【免費課程報名】技術開發技能 1-5 人人都可以是生成式 AI 的 Builder : Amazon Bedrock 介紹 | 完課紀錄回傳履歷表
104學習
Robot
指的是能夠設計、操作及維護自動化機器人的能力，包含程式編寫、系統整合與故障排除。具備此技能代表能提升工作效率，降低人力成本，並促進製造或服務流程自動化。在台灣製造業與智慧產業快速發展的背景下，擁有相關專業技術，能有效提升職場競爭力及未來發展潛力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
【免費課程報名】技術開發技能 1-6 人人都可以是生成式 AI 的 Builder : Amazon Q 介紹 | 完課紀錄回傳履歷表
生成式AI全解析｜從工具應用到系統開發的技術核心黃金雙軌課
智慧製造－透過AI實踐工業4.0
【免費課程報名】技術開發技能 1-2 開始採用生成式 AI: 提示工程,檢索增強生成與微調 | 完課紀錄回傳履歷表
【大師開講】人工智慧於金融創新服務之應用
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人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
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電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
機器人工程師證照
製造業大量導入自動化，帶動智慧型機器人產業發展。國內對智慧自動化產業發展人才需求與日俱增，智慧自動化與機器人專才躍升成為目前就業市場上最受注目的新星。為了讓產業界能找到合適的人才，而學校教學能結合產業界的需求，台灣智慧自動化與機器人協會（TAIROA）著手舉辦「自動化工程師證照」。
台灣智慧自動化與機器人協會
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)
SSE AI Essentials國際認證
科技的發展，硬體的進步，新的計算機演算法不斷更新，開創造了人工智慧(Artificial Intelligence)的時代來臨了，目前已經成為全球學術單位、政府機關以及頂級企業必須認真面臨的挑戰。人工智慧(Artificial Intelligence)將會是個人求學、進修、求職，深造的必須技能。個人或企業在了解人工智慧之後，面對千變萬化的世界時，才能即時作出最適當的回應，在這科技日新月異的時代，不會輸在起跑點上。
Silicon Stone Education (SSE)
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
AI新媒體初階能力檢定
生成式AI熱潮引爆全球，2024年更被視為AI應用元年，據資策會統計其市場規模於2028年將達到539億美元，呈現快速成長！因應產業數位轉型發展與人才需求，為企業培訓AI領域的優秀人才，提升職場競爭力，無縫接軌。
盈豐資訊科技有限公司
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
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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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
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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104 AI職涯顧問發布《2026年科技業人才報告書》 人才缺口達19.3萬
AI發展，科技人才扮演重要角色！104獵才顧問用AI替中高階工作者推出的專業亮點加速器「104 AI職涯顧問」發布《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業每月人才缺口達19.3萬人，當中以軟體及網路業人才缺口6.3萬人最多，半導體業人才需求增長最明顯；各職類中，軟體/工程類人員每月徵才2.5萬人最多，操作/技術、製程規劃、品保/品管人才缺口年增幅超過2成，成長速度最快。當前科技業迎接AI技術進入規模化應用，科技業招募也越來越重視AI人才，其中軟體網路業工作機會中，有3成為AI相關職務最多；以及全球供應鏈重組，外派工作機會以亞洲為最大宗，但美加地區自2025下半年起呈現翻倍增長，集中回補電子製造與半導體產業人才。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
科技產業招募「位移效應」 半導體走升年增23% 軟體網路業趨緩
104 AI職涯顧問《2026年科技業人才報告書》透過數據了解軟體網路業、電信及通訊業、電腦及消費性電子製造業、光電及光學業、電子零組件業、半導體業6大科技產業徵才與薪資現況。觀察近3年六大科技業招募趨勢，104人力銀行人才永續長鍾文雄分析，科技業人才招募出現「位移效應」，軟體網路業雖長期是科技業中人才缺口最大的產業，但自 2024 年下半年從每月徵才最高峰8萬人滑落至2026年6.3萬人，相對半導體業則自2024年起穩定走升，每月徵才2.7萬人增長至4.1萬人，與去年同期相比年增幅達23%，反映AI、先進製程、高效能運算與供應鏈去風險化，持續推升核心技術人才需求。
科技業三大徵才職務：軟體/工程、工程研發、操作/技術 實作型職務人才需求激增
根據《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業主要徵才職務軟體/工程類每月徵才2.5萬人最多、工程/研發類與操作/技術類2.4萬人居次。104人力銀行人才永續長鍾文雄指出，隨著AI工具的普及與效率提升，企業對工程師的需求正從「量」的擴張轉向「質」的盤整，軟體/工程類工作機會年減5%；操作/技術類提升30%、製程規劃類成長29%、品保/品管類增21%，反映出科技業發展重心正落地於實體產能的優化與良率的提升。對於具備現場管理與流程規劃能力的在職者來說，工作機會在自動化浪潮中不減反增。
科技業AI工作占比持續上升 軟體網路業成標配、電子製造業增長最明顯
AI從技術研發走向應用，《2026年科技業人才報告書》數據顯示，科技業中以軟體網路業的AI工作機會單季約2.7萬個最多、電腦及消費性電子製造業1.1萬個第二、半導體業1萬個第三。進一步觀察各產業AI工作機會占整體的比例，軟體及網路業自2025年維持在3成以上，顯示產業已進入高成熟度階段，AI 幾乎成為標配技能；電腦及消費性電子製造業變化最為明顯，占比由22%穩定上升至26%，反映AI正快速滲透至產品設計、製造流程與智慧應用；半導體業則維持在21%至22%間，小幅成長但節奏穩定，顯示AI導入多集中於關鍵製程與高價值環節，策略相對審慎；電信通訊、電子零組件與光電光學，AI占比多落在13%至16%，仍屬於逐步擴散的導入期。
科技業外派工作地區亞洲最多 美加翻倍成長人才需求強勁
地緣風險提升，全球供應鏈迎接新挑戰之際，《2026年科技業人才報告書》觀察科技業外派工作趨勢發現，6大科技產業中，電腦及消費性電子製造業每月徵才1,800個最多、電子零組件業1,100個第二、軟體及網路業700個第三。地區分布方面，亞洲地區長期維持每月約 3,100至3,800個工作機會最多，已成為科技業海外布局核心，相較大陸港澳外派需求明顯下滑，自2024年初約300個工作機會，降至2026 年1月僅約 160 個。另一方面，美加地區在美國推動美國製造政策，外派需求自2025年起快速增長，從2025年每月徵才247人增加至2026年593人翻倍成長，外派人才需求增長最明顯。
整體而言，科技業徵才已由過去的全面擴張，轉為聚焦「關鍵技術、關鍵產業、關鍵人才」的新常態。從AI、大數據到雲端運算，智慧科技正持續重塑企業的運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
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五大數位科技人才「關注企業排行榜」出爐！台達電最風光
搶當AI新貴！6.7萬個AI工作機會 62%不限科系歡迎新鮮人
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。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
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。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
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。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
微軟「AI員工」報到 可執行複雜、跨工具協作任務 台鏈振奮
2026-06-18報導 經濟日報記者蘇嘉維 由聯合新聞網授權轉載
微軟宣布「AI員工」正式報到，昨（17）日於全球推出Copilot Cowork，並獲全球逾半數的《財富》500強（Fortune 500）企業使用。法人看好，微軟推出AI員工後，有望帶動AI算力需求增加，不僅帶旺鴻海（2317）、廣達及緯穎等代工廠，也將為PC品牌注入一股全新成長動能。
延伸閱讀：你也是膨風一族嗎？63%上班族AI能力都在灌水，為什麼會這樣？
微軟指出，Copilot Cowork能夠執行複雜、長時間運行且需跨工具協作的任務。使用者只需定義工作內容Copilot Cowork即可端到端完成整個流程，並交付完成的結果，不僅是提供草稿或建議。
微軟「Copilot Cowork」功能與概況
核心應用可協助使用者定義任務目標，同時達成跨工具使用，獨立完成使用者交付的專案任務鎖定市場企業用AI領域最大特點透過雲端執行模式，讓使用者PC關機後，AI也可自動執行任務未來效應微軟Windows在PC市場稱霸情況下，有望帶動代理式AI應用快速推進
其中，Copilot Cowork最大特點使用雲端託管（Cloud hosting）讓檔案不會儲存於本機裝置，不僅安全性受到嚴格控管，且即便使用者筆電關機，任務仍可持續執行。內建的Work IQ 支援將所有任務與企業既有的系統連結，確保所有工作精準反映真實的脈絡，另外多模型設計可依照任務需求使用最合適的模型，並將隨著更多模型推出持續擴展能力。
Copilot Cowork目前已經整合Anthropic旗下的Opus 4.8與Sonnet 4.6等AI模型，並支援OpenAI的GPT 5.5。不僅如此，微軟預計在未來數周內發布的最新模型 Cowork 1，主打透過後訓練（post-train）優化，以相對更低的成本完成任務。使用Copilot時，使用者不會被綁定單一模型，可以根據需求選擇最具效益的模型或前瞻模型。
據了解，Copilot Cowork是微軟大規模進軍代理式AI（Agentic AI）市場的重要一步，不同於先前AI模型的一問一答方式，Copilot Cowork可獨立執行工作專案，即便電腦關機，也可以雲端運算方式持續推進工作，同時微軟Windows作業系統在稱霸PC市場情況下，代表Copilot Cowork將可望快速拓及全球PC，推動代理式AI應用快速發展。
微軟在推出Copilot Cowork同時也象徵AI算力需求進一步成長，當前切入微軟AI伺服器供應鏈的鴻海、廣達及緯穎等ODM廠後續接單有機會暢旺。
法人指出，廣達在微軟供應鏈不僅成功拿下GB300系列的NVL 72伺服器大單，後續Vera Rubin伺服器也將在下半年開始量產出貨，為廣達下半年營運增添成長動能。
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不僅如此，微軟推出Copilot Cowork產品後，有望為PC市場帶來代理式AI新浪潮，推動PC換機需求，讓今年相對平淡的PC市場營運添新柴火，華碩、宏碁、微星及技嘉等PC品牌廠同樣受惠。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
專家預測：只要幾十年，AI機器人數量可能超越人類勞工
專家預測，在「利潤至上」的商業邏輯驅動下，AI機器人數量將在幾十年內超越人類勞動人口。從回本週期、機器人普及預測到企業大規模裁員，多項數據顯示AI取代人力的趨勢已不可逆，各國與企業恐怕都尚未準備好迎接這場衝擊。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
專家預測，只消短短幾十年，AI（人工智慧）機器人的數量就會超過人類員工。
一位前花旗集團（Citi）高層週一警告，隨著愈來愈多企業在「利潤至上」原則下採用AI代理、持續壓縮成本，AI機器人的數量將在幾十年內超過勞動人口。
花旗全球洞察（Citi Global Insights）前創新、技術與未來工作部門負責人加里克（Rob Garlick）告訴《CNBC》，隨著領導階層繼續把「獲利能力」放在首位，人類員工將被遠遠拋在後頭。
「在經濟與商業層面，我們的領導體系崇尚利潤，」加里克告訴《CNBC》主持人。
「當你把利潤導向與技術進步結合，我們就會迎來歷史上最大的交易主題。基本上，人工智慧能做得愈來愈多、愈來愈好、愈來愈便宜，就能夠取代人類。」
加里克最近執筆《人工智慧——無政府狀態還是富足？為何未來的職場需要親近人類的領導者》（暫譯，AI-Anarchy or Abundance? Why the Future of Work Needs Pro-Human Leaders）一書。
他解釋，他在花旗時做的研究顯示，這些商業決策會導致AI機器人的數量直線飆升。
「在接下來的幾十年裡，移動式機器人的數量將超過勞動人口。」
「若再加上各類AI代理、小代理，數量會大暴增。」
「我們會經歷非人類勞工從占勞動人口不到1%，到超過勞動人口的過程，它們還會變得愈來愈便宜。」
根據加里克花旗團隊的2024年報告，從人形機器人到家用清潔機器人、自動駕駛車輛，各類AI機器人的數量預計在2035年以前增加到13億台。報告指出，到2050年，這個數字會迅速增加到40億台以上。
花旗報告甚至計算了機器人透過取代人類勞工成本來「回本」所需的時間。例如，一台1.5萬美元的機器人，若取代時薪41美元的人類職位，只需要3.8週就可以回本。若取代時薪7.25美元的人類職位，則需要21.6週回本。一台3.5萬美元的機器人，若取代時薪41美元的人類職位，回本時間為8.9週。
「你現在已經可以買到人型機器人，回本時間只要不到10週。在這種基礎上，人類根本無法競爭，」加里克引用書中數據指出。
微軟（Microsoft）的《工作趨勢指數報告》顯示，80%領導者預計在未來12到18個月內，把AI代理（AI agents）大量整合到AI戰略中。AI代理是一種不需太多人類指令即可自主決策並完成任務的軟體程式。
與此同時，麥肯錫全球管理合夥人史騰菲爾斯（Bob Sternfels）接受《哈佛商業評論》採訪時提到，公司目前部署了2萬個AI代理與4萬名員工，遠多於一年前只有3000個AI代理。他預測18個月後，員工與AI代理的數量會相同。
特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）上個月在達沃斯世界經濟論壇上也表達了類似看法。
「我的預測是，在良性的未來情境下，我們製造的AI機器人數量將會多到飽和，足以服務所有人類……屆時商品與服務將會極其豐裕，因為我預測機器人的數量會多過人類，」馬斯克表示。
過去一年，隨著亞馬遜（Amazon）、Salesforce、海尼根（Heineken）和漢莎航空（Lufthansa）等大企業紛紛裁撤數千個職位，並把部分原因歸咎於技術轉型，AI 取代勞工的擔憂日益加劇。
國際貨幣基金（IMF）總裁格奧爾基耶娃（Kristalina Georgieva）1月警告，AI正在「如海嘯般衝擊勞動力市場」，「多數國家和多數企業還沒有做好準備」。
在美國，根據諮詢公司Challenger, Gray & Christmas的數據，2025年AI導致近5.5萬人失業。
輝達（Nvidia）執行長黃仁勳預測，AI 熱潮將為建造AI工廠和晶片廠的工人創造六位數美元高薪。他認為這項技術將提振對水電工、電工、建築和鋼鐵工人*技術藍領的需求。
（資料來源：CNBC、Inc）
（原文標題：專家預測：幾十年內，AI機器人數量可能超過人類勞工）
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AI產品經理需求5年成長263%！從Chatbot到AI Agent，PM工作正在發生什麼變化？
生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。
文／《104學習》
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AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。
這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。
而這樣的轉變並不只發生在台灣。
從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。
產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。
延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學
AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」
「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。
簡單來說，AI PM 真正要做的是：
找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。
傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。
儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。
例如：
AI回答到什麼程度才算正確？
準確率90%可以上線嗎？
如果AI判斷錯誤，誰負責？
哪些事情可以讓AI自動完成？
什麼時候需要人類確認？
模型使用成本多少才合理？
使用者資料能不能送進大型語言模型？
AI產生幻覺時，產品要如何處理？
這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。
延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！
哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會
你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」
其實不一定。
AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。
舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢：
產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。
軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。
UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。.
行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。
HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。
因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。
真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。
未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。
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趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散
AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。
但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。
以前問的是：「我們能不能做AI？」
現在問的是：
「哪些流程最值得 AI 化？」
「這個功能真的有人需要嗎？」
「AI 可以節省多少時間？」
「導入之後能不能增加營收？」
「這筆 AI 投資到底值不值得？」
104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。
換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。
無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。
所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。
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趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代
當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生：
員工問：「公司差假怎麼申請？」
AI從知識庫找到答案後回覆答案。
但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。
不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。
例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作：
讀取訂單
直接執行以下5個SOP
→ 判斷是否符合退貨資格
→ 建立申請
→ 通知物流
→ 更新 CRM
→ 回覆顧客
因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。
不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。
這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計：
AI 可以做到哪一步？
什麼時候交回給人？
哪些操作需要再次確認？
AI 可以存取哪些資料？
Agent 執行錯誤後如何恢復？
如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。
延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！
趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要
AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。
過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是：
需求研究
→ Wireframe
→ Figma Prototype
→ PRD
→ 工程開發
→ MVP
現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。
產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立：
AI Chatbot
簡單Web App
AI知識庫
RAG應用
自動化Workflow
AI Agent Prototype
未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」
雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。
但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。
延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？
趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小
生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。
真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」
例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？
這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。
因此未來有價值的人才組合，很可能會是：
金融 × AI
HR × AI
醫療 × AI
製造 × AI
教育 × AI
行銷 × AI
對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。
延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司
趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI
生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是：
多少員工開始使用AI？
一天用了幾次？
有哪些團隊導Chatbot？
但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」
根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。
OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。
因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解：
Task Success Rate
Accuracy
Hallucination Rate
Latency
Automation Rate
Human Intervention Rate
Cost per Successful Task
最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？
延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」
趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍
2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。
歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。
因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考：
使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？
AI 產出的內容需不需要標示？
產品使用了哪些資料？
哪些事情一定需要人工決策？
系統如何留下紀錄？
AI 判斷錯誤後如何追蹤？
特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。
延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則
未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」
從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。
就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。
因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是：
「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」
想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始
如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。
第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用
真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。
因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。
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光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步
如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。
而是實際練習：
怎麼找到值得用 AI 解決的問題？
怎麼把需求轉成 AI 產品構想？
怎麼和技術團隊討論 AI 解法？
怎麼快速驗證產品？
怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？
針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。
與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。
👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊
從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化：
2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。
2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。
2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。
2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。
放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。
AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。
所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」
而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」
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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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AI夯！電子零組件業加班工時連29個月擴增、達20.9小時
2026-01-12 經濟日報記者洪安怡 由聯合新聞網授權轉載
AI太夯，電子業加班工時維持高檔。主計總處統計顯示，去年11月電子零組件製造業平均加班工時為20.9小時，較上年同月增加2.8小時，已連續29個月擴增；電腦電子光學製品製造業為16.4小時，年增1.6小時，同樣連續16個月成長。
整體製造業11月平均加班工時為17.4小時，略低於上月的18.0小時，結束連續17個月擴增，但與上年同月持平，顯示高科技相關產業加班工時仍處於相對高水準。
延伸閱讀：讓風險治理變得清晰…AI基本法 要成為企業加速器
若以累計來看，去年1至11月製造業平均加班工時每月17.1小時，創近15年來同期新高；電子零組件製造業平均27.9小時，更寫下1980年以來同期最高；電腦電子光學製品製造業為15.5小時，與2004年、2005年同期水準相當，同樣維持高檔。
至於整體工時表現，去年11月受僱員工平均總工時為163.6小時，較上月減少2.6小時；累計去年1至11月平均總工時為167.8小時，較上年同期減少0.4小時，其中正常工時減少0.6小時，加班工時則增加0.2小時，整體工時小幅縮減。
在人力動態方面，截至去年11月底，全體受僱員工人數為856萬2千人，月增約9,000人，其中以批發及零售業月增約4,000人最多，住宿及餐飲業月增約3,000人次之，醫療保健及社會工作服務業月增約2,000人；製造業則月增約1,000人。
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外界關注對等關稅對國內勞動市場的影響，主計總處國勢普查處副處長譚文玲表示，從受僱人數觀察，製造業單月變動幅度不大，多在增加或減少約1,000人之間；若以年增減來看，人數減少的部分仍以傳統產業為主，包含像是塑膠製品、基本金屬、汽車及其零件等行業。
譚文玲表示，從薪資與就業人數觀察來看，產業分化確實存在。電子產業受惠於高科技發展與AI需求暢旺，電子零組件製造業與電腦及相關產品表現較佳，高科技產業表現相對穩健，尤其3C相關產品的就業人數仍明顯增加。相較之下，傳統產業仍面臨全球產能過剩問題，就業與薪資表現持續承壓。
勞動部研擬勞資AI指南 5大原則預計年底出爐
2026-09-06 經濟日報記者歐芯萌 由聯合新聞網授權轉載
AI取代人力時代成為全球矚目議題，勞動部正在研議勞資AI指南，擬訂五大原則，預計年底出爐，將關注公開透明、保護勞工個資、人為監督決策、AI需與勞工協商、就業權益維護等面向。
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微軟創辦人比爾・蓋茲近日發一篇長文示警，憂心許多工作被AI取代。比爾・蓋茲認為，一旦AI能提供近乎零錯誤的工作時，公司絕對有足夠誘因淘汰人類。
美國工會及勞工團體領袖最近來台拜訪，與勞動部交流過程中，雙方針對「AI對職場勞工之影響與因應」等前瞻勞動議題對話，分享台美雙方前瞻政策方針。
勞動部官員表示，為協助雇主因應AI導入職場可能衍生的法遵及勞動權益風險，勞動部正研擬「雇主運用人工智慧及勞工權益保障指引（草案）」，協助雇主避開相關地雷。
勞資AI指南重點整理表
項目內容名稱雇主運用AI及勞工權益保障指引（草案）定位給企業的「實用參考書」，非嚴格新法協助雇主避開法規地雷與勞資糾紛五大核心原則1. 公開透明2. 保護隱私與個資3. 人為決策與監督4. 勞資溝通與協商5. 就業權益維護與再就業實施進度草案研擬中，預計年底出爐
勞動部官員解釋，簡單來說，指南並不是嚴苛的新法律，而是一本「給企業的實用參考書」。它的目的是教導公司如何在現有法律規範下，安心且正確使用AI，避免老闆跟員工因為AI產生糾紛。
指南重點會包含以下五大方向。
首先是「公開透明」，公司如果用AI管理或協助工作，須讓員工清楚知道。
二，「保護隱私與個資」，使用AI時，須嚴格保護員工個人資料，不隨便外洩或濫用。
三，「人為決策與監督」，AI只能從旁協助，不能完全交由AI做重大決定，必須要有「真人」把關與監督。
四，「勞資溝通與協商」，在引進AI過程中，老闆和員工應該要有商量，互相溝通協調。
五，「就業權益維護與再就業」，如果員工工作因AI受影響，公司要維護他們的工作權益。
AI帶動需求 工業、服務業職缺逼近30萬！製造業達11萬個
2026-10-01 經濟日報記者歐芯萌 由聯合新聞網授權轉載
AI需求帶動製造業搶才，勞動部昨（30）日公布今年6月底職缺概況，全台工業及服務業職缺逼近30萬大關，其中製造業職缺達11.1萬個，年增27.2%，徵才需求最龐大。各行業中，旅宿業不僅流動率高，且招募時間相對長，缺工最嚴重。
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勞動部調查，工業及服務業全時職缺平均對外招募時間約為3.1個月。超過一個月、三個月以下者有47％，而超過三個月、在六個月以下者有20.7％，超過六個月者占9%。換句話說，有將近三成公司，開缺三個月以上才成功招募到員工。
勞動部統計今年6月底職缺概況，工業及服務業職缺數29.6萬個，職缺率3.3%，年增0.3個百分點。
各大業職缺數以製造業11.1萬個占37.4%最多，且較去年同期增加2.3萬個職缺，年增27.2％，是徵才需求最大的業別。
另外，批發及零售業4.8萬個占16%居次，住宿及餐飲業2.7萬個占9%居第三，三者合占逾六成，加計醫療保健及社會工作服務業1.9萬個，與營建工程業1.8萬個，則占七成五。
若按職缺率觀察，以住宿及餐飲業4.5%、藝術娛樂及休閒服務業4.1%、製造業3.7%較高。
若以職缺數、職缺率及招募時間等指標交叉比對，旅宿業流動率高且招募時間相對較長，人員進、退率分別為3.25%、4.03%，也明顯高於全體服務業部門的2.62%、2.54%。
相較於旅宿業，其他服務業如美容、美髮、洗衣等，雖然職缺率也高，但招募時間、流動率都低於全體行業平均，顯示職缺需求雖高，然尚能在合理時間內補足所需人力。
就職缺總數來看，製造業最多，反映出AI時代下，製造業需才孔亟，觀察人員流動情形，6月製造業進、退率分別為2.08%、1.91%，均低於全體行業平均，整體而言，製造業流動率較低，職缺率雖高於全體行業平均，但招募時間較短，顯示人力結構仍屬相對穩定。
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