多數的任務，我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務，例如學習，也可以利用時間箱指定適合的時段，這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候，正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務，則可以集合起來，等待一個時間一起處理。最後，那些沒有用處、適得其反的任務，由於不會出現在行事曆上，我們看不到，自然沒有理由去做。
我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分；假設，當你只是見招拆招，任務平均價值為6分；再假設，當你事先訂出該做的事，任務平均價值為8分，那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作，那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。
什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出
有句老話只要顛倒過來，就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑，但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹，直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間，你就會花30分鐘整理房間；但是如果你有60分鐘，你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失，其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面：把工作壓縮到符合排定的完工時間，用比較小的時間箱，來完成相同的工作，聽起來是否很划算。
這個概念有科學研究的支持。在一項研究中，參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了，但是他們使用的時間，與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間：「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間，可以在手邊工作東摸摸、西摸摸，會使人大幅降低效率，付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。
在另外一項實驗中，受試者隨機分配到5或15分鐘，用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人，依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出，影響期末考分數的因素，有超過1/3歸咎於拖延。
「帕金森定律」運用起來當然也有限度，你是可以規定自己要在1小時內，從零開始寫出1萬字的報告，但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇，前面所提的研究大多是說，你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出，時間減少導致品質下降。2014年，有一項比較近期的研究證實了這點：「有時間壓力的學生，比沒有時間壓力的學生，平均分數低了3分。」
不管是把截止時間定遠一點以減少壓力，還是只要做到一定程度就好，聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律，就能多擠出1/3的產出，何樂而不為？
「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成
箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務，也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括：搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。
它可幫助你判斷能否在可用時間內完成，還是你需要另做安排。它也幫助你確認，在時間充裕的情形下，被拆解的小任務是否都能在時限內完成。
「一心二用」對生產力有負面效果
我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒，然而一心二用也對生產力造成負面效果。
其實，不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報，現代人的一心二用，多半發生在分心回應訊息通知，有了通訊軟體（如微軟Teams、Slack、電子郵件）和硬體設備（如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶），每天都有數不清的通知，導致我們老想查看誰傳來什麼訊息，影響到工作。
一心專用通常能幫我們完成更多事，一心二用或情境切換則會使效率降低：有一份2001年的論文指出，一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險，像是一面開車一面傳簡訊。在美國，每年有超過3千件死亡車禍，原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高（例如教孩子代數或審閱法律文件）和恢復速度遲緩的事，特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行，後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言，箱型時間完全排除一心二用的可能，完整呈現一次做一件事的強大力量。
有意識地使用你的「零碎時間」
我們每天都有許多的零碎時間，像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機，是的，看手機已是現代人最直覺化的行為，每天會花超過兩小時的時間，在手機上瀏覽社群媒體。
我們不停滑著手機，很多時候甚至未從中感受到快樂，那不是娛樂，而是上癮。零碎時間被吃掉，享受好處的不是我們，而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘，累積成一個又一個小時，甚至更多時間。試想，假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事，該有多好。採用箱型時間，並且有意識地使用這些零碎時間，你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。
接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議，針對這個狀況，最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件：當你收到很多電子郵件，一一回覆後，就會收到更多的回信……永無止境。
這麼說並不完全正確。雖然，真的不會有最後一封電子郵件（從這角度看真的沒有止境），但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後，收件匣的信件會變多，但是在那一陣子的電子郵件往來，到了某個時間，你的計劃終將完成，也許是生意談好了，也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣，不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事，後續將在第11章說明如何防範。
如果能夠考量到所有相關聯的因素，包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。有個有趣現象，就是一個正在節食，懂得計算和控制熱量攝取的人，會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純，但是如我在2018年發表的文章所說，箱型時間若運用得當，至少能提高一倍的生產力。
節錄自：三采文化《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》／馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著
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AI來了！從研究、開發、到應用，AI運算的百萬瓦賽局，AI電力不但是國家競爭力，也是人才新戰場。光寶科雲服務電能方案事業部資深處長李建男、以及光寶科韌體工程師Krista分享「光寶新三力」，當企業將研發重心從「被動代工」轉向「主動定義」，AI人才規格也不再只是聽命行事，而是和客戶並肩作戰、共同思考，能夠定義規格、超越標準答案，透過模擬與實作大膽嘗試，解決前線的技術難題，甚至為了追求1%的極限，不惜在最後一刻還有勇氣打掉重練。
**想進入光寶科？2026/7/4(六) 台北世貿一館和企業人資面對面。報名傳送門 **https://podcast104.pse.is/8sla9c
【本集來賓】李建男 Rolan Lee：光寶科雲服務電能方案事業部資深處長 ，長庚大學電機所畢業，在光寶科任職23年，主要負責AI資料中心、伺服器電源與能源管理解決方案相關的業務與產品策略推廣。張中昀 Krista Chan：光寶科企業運算服務事業部韌體工程師，為光寶科Pilot Z新世代人才養成計畫之一員。
【本集重點】06:00 AI關鍵字08:06 邊緣運算是光寶科另外走的道路？！10:35 電池運用佔比愈來愈高，光寶科領先同業13:08 電源管理數位化的趨勢15:24 吉卜力的算力，電源也出自光寶科16:22 光寶科如何協助夥伴企業解決電源難題？18:14 數位年代需求的人格特質21:46 AI時代下，最缺哪類人才？23:17 光寶科如何提供完整人員培訓機制？25:30 使用AI工具，讓工作更有效率27:31 光寶3力：AI協作力、學習敏捷力、跨域整合力30:03 工程師跨域工作的卡點
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與神山同行：圖解台積電本土供應鏈新戰隊，2奈米與CoWoS的贏家是誰？
隨著台積電2奈米與CoWoS產能噴發，台灣西海岸正升級為全球最精密的「半導體先進技術防線」，本文深度圖解台積電本土新戰隊，解析材料與檢測企業如何透過「並行開發」與台積電同步進化，看台灣在地供應鏈如何築起不怕掏空的技術防線，掌握全球AI算力的核心。
文／林以璿、鄧凱元、黃亦筠 由天下雜誌授權轉載
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魔鬼製程╳AI速度》交期腰斬，需在地伙伴一起衝台積練戰隊》供應鏈連線共研，外商也來了深》鴻勁蹲出「首富」，輝達靠它出貨撐》漢測虧10年，等到AI爆發快》台塑德山台日合資，建廠3倍速貼》新應材1400次送樣，攻進外商地盤
沒有他們，就沒有AI，2026全球算力壓在台灣「矽脊梁」上。先進技術的極限挑戰，帶台積一人武林走向群體進化，在地戰隊築起全球最精密防線，不怕掏空出走。誰能跟上神山？
2026年，台灣西海岸，這條長達300公里的長廊，正從工業地帶升級為一條全球最精密、24小時運轉的「半導體先進技術防線」。
隨著2026台積電2奈米先進製程放量、先進封裝CoWoS產能噴發，全球AI算力的供給中軸線，正沉沉壓在這條「矽脊梁」上。
但，這也是一場沒有退路的極限賽跑。地緣政治擠壓下，台灣必須跑得更快。
當製程精細到原子層級的博弈，封裝複雜到必須「邊研發、邊修改」的集體試錯，台積電正推動半導體前、後段製程整合的「晶圓製造2.0」（Foundry 2.0）典範轉移。
護國神山不能只是「一個人的武林」。
先進製程與先進封裝演化快速，台積不能只有一個人的武林。須仰賴反應快速的本土材料、設備與耗材供應商，建起由在地供應鏈撐起的矽脊梁。（天下授權轉載）
燈火通明的廠區不只台積，桃園的特用氣體、新竹的檢測實驗室，到南科的設備工廠，這條由本土兵團構成的「隱形戰線」，正與神山同步心跳。
圖／由天下雜誌授權轉載。
為什麼2奈米GAA（環繞閘極）架構與CoWoS先進封裝，會造成如此巨大的轉變？
首先，新技術將挑戰前段製程的物理極限。過去10年，台積電使用FinFET結構，但2奈米GAA是四面環繞的創新做法，材料、設備都要跟著調整。台積要在比髮絲細萬分之一的空間，精準放入奈米晶片，容錯率近乎為零。這就是工程師口中的「魔鬼製程」。
魔鬼製程╳AI速度》交期腰斬，需在地伙伴一起衝
後段先進封裝的壓力，同樣急遽升高。摩根士丹利預估，2026年，台積電CoWoS月產能將突破十萬片，產量與製程複雜度全面升高。
圖／由天下雜誌授權轉載。
「大風吹起來了，」清華半導體研究學院副院長賴志煌直言，AI晶片的迭代速度，徹底打破半導體產業數十年來的「超穩定結構」。
過去，台積電有時間研發、驗證、再擴產；如今，AI需求不等人。從輝達黃仁勳、超微蘇姿丰，到Google、亞馬遜，全要擠進CoWoS有限產能。
「不夠、不夠、不夠！」近幾季法說會上，台積董事長魏哲家被法人緊追CoWoS產能，急迫回應成為市場集體記憶。
1月15日最新法說，魏哲家更報出超乎眾人預期的2026年資本支出，高達520到560億美元，再創新高，七成用在先進製程，先進封裝也史無前例佔一至兩成。他再次強調，非常努力縮短供需落差。
台積電先進封裝技術與服務副總經理何軍更指出，先進封裝交期已從7個季度腰斬至不到3季，意味著必須在研發尚未定案前，機台就先進廠。「研發還沒定案，我已經要下單、拉機台，改機台的事情層出不窮，」他一語道出整條供應鏈的焦慮。
不論是前端製程、後端封裝，在這種節奏下，過去依賴外商「標準品」的模式已失效。
一名本土材料廠董事長直言，過去外商常說，「英特爾用這材料，你跟著用就好。」但現在，台積電站上無人的高崗，沒有對象可模仿，需要的是能隨時衝進產線、同步試錯、即時修改的戰友。
2025年半導體展上，台積電登高一呼串聯台廠供應鏈，打造3DIC聯盟讓研發和供應鏈合作更緊密。（王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
這正是台積電的現實。
台積電的策略很清楚，把供應鏈納入防禦體系，從採購關係升級為「在地建軍」。台灣在地零配件與間接原料採購比例，對比2024年，到了2030年將各自提高15與3個百分點。
台積練戰隊》供應鏈連線共研，外商也來了
2023年，台積啟動「供應商全面聯盟與快速伙伴機制」（SHARP），不再把供應商視為量產後的支援者，而是在研發試產階段就「共研、共線」。
由於製程愈高級，財務風險就愈高，一旦材料或設備失誤，損耗的往往是單片價值數萬美元的晶圓。
台積特別拉出測試產線，讓供應商帶著未成熟的設備或化學配方，直接貼線進入最先進產線，在真實製程條件下，與台積工程師比肩試錯。這大幅降低了供應商的開發風險，開發週期才能縮短。
機制建立後，2025年9月，台積電更罕見率領設備、材料、檢測台廠組成3DIC聯盟，推動「並行開發」，讓原本分散的節點在研發初期就進入同一技術藍圖。「供應鏈不能再各自為戰，」何軍在聯盟大會上呼籲，台廠必須合作，讓「孤島」串聯成「大陸」。
這股在地化吸力，也迫使外商改變規則。德國材料大廠默克電子投資170億台幣，在高雄打造半導體材料園區，更是它全球最大單一投資。「我們配合客戶腳步，滿足需求（lock step with customers development），」台灣默克董事長李俊隆直言。
透過SHARP的深度嵌入與3DIC聯盟的橫向串聯，一套「外商在地化、台廠一線化」的新生態系，正在西岸成形。
隨著供應商與台積更緊密結合，台積也將內部「CIP」（持續改善計劃）貫徹西岸。幾乎所有力拚神山門檻的本土業者，都對這3個字心有戚戚焉。
位於觀音的實聯，不斷開會、改善，再開會、再改善，打入台積。（謝寬攝，由天下雜誌授權轉載）
台積要求供應商針對「純度、穩定度、生產效率」訂出持續改善目標。進入神山體系，不是一張訂單，而是一場永不終止的精進馬拉松。
「在台積眼中，沒有完美的產品，只有還能更好的CIP，」一名供應商總經理形容。
「這讓台積電不只是一個好客戶，也是個好老師，」實聯精密化學總經理梁基彥表示。
實聯是半導體特用化學氣體廠。去年第4季，矽乙烷獲台積採用。光去年，台積訪廠4次，一待就是一整天，看廠完要求提精進計劃，下次開會檢討進度。進入製程稽核時，實聯幾乎每週和台積開會。
「它希望你不斷改善，好還可以更好，」梁基彥不諱言壓力山大。
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深》鴻勁蹲出「首富」，輝達靠它出貨
能在這條技術防線上站穩腳步的台廠，靠的是一套殘酷但清晰的生存法則：深、撐、快、貼。
在先進封裝時代，最先翻身的，是過去最被低估的「檢測設備」。
台大機械系終身特聘教授陳亮嘉指出，AI晶片已貴到「錯不起」，像輝達GB200，「1顆動輒百萬台幣，沒有檢測，根本賣不出去。」
這讓台中大雅一間低調工廠，被推上舞台。
創立27年的鴻勁精密，切入的是終端測試與系統級測試分選機市場。去年底掛牌後，市值一度衝破5300億元，躍升台股市值前15大企業，幾乎追上聯電。
「我們私下都叫它台中首富，」一名台中產業界總經理笑說。
在輝達AI晶片出貨前的最後檢測機台，鴻勁市佔高達九成。3位創辦人之一、資深副總經理翁德奎直指，這不是「有沒有過」，而是「1年不能錯1顆」。
為了抓出偶發錯誤，工程團隊曾輪班守在機台旁一個月，只為等那個出錯瞬間。AI晶片功耗高、發熱劇烈，鴻勁乾脆把溫控與散熱整合成系統方案，成為客戶深度依賴的關鍵伙伴。
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撐》漢測虧10年，等到AI爆發
另一條路，來自漢民集團的小金雞──漢民測試。
這家專攻探針卡的公司，辦公室長年燈火通明，工程師作息與晶圓廠、封測廠同步。
漢測押注的是用在先進封裝與高頻測試的MEMS薄膜探針卡。技術難度之高，被形容為「在郵票大小的面積內，植入數萬根比頭髮細5倍的觸角」，且在高頻、高熱下，誤差不能超過一微米。
公司曾連虧近10年，在現金流壓力下硬撐研發。直到AI晶片測試從「抽檢」變成「全檢」，測試時間拉長、耗損劇增，需求瞬間爆發。漢測也因此打入神山供應鏈，連2年營收成長超過五成。
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快》台塑德山台日合資，建廠3倍速
此外，半導體製程的未來，就是材料的競爭，而不再是製程微縮。材料落地更顯關鍵。
在高雄林園，台塑德山是台塑與日本德山合資的公司，負責先進製程需要的異丙醇。
從台塑德山出廠的異丙醇槽車，每輛都須經客戶驗證，才能把關鍵材料送進晶圓廠。（謝寬攝，由天下雜誌授權轉載）
過去由日本製造、海運來台，運期2週。但2奈米製程，異丙醇用量比7奈米倍增，且屬有機化學品，存放天數會影響品質。
「我都開玩笑說，客戶喜歡18天的（啤酒），」組長黃惠賢形容，材料得新鮮。
雙方決定在台灣設廠。台塑將原需6到8年的洽談、建廠與驗證，縮至2年3個月完成。如今八成產能已轉為高雄製造，成為全台先進製程的關鍵支撐。
快，是台灣材料廠的最大優勢。過去長期由歐美日大廠把持，台積扶植本土材料廠，補技術防線破口。
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貼》新應材1400次送樣，攻進外商地盤
新應材的故事，則展現「貼」身肉搏的拚勁。
新應材原本主攻面板材料，隨中國面板廠崛起，公司被迫轉攻半導體。光阻產品一度進軍成熟製程還通過認證，但沒有進入量產製程。公司陷入困境，2018年董事長詹文雄接手，轉進開發先進製程用的材料。
為了打進神山，研發人員日夜輪班。成功在1年後，自強勁的外商3M與默克手中，搶下一席之地。
「有一支產品，我們6年送樣1400次，」詹文雄在去年成大材料論壇上透露。
換言之，幾乎是不到2天就送一次樣本。這靠的是研發人員日夜輪班，甚至在產品通過驗證、還未拿到量產訂單前，就先砸下3億元建量產線。「跨入半導體產業就像搶銀行一樣，不是成功就是失敗，」詹文雄當時打趣說。
當地緣政治陰影，產能外移空洞化籠罩，台灣用這條日不落的在地技術服務證明，競爭力不在單一座山，而在整套同步升級的產業聚落。
「半導體業已複雜到，沒有任何一家公司能獨立完成，」李俊隆直言，「從這個角度，先進製程只能在台灣。」
從單打獨鬥，到群體進化，神山與在地戰隊，正在築起全球最堅實的半導體技術防線。
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（原文標題：與神山同行，本土新戰隊 圖解台積先進製造贏家：材料、檢測大擴廠）
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為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
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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
文／104人力銀行
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一座晶圓廠能不能運轉，關鍵藏在上百種管線裡
不是只缺電機系人才，幾乎整張工科人才地圖都需要
工程師開始用 3D 模型蓋廠，無人機則在現場自己巡邏
原定工期少了兩個月，交付日期卻一天也不能延
一塊空地交到手上，幾年後能指著它說「這是我蓋的」
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外界談到半導體，最常看見的是晶片、製程與設備，但在機台正式運轉之前，還有一套更龐大、也更容易被忽略的系統，必須先被建置完成。
電力如何穩定供應？無塵室的溫度、濕度與潔淨度如何維持？製程所需的純水、氣體與化學品，如何安全送到正確的位置？使用過後的廢水與廢氣，又要如何處理？對晶圓廠來說，這些都不是附加設備，而是決定產線能否順利運轉，甚至影響產品良率的生產條件。
洋基工程蘇啟章副總經理形容，公司在半導體供應鏈中的角色，不只是把廠房「蓋出來」，而是同時扮演建造者與後續運轉維護的後盾。真正重要的，是在有限時間內安全交付廠房，建立穩定的製程環境，並隨著客戶需求與設計變更快速反應。
一座晶圓廠能不能運轉，關鍵藏在上百種管線裡
很多人以為，晶圓廠的主體建築完成，再將機台搬進去，就能開始生產，但對高科技廠房來說，真正複雜的工程，往往藏在牆面、天花板與地板之間。
洋基工程早期以空調、機電及無塵室工程為核心，如今服務範圍已擴大至整廠 EPC，從工程設計（Engineering）、設備與材料採購（Procurement），一路負責到現場施工（Construction），將整座工廠從規劃轉化為可實際運轉的生產基地。
這座廠可能從一片空地開始，也可能是將原本的面板廠重新改造成晶圓廠，不論是哪一種，背後都需要營造、機電、製程供應與工程管理等團隊共同合作。
除了建築結構與電力空調，製程端還包括純水、廢水、氣體、化學品及環境控制等系統。蘇啟章提到，一座高科技廠房內，可能有超過一百種不同管線同時穿梭，每一條管線都有自己的功能、規格與安全要求，卻又必須在有限空間中互不衝突。
因此，工程團隊交付的並不只是一棟廠房，而是一整套能讓生產設備穩定運轉的環境，當半導體業者持續推動節能、減碳與淨零目標，洋基的設計及研發團隊也必須進一步提供技術選項，協助客戶降低能源消耗，讓工程價值從「能不能蓋」走向「能不能蓋得更有效率」。
不是只缺電機系人才，幾乎整張工科人才地圖都需要
服務範圍擴大，也讓洋基工程需要的人才變得更加多元。
機電領域需要電機、機械、熱流、空調、消防、給排水與中央監控人才；營造端需要建築、土木、結構與大地工程背景；製程供應則涵蓋材料、化學、環境工程、水處理等專業；另外還有職業安全、品質管理與專案管理等職務。
換句話說，半導體建廠並不是少數科系才能進入的工作，而是一個橫跨多種工程專業的產業現場。蘇啟章副總經理表示，洋基在台灣已有七百多名員工，並希望持續擴充至千人規模，不論是社會新鮮人或已有經驗的工程人才，都在招募範圍之內。
對新鮮人而言，學校所學提供的是基本工具，真正的工程能力仍要進入專案後累積。因為現場不會按照教科書順序發生問題，工程師必須同時理解圖面、設備、施工進度與不同團隊的需求，並在突發狀況出現時快速找出解法。
洋基工程並未把所有人都推向同一條職涯道路，而是區分管理職與技術職。擅長溝通、協調與帶領團隊的人，可以朝專案管理及主管職發展；喜歡深入研究技術的人，則能持續往專業工程師、總工程師等方向前進。兩種角色沒有高低之分，而是依照個人特質，找到最能發揮價值的位置。
工程師開始用 3D 模型蓋廠，無人機則在現場自己巡邏
高科技廠房越來越複雜，工程師的工具也正在改變。
洋基工程自 2019 年開始全面導入 BIM 與 Revit，相較於傳統平面圖，BIM 能先以 3D 模型呈現管線、設備與建築空間，讓工程團隊在真正施工之前，提早看見不同系統可能發生的碰撞。
目前洋基約有兩百多名設計人才，其中多數已經能以 Revit 進行 3D 作業，對既有廠房的改造工程，團隊也會透過點雲掃描，將現場空間轉換成數位模型，再與新設計進行比對。
工程進行到不同階段後，現場還會再次掃描，把實際完成的管線與設備帶回模型檢查。過去需要監工拿著尺，一個位置、一條管線逐一確認；現在則能以毫米等級的掃描資料快速找出誤差。
洋基工程也正在測試可自行飛行、避開人員與障礙物的無人機，除了掃描工程進度，它還能協助現場安全管理，例如辨識工作人員是否配戴安全帽、護目鏡或正確防護裝備，再將異常情況回傳給管理團隊。
不過，工具變聰明，並不代表工程師會被取代，蘇啟章副總經理認為，工程現場的變數實在太多：設計可能改變、工序可能延誤，數十個工種也可能在同一時間互相影響。AI 可以提高效率，卻很難獨自承擔判斷與應變。
因此，公司也鼓勵員工自行開發 AI Agent，例如有同仁利用電子郵件與 Teams 對話，自動整理每週工程報告，把原本花在行政彙整上的時間，轉移到更重要的專業問題。AI 在這裡更像一名助理，而工程師仍必須負責判斷答案是否正確。
原定工期少了兩個月，交付日期卻一天也不能延
科技廠房最真實的壓力，是前一個工序即使延誤，後續設備進場的日期也不能改。當營造工程延宕一、兩個月，後續團隊只能將原本的日班改為日、夜兩班；倘若進度仍追不上，甚至可能改為三班制，二十四小時不間斷施工。
在這樣的現場，新鮮人首先要學會的不是趕進度，而是「安全」。看到大型車輛要保持距離，遇到吊掛作業不能任意靠近，進入施工區域前也必須理解每一項防護規定，蘇啟章說得直接：「你必須安全回家，這是最基本的要求，沒有這件事，其他都不用談。」
但工程也不是只靠制度推動。當數十名工班需要一起趕工，主管是否理解第一線的辛苦、能否取得團隊信任，則是直接會影響現場的執行力道。
蘇啟章回憶，自己年輕時曾跟著父親進工地做小工，因此知道現場勞動有多辛苦，後來帶領工程團隊，他常隨身帶著耳塞，看見工班進行高噪音作業卻沒有防護，就直接送給對方。對他而言，照顧現場人員不是管理技巧，而是工程主管應有的基本態度。
當團隊感受到彼此是真心合作，在真正需要趕工時，也更願意共同完成任務。工程管理表面上管理的是工期與品質，實際上管理的仍然是人。
一塊空地交到手上，幾年後能指著它說「這是我蓋的」
談到工程工作最有成就感的地方，蘇啟章的答案不是職稱，而是看見一座建築真正留在城市裡時那種欣慰感。他從台灣一路參與新加坡、日本及中國等地的工程，專案規模也從數億元、數十億元，一路成長到百億元等級，每完成一個案子，就像在自己的職涯裡增加一座看得見的里程碑。
當一片土地從零開始，最後變成辦公大樓、商場、飯店，甚至能容納上萬人工作的生產基地，那種成就感很難被報表取代。這也是半導體建廠工作與許多職務不同的地方，工程師面對的不只是電腦裡的模型，而是要把圖面、材料、設備與上千人的工作整合起來，最後成為一座真正能運轉的工廠。
對想進入半導體供應鏈的年輕人而言，不一定要擁有最漂亮的學歷，比起學校名稱，洋基更看重的是基本工程能力、持續學習的熱忱，以及能不能利用數位工具提高效率；如果想往管理發展，還要練習溝通、協調與帶領團隊。
當外界只看見晶片從產線送出時，工程團隊的工作早已完成大半，但真正支撐晶片良率的，正是那些藏在建築裡、彼此交錯，卻不能出錯的管線與系統。
對喜歡解決複雜問題、願意走進現場，也希望多年後能指著一座工廠說「這是我參與完成的」的人而言，半導體建廠是一條能將專業留在城市裡的職涯路。
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為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半
為什麼AI生成內容總是不如預期？分享3大關鍵訣竅，包括利用「5W1H」下達具體指令、將任務拆解為多道步驟，並透過反覆修正優化結果，學會正確的提問與溝通技巧，讓AI產出更精準，初學者也能馬上上手！本文節錄自《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全》。
文／加納敏彦
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【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」【訣竅2】拆解為「多道步驟」【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
在讓生成式AI產出精準內容，必須掌握幾個重點訣竅。介紹3個初學者也能立即上手的技巧。
【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」
首先第一個訣竅，就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊，但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意，再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。
因此，「具體指令」能幫助AI產生清楚認知，較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。
含糊抽象的指令範例：請說明ChatGPT。
具體明確的指令範例：請上網查詢ChatGPT，以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在思考「具體指令」時，可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」（5W1H）。
When（何時）最新資訊Where（何地）上網查詢Who（何人）不懂IT和AI的大人What（何事）ChatGPTWhy（為何）要在公司內部會議上說明How（如何）以500字左右來簡單說明
透過六何法來思考，就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨，像「When」（何時）和「Where」（何地），這些往往也很少會用到。
在向AI下達指令時，特別重要的就是「Why」（為何）。隨著AI的進步， AI理解指令語意的能力也越來越強。因此，如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由，說明自己的意圖， AI會更好掌握你的用意，更容易產出符合要求的結果。
另外在下指令時，可以把AI視為「工作夥伴」，像與人溝通那樣精確說明，甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時，具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令，越能提升指揮人的能力，可說是一舉兩得。
【訣竅2】拆解為「多道步驟」
下個重要訣竅，就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊， AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明，但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟，每項指令專心處理單一作業，便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。
舉例來說，可將指令拆成兩個步驟來進行：
步驟1的範例：請上網搜尋有關ChatGPT的資訊，並正確說明最新情報。
步驟2的範例：以這些說明為基礎，整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在這個範例中，步驟1在專心搜尋正確資訊，步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟，能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」，讓各項指令專注處理單一作業，就能大幅提升AI的輸出品質。
【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
最後一個訣竅，就是不要一開始就期待完美結果，而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考，不如直接先試著下指令，再逐步反覆修正。通常這樣的做法，反而能更快獲得最佳結果。
AI第一次輸出的內容，可能會與你的期待和意圖稍有落差，但千萬不能因此放棄，或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改， AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟，AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時，可以像下述這樣要求AI修改：請以更適合初學者的方式來簡單說明。
如果對象是真人，提出修改時必須顧慮對方的心情，但對AI就不需要顧忌，可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。
「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅， AI能成為你的工作夥伴，與你一起攜手創造（共創）成果。
節錄自：采實文化《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全：從寫作、影片到虛擬分身，8大領域 × 39種場景 × 23款工具，讓AI成為你的職場好幫手！》／加納敏彦 著
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