軟體工程師就業培訓
104學習
熟悉化學工程原理
能理解化學反應、物質轉換與流程設計，並運用相關理論優化生產效率與安全管理。具備分析原料性質、控制製程條件及解決異常狀況的能力，確保產品品質穩定且符合規範。這項技能有助於提升製造流程自動化、降低成本及環保節能，對化工、製藥、材料等產業皆相當重要。
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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文組跨域轉職工程師
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
專利分析師
專利主要是指發明、實用新型及新式樣(又稱「外觀設計」)，此三者經申請並通過審查後所授予的一種權利。
高科技業界及傳統產業界對於專利分析之業務日益重視，無論是在市場區隔、研發走向或是訴訟策略上，產業界已將專利分析列為各公司核心業務項目；專利分析之重要性在於利用專利分析迅速掌握相關技術發展的趨勢以及專利佈局現況突破技術障礙，提供企業現有技術的未來發展空間，縮短研發時間以減少研發經費，進而提昇國際競爭優勢。
工業技術研究院
工業工程師證照
工業工程為推動國家經濟建設之重要專業領域，其為唯一整合工程與管理，達到系統與效率的專業技能且為少數需求大於供給之專業職能，其應用涵蓋各行各業之生產與服務領域。
中國工業工程學會
初級複合材料工程師
為強化台灣經濟發展，人力資本已成為主要的動能。由於複合材料產業具有發展潛力及前景，因此建置複合材料產業職能基準及人才能力認證機制，協助業界提高人力素質是國家必須朝向的目標。持續建立複合材料工程師的專業能力標準與認證體系，有效導引相關人才的教育訓練，除縮短學用落差，並可提供企業界優良人才，提升複合材料專業人才素質及產業競爭力。
財團法人塑膠工業技術發展中心
進階零件及曲面設計
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
軟體開發知識
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
物聯網互動技術
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
‧為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
‧以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
‧認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
‧擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
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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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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
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 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
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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。
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從微觀分子到綠色永續未來──北科附工化工科
在精密科技的現代，化學工程早已不只是傳統印象中的試管與燒杯，而是支撐半導體、生醫科技與精細檢驗的重要基石。位於桃園的北科附工化工科，學生在這裡不僅要面對微觀的化學分子，更要學習工廠級的製程操作與精密儀器分析。
化工不只是化學：追求效率與邏輯的「工程」學科
「許多人常將『化學』與『化工』混淆，其實兩者本質有很大的不同。」本身即畢業於北科附工化工科的張翰林科主任給出了精闢的見解。他指出，化學著重物質組成、性質與反應機制；而化工則進一步思考如何將這些反應在工廠中穩定、安全且有效率地實現。
換言之，化學是理論的基礎，而「工程」才是化工科真正的核心主軸，整個科系三年的訓練都圍繞著提升製程的效能而努力。為了達成這個目標，北科附工化工科的三年課程有著階梯式的規劃：
年級 學習領域 實務與應用方向 高一 普通化學及實習 奠定扎實的化學基本功與實驗室基礎操作 高二 分析化學、化工裝置 接觸工廠設備，摸索混合器與蒸餾原理 高三 有機化學、高分子化學 探討石化材料反應與特殊聚合材料特性
面對日益複雜的產業技術，張翰林主任特別點出一個常見迷思：「許多人認為化工科只是學習化學知識，其實化工是一門以化學為基礎、以工程應用為核心的專業。」除了化學原理之外，學生還需要學習熱力學、流體力學等基礎化工專業。
因此，邏輯推理與數理基礎的重要性往往不亞於化學。張翰林主任也提醒，隨著產業日益國際化，許多設備規範、技術文件與研究資料皆以英文呈現，良好的英文能力也將成為銜接未來職場的重要利器。
圖：學生參與實作課程
三年淬鍊：透過專業證照證明
學校在各階段皆融入了明確的課程目標，讓學生從中獲得成就感：高一輔導考取勞動部「化學丙級」、高二挑戰「化工丙級」，到了高三則挑戰難度頗高的「化學乙級」。張翰林主任表示，科內的化工丙級通過率可達八成，而難度較高的化學乙級，每年也都有五到七成的通過率。除了證照，學校每年也會推派選手參加「全國高級中等學校學生工業類技藝競賽」的「化驗」職種。
實驗白袍用意何在？安全第一考量
在面對各類化學藥劑與精密機具時，張翰林科主任強調「安全」始終是第一鐵律。他分享了一個常被學生忽略的細節：許多學生覺得穿實驗白袍是為了裝酷，但其實白袍有著至關重要的防護作用，白色的布料只要一沾到酸鹼液體或染料，馬上就能看見，學生可以在第一時間脫下處理，保護身體不受傷害。嚴謹的安全紀律，是化工科學生上課的首要原則。
圖：學生穿著實驗白袍進行實驗
生活中的驚險，好在有化工專業
目前就讀高三的林郁燦同學，分享了日常生活中驚險的插曲：「有次看到家人想拿鹽酸跟漂白水一起洗廁所，我馬上制止，因為這兩者反應會產生有毒的氯氣！」回憶起準備化學乙級證照的過程，他坦言這是一場心理與技術的雙重考驗，其中一個項目要配製快20瓶藥品來測定水溶液中的磷含量，時間非常緊迫，如果做得不夠快，或者做出來的數據跟標準值差很多都不行。在這種「做得快又做得準」的反覆訓練中，成功淬鍊出他在壓力下精準操作的職人精神。
產學接軌與未來藍圖：生技醫藥與多元升學路
為了拉近產學距離，學校積極推動產學合作，張翰林主任與桃園在地的「信東生技」藥廠洽談合作，安排有意願的畢業生在大學入學前的暑假前往實習。不僅讓學生提早認識職場生態，也為他們的未來履歷添上亮眼的一筆。
在升學表現上，北科附工化工科的出路十分多元。常見目標包含台灣科技大學、台北科技大學的化學工程系或材料工程系，甚至也有學生跨領域選擇雲林科技大學的文化資產維護系，展現跨域發展的彈性。
邏輯與實務兼備的新世代職人
「化工專業在國中階段較少接觸，因此所有人的起跑線都是一樣的。只要三年肯認真投入學習，許多學生都很有機會挑戰前幾志願。」張翰林主任表示，北科附工化工科透過扎實的理論、嚴謹的檢定與實作，打造成具備細心、耐心與邏輯判斷力的跨域人才。無論未來他們是走入半導體大廠擔任製程工程師，還是投身生技醫藥領域，在這裡培養出的硬實力與科學素養，都將成為他們接軌全球市場、迎向無限可能的堅實底氣。
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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
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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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從科學實驗操作到產業應用——新竹高工化工科的專業養成現場
讀化工科，是每天待在實驗室做實驗嗎？需要很會化學，才能讀化工科嗎？高中三年裡，學生究竟會學到哪些專業能力？未來又有哪些升學與職涯方向？這一次，我們走進新竹高工化工科，透過戴曉玫老師與高三學生的分享，看見化工科從基礎化學、實驗操作到產業應用的學習歷程，也重新認識技職教育裡那些關於細心、耐心與精準的訓練。
化工科和想像中的不一樣：學生進入後才發現的事
「我原本以為進來之後，會一直做化學實驗，但後來發現不是只有化學。」高三的彭同學談起三年前填志願時的想像，語氣裡帶著一點笑意。真正開始上課後，他才發現，化工科除了實驗，還需要面對大量計算、物理概念與反覆驗證的實作訓練。
「後來發現物理跟計算其實更多。」高三的蔡同學則提到，因為家人建議，加上國中時自然科成績不錯，他選擇進入新竹高工化工科。但真正開始上課後，他才慢慢理解，化工其實不是單純「做實驗」，而是一門需要細心、邏輯與耐心的專業。這樣的學習跟想像的落差，或許是許多剛進入化工科的學生們都會遇到的情況。
新竹高工創校於民國三十三年，化工科是校內歷史最悠久的科別之一。多年來始終維持每年級單班制，也延續著重視扎實訓練的教學傳統。從高一開始，學生便要同時面對專業理論與實作課程。
圖：新竹高工化工館實拍
從高一到高三：化工科的課程與實作日常
高一時，學生會學習普通化學、有機化學與普通化學實習；到了高二，則進一步接觸分析化學、基礎化工與化工裝置等專業科目，同時搭配分析化學實習與有機化學實習。高三則進入儀器分析、工業分析等更貼近產業現場的內容。
任教多年的戴曉玫老師表示，化工科和一般高中最大的不同，在於學生很早就需要進入實驗室操作。「我們的實習課三年都有，高二之後的實作會更多。」在戴曉玫老師眼中，化工科最重要的能力，並不只是考試成績，而是學生能否建立「精準」與「細心」的習慣。
圖：學生於實驗課進行實作
「因為化工實驗裡，一個小地方錯了，最後結果就可能完全不一樣。」彭同學與蔡同學都提到，印象最深刻的實驗是『維他命C檢定』。這項實驗需要反覆滴定、觀察顏色變化，並精準控制藥劑比例。
「最難的是顏色判斷。」蔡同學說。有時候只差一點點，整份結果就會失敗。
而彭同學則認為，真正困難的，是失敗之後如何重新找出原因。「我會先冷靜下來，再重新回想每一個步驟，思考到底是哪裡出了問題。」一次次反覆操作、檢查的過程，也慢慢成為化工科學生的日常。
戴老師觀察，現在許多學生習慣快速接收資訊，但化工科其實很需要長時間思考與閱讀理解能力。「現在很多題目，不是背公式就好，而是要看得懂題目，再去分析問題。」因此，除了數理能力外，耐心與穩定度，往往才是學生能否適應化工科的重要關鍵。
技職教育裡的重要能力：細心、耐心與安全意識
在所有能力之中，「安全意識」是老師最重視的一件事。從學生第一次進入實習工廠開始，老師便會反覆進行安全教育，包括工作服規範、藥品操作、器材使用與廢液處理等。
圖：新竹高工化工科教室環境照
「很多事情平常沒發生時，會覺得沒什麼，但真的出事就來不及了。」戴老師說，她接著提到，曾有學生在實驗後，不小心碰到尚未冷卻的器材而燙傷，也因此更加重視實驗服與長褲等安全規範。
除了課程與實驗，新竹高工化工科每年也會培訓學生參加全國工科技藝競賽。學生從高二開始接受長時間訓練，不只需要反覆練習實驗操作，也必須培養高度專注力與抗壓性。
戴老師觀察，很多學生其實不是不會，而是容易因為急躁而出錯。「化工很需要耐心，你可以大膽嘗試，但一定要細心。」而這樣的訓練，也讓學生慢慢理解，化工學的不只是化學知識，還包括分析問題與修正錯誤的能力。
從半導體到食品產業：化工科的未來出路
彭同學表示，自己未來希望朝材料研發或製程優化方向發展；「我比較想往食品方向看看。」蔡同學則對食品相關領域更有興趣。事實上，化工背景的出路相當廣泛。從半導體材料、電子化學、生技醫藥，到食品檢驗、環境工程與材料研發，都與化工專業有關。
不過戴老師也坦言，「如果真的很排斥數學、理化，或不喜歡細心操作，會讀得比較辛苦。」但她也認為，正因為化工科的訓練過程扎實，學生在三年裡學到的，不只是課本上的知識。
「他們其實是在學習怎麼解決問題、怎麼面對失敗，還有怎麼對自己的操作負責。」或許，這也是技職教育迷人的地方，它讓孩子在一次次實作與修正中，慢慢找到自己的方向，也理解什麼叫做真正的專業。
或許對許多人來說，化工不是第一時間會想到的科系，但走進新竹高工化工科後會發現，它其實與生活及產業息息相關。從半導體、材料、生技到食品與環境工程，只要與化學應用有關的領域，都能看見化工人才的身影。化工科的升學方向也相當多元，包含化學工程、應用化學、食品科學與環境工程等相關科系，而這三年的專業訓練，也成為學生未來銜接升學、產業與職涯的重要基礎。
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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
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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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打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【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
驅動未來移動科技與重裝設備的跨域職人──北科附工動力機械科
在現代城市建設與工業發展過程中，大型重型機械與工程機具是不可或缺的基石。北科附工「動力機械科」是全台唯一科別。有別於傳統的汽車修護，這裡的學生不僅要懂機械原理，還要學習跨領域的電控，甚至親自操作龐大的挖掘機。本次訪談邀請到在教育界深耕二十多年的動力機械科胡國紘主任，帶我們一窺這門科系如何打造出具備高度競爭力的「機械醫師」。
從黑手到「機械醫師」：打破傳統的跨域職人培育
「以前的人常說，不讀書的人去做黑手；但現在時代不同了，現在的維修技師就像是『醫生』的等級。」本身為汽車科背景的胡國紘主任，一語道破了產業的轉變。
胡國紘主任說明，動力機械科的前身是「重機科」，隨著時代演進，前輩們認為「重機」二字過於狹隘，因而更名為涵蓋所有「會動的機械」的動力機械科。許多人容易將動力機械科、機械科與汽車科混淆，胡主任對此進行了明確的比較：
科系名稱核心領域、操作及維修對象動力機械科大型工程用機械（如挖掘機、起重機、堆高機）、重型柴油引擎機械科基礎機械加工與零組件製造生產（如車床、銑床、鉗工）汽車科一般交通工具（如家用汽車、機車）
面對日益複雜的機具設備，胡國紘主任強調，現在的維修已經不是單純憑勞力拆裝，而是高度仰賴專業知識與邏輯思維。「當機具出現故障時，它不會像病人一樣開口告訴你哪裡痛，技師必須透過故障現象，做出正確邏輯判斷，一步步找出問題根源。」從業人員也需要具備閱讀英文維修手冊的能力，因此解決問題的能力與學科基礎缺一不可。
三年淬鍊硬實力，累積專業證照與成就感
為了讓學生在畢業前具備扎實的即戰力，胡國紘主任表示，動力機械科的課程規劃是將「考取證照」融入各階段的課程目標中，讓學生從中獲得成就感。
高一的重點在於基礎摸索。學生會先從車床、銑床等傳統機械加工學起，並要求考取「機械加工丙級」證照。此外，因應機件維修需求，還有一門「手工電焊」課程，讓學生親身體驗焊接的操作，並輔導考取「一般手工電焊」證照。
升上高二後，課程導入自動化與電動控制，「機械有了骨架，還需要賦予它生命來控制。」學生除了考取「電腦輔助機械製圖丙級」與「氣壓丙級」外，科內也打造了專屬的「室內配線丙級」檢定考場，讓學生實地摸索電路配線的控制邏輯。此外，還需考取「重機械修護引擎丙級」證照，學習大型工業用引擎的拆卸維修。
到了高三，學生將面臨進階挑戰，準備「重機械修護引擎乙級」、「CNC銑床乙級」等高難度證照。更特別的是，年滿18歲的學生能在校內選修工程機具操作實習，親自坐上駕駛座操作挖掘機（怪手）、堆高機、鏟裝機並考取操作證，這是全台灣極少數擁有此類實作課程的學校。
在面對龐大機具時，胡國紘主任強調「安全」始終是第一鐵律。所以實習操作前，必定會安排三小時的職業安全衛生教育訓練課程並簽署安全說明。尤其在學生逐漸熟練的「老鳥階段」，老師們的督導反而會更加嚴格，以確保訓練過程絕對安全。
圖：學生操作大型機械
從做中學的成就感：高三學生分享實戰經驗
受到工程師父親影響的游同學，從小喜歡動手拆裝零件。她目前已考取高達九張證照，包含機械加工、鏟裝機操作，甚至拿下難度極高的重機修護引擎乙級、CNC銑床乙級以及飛機修護乙級證照。游同學回憶，實際在實習課開鏟裝機鏟土、整平地面的過程十分療癒，考取操作證更是讓她充滿自信。
另一位羅同學，則因父母從事重機具考照協會訓練相關工作而就讀本科。擁有七張證照的她坦言，準備「室內配線乙級」學科測驗時因內容偏向電機科而感到吃力，但她靠著反覆刷題成功克服挑戰。對羅同學而言，學習本科最實用的是「能看懂以前不懂的東西」，無論是重型機具維修或操作重型機具。
產學接軌與未來藍圖：實作專題與多元出路
在專題製作與競賽中，胡國紘主任分享，學生的專題多半以「實務應用與安全」為出發點。例如，曾有學生為克服初學者對大型挖掘機的恐懼，利用3D列印結合電子控制，製作出迷你「挖掘機教育訓練模型」以熟悉手感，榮獲全國專業群科專題競賽佳作。科內也會鼓勵學生參與綠能相關的「小水力發電競賽」，培養解決問題與創新能力。
圖片：學生專題作品成果
面對未來的升學與就業，胡國紘主任指出多數畢業生會選擇繼續升學，常見目標包含虎尾科技大學、勤益科技大學、高雄科技大學及屏東科技大學的機械、車輛或輪機工程系。
邏輯與實務兼備的未來工程師
「多操作幾次就會有手感，我們也都是從零開始學，現在都克服了！」游同學用自身經歷，鼓勵有興趣就讀的學弟妹。
胡國紘主任表示，在本科專業教師團隊的帶領、北科附工動力機械科提供的完善實作環境與嚴格的安全要求下，學生不僅具備操作大型工程機具的硬實力，更培養了跨領域的電控知識與解決問題的邏輯思維。這群年輕的「機械醫師」，正帶著高度的專業自信，準備在未來移動科技與重裝設備的產業中大展身手。
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什麼是「MarTech」？為什麼企業需要行銷科技來輔助營運？│職場百科
你聽過「MarTech」（行銷科技，Marketing Technology）嗎？為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率，甚至能協助營運更上軌道？原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術，做到高效率、省人工，有效讓數據來輔助決策，協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。
文／《104職場力》
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什麼是「MarTech」？為什麼「MarTech」很重要？為什麼企業需要「MarTech」？「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）4. 商務與銷售（Commerce & Sales）5. 數據分析應用（Data）6. 整合管理（Management）「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
什麼是「MarTech」？
「MarTech」（行銷科技）是什麼？只要使用自動化技術就算是一種嗎？
簡單來說，「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略，協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。
「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成，最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」（Martech Landscape）所提出，並且將行銷科技劃分為六個主要的領域：廣告與推廣（Advertising & Promotion）、內容及使用者體驗（Content & Experience）、社群與客戶關係管理（Social & Relationships）、商務與銷售（Commerce & Sales）、數據分析應用（Data）、整合管理（Management）。
簡單來說，「MarTech」要解決的問題是：
降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。
讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料（Raw Data）發揮其效用。
延伸閱讀：數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
為什麼「MarTech」很重要？
現代企業的營運中，「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。
由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大，因此「MarTech」的內容也越來越複雜，使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。
行銷技術會從頭到尾考慮執行需求，讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後，MarTech 很重要的另一個原因，就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係（感覺你似乎更懂我了），對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。
為什麼企業需要「MarTech」？
自動化執行： 將繁瑣的例行行銷工作（如 EDM 寄送、社群回覆）自動化。
數據驅動決策： 告別憑感覺猜測，依據精準的數據儀表板調整行銷預算。
優化顧客體驗： 透過系統記錄用戶足跡，提供高度客製化的內容與推薦服務。
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「MarTech」的 六大領域
以實際應用面來說，被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域：
1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）
以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式，提供詳盡的報表資訊或自動優化服務，包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等，藉此提高廣告投放的成效。
常見的工具如：Google Ads 與 Meta 廣告管理員。
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2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）
包含內容管理、網站建置及個人化體驗，運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容，打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報；體驗則包含UI及UX設計，甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。
常見的工具如：WordPress 與 HubSpot CMS。
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3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）
專注於社群媒體管理及客服自動化，在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種，藉此提供更多元的互動方式或情境，協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動，以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。
常見的工具如：聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。
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4. 商務與銷售（Commerce & Sales）
驅動銷售轉換與電子商務，透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面，包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務，藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率，打造一站式的體驗。
常見的工具如：Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。
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5. 數據分析應用（Data）
追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念，以數據為基礎才能精準分析成效，進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。
常用的工具如：Google Analytics 與 Mixpanel。
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6. 整合管理（Management）
統籌行銷專案與團隊協作，以科技協助規劃完善的行銷策略，包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。
常用的工具如：Asana 與 Trello。
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「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
根據《amazon ads》的說明，像行銷和推廣有所不同，「MarTech」和「AdTech」（廣告科技的縮寫）兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為，而「MarTech」則用於實際建立，運行和管理廣告活動和其他行銷工作。
具體來說，「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱（如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)），而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式，大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。
本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊，經整理改寫。
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
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