SketchUP + VRay 室設3D出圖｜初階課
104學習
VR應用程式開發
這項技能指的是設計與製作虛擬實境環境和互動內容的能力。具備此技能的人能運用3D建模、程式設計和使用虛擬實境硬體，打造沉浸式體驗，廣泛應用在遊戲、教育、醫療、建築及行銷等領域。在台灣，隨著科技發展和數位轉型需求增加，這項技能不僅提升個人在科技產業的競爭力，也助企業創新服務模式，開拓新商機。掌握此能力，能有效結合軟硬體技術，實現跨領域整合，未來職涯發展潛力大。
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
Blender 3D遊戲建模
質感商業空間：SketchUP高效出圖｜進階課
成為 AI 科學家｜動手玩 OpenCV ，邁入影像辨識新視界
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SolidWorks零組件機構設計
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
VR 虛擬實境開發認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
4.提供雇主對求職者的能力檢驗的工具
5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
虛擬擴增混和實境應用
虛擬擴增混和實境應用是一種技術，結合虛擬現實（VR）和擴增現實（AR）元素，將虛擬和現實世界相互融合。這種應用旨在創造更豐富、互動和沉浸式的體驗，擴展使用者在現實環境中的感知和互動。透過此技術，可以在實境中引入虛擬物件、信息或互動元素，提供更具創新性和娛樂價值的應用體驗。
虛擬擴增混和實境應用證照專注於培養專業人士在虛擬現實（VR）、擴增現實（AR）和混和現實（MR）等領域的技能和知識。經過這項證照認證的專業人士具備能夠開發和應用這些技術的能力，並且能夠在各種應用場景中創造沉浸式的使用者體驗。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
Unity 藝術設計師認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
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5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
Unity 程式設計師認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
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5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作證照主要評估持證人在3D角色建模、材質貼圖與細節設計上的專業技能，涵蓋角色造型創作、拓樸結構優化及材質貼圖應用，確保具備運用主流3D軟體完成高品質角色模型的能力，適用於動畫製作、遊戲開發及虛擬實境等多媒體產業，提升求職競爭力及專業認可度。
經濟部ITE資訊人員鑑定
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-場景製作
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-場景製作證照驗證持有人具備3D模型建構與材質貼圖的專業技能，能運用相關軟體工具完成高品質場景設計與製作，提升動畫與遊戲視覺效果，符合產業需求，助力數位內容創作與開發。
經濟部ITE資訊人員鑑定
精選貼文，掌握第一手知識
行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術隨科技進步、社會需求與文化演變而不斷創新。未來趨勢不僅涉及數位化與遊戲化進一步深化，還包括 人工智慧（AI）、大數據分析、虛擬實境（VR）與元宇宙（Metaverse）應用，以及跨領域整合與個人化策略。本章將介紹行為改變技術的前沿發展，幫助學生了解未來研究與實務方向。
二、人工智慧與大數據在行為改變中的應用
1. 人工智慧輔助行為分析
o 利用機器學習分析行為模式、預測行為偏差，提供個人化建議。
o 範例：健康管理 App 根據運動與飲食資料，智能生成每週運動計畫。
2. 大數據支持策略設計
o 收集大量行為、社群互動與環境數據，分析有效策略。
o 可進行群體行為模式分析，優化干預設計。
3. 個人化干預（Personalized Interventions）
o AI 可依據使用者行為特徵、動機與偏好，調整提醒頻率、激勵方式與挑戰難度。
o 優勢：提升行為改變效率與持續性。
三、虛擬實境（VR）與擴增實境（AR）應用
1. 沉浸式行為訓練
o VR 提供真實情境模擬，增加行為練習與學習效果。
o 範例：模擬安全行為、減壓訓練、運動課程。
2. 互動式環境設計
o AR 可將行為目標融入現實環境，提供即時互動與反饋。
o 範例：AR 手機應用提示垃圾分類或節能行為。
四、元宇宙與沉浸式社群行為改變
1. 元宇宙環境特點
o 虛擬世界提供沉浸式社群互動、角色扮演與模擬任務。
2. 應用於行為改變
o 健康生活遊戲：虛擬角色運動任務與團隊挑戰
o 教育與學習：虛擬課堂、互動學習任務
o 社會環保活動：虛擬任務與實際行為結合，如回收兌換積分
3. 優勢與挑戰
o 優勢：高度互動、可跨地域實施、激發社群動機
o 挑戰：技術成本、數據隱私、行為轉移到現實的可持續性
五、跨領域整合與創新應用
1. 健康 × 教育 × 環境跨界專案
o 將健康運動、飲食、學習與環保行為結合，設計全方位生活改善方案。
o 例：校園生活平台，結合運動打卡、健康餐點選擇與低碳出行積分系統。
2. 智慧城市與行為改變
o 利用 IoT、智慧裝置與大數據，設計城市層級行為干預。
o 範例：智慧垃圾桶、自動步行計數與能耗監控，提供個人與社區反饋。
3. 心理學與神經科學結合
o 採用腦波、情緒監測技術設計行為干預，提升自我效能與內在動機。
六、章末重點整理
1. 行為改變技術正向數位化、遊戲化、AI 與元宇宙方向發展。
2. 人工智慧與大數據可提供個人化、精準化干預。
3. VR、AR 與元宇宙提供沉浸式體驗與社群互動，提高學習與行為改變效果。
4. 跨領域整合是未來行為改變技術創新應用的重要方向。
5. 技術創新需考慮可持續性、文化適配、隱私與倫理挑戰。
七、討論題
1. 討論人工智慧與大數據如何提升行為改變專案的精準化與效率，並分析可能的風險。
2. 設計一個元宇宙或 VR 應用專案，用於提升健康或教育行為，並說明其可行性與限制。
3. 如何結合跨領域資源（健康、教育、環境、數位科技），設計全方位行為改變方案？
八、案例分析
案例 8-1：AI 與遊戲化結合的校園健康生活專案
• 背景：某大學希望提升學生運動與健康餐飲行為。
• 專案設計：
1. 數位化與 AI：運動與飲食 App，自動分析學生行為模式，提供個人化提醒
2. 遊戲化元素：積分、徽章、排行榜、任務挑戰
3. 沉浸式社群互動：線上挑戰與虛擬角色扮演任務
4. 跨領域整合：健康運動、飲食選擇、低碳出行積分系統
• 效果：三個月後，學生運動次數平均提升 40%，健康餐點選擇率提升至 75%，社群互動活躍。
• 分析重點：AI、遊戲化與跨領域整合有效提升行為改變效果，但需持續監測行為維持與文化適配。
從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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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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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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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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數位休閒娛樂風潮興起 近五年遊戲軟體產業營業額成長近5成
2026-06-22 經濟日報記者邱琮皓 由聯合新聞網授權轉載
近年宅經濟與數位休閒風潮崛起，帶動網路連線遊戲、手遊相關領域快速成長，遊戲軟體產業隨之欣欣向榮。據統計，遊戲軟體出版業因數位平臺降低產業進入門檻，家數連年成長，至2025年突破2百家，較2020年增7成7；營業額方面，遊戲軟體產業由2020年不及500億元擴增至2025年710億元，增幅近5成，尤以遊戲軟體出版業增加最為顯著，2025年較2020年增1倍。
2020至2025年遊戲軟體產業總家數穩定介於1,114至1,149家，其中遊戲軟體出版業及遊戲程式設計業家數起伏較大，占比6成的遊戲程式設計業更因市場競爭、人才競逐壓力等因素而逐年遞減，2025年為642家，較2020年減1成2；遊戲軟體出版業因數位平臺降低產業進入門檻，家數連年成長，至2025年突破2百家，較2020年增7成7；遊戲軟體買賣業走勢相對平緩。
營業額方面，遊戲軟體產業由2020年不及500億元擴增至2025年710億元，增幅近5成，尤以遊戲軟體出版業增加最為顯著，2025年較2020年增1倍；遊戲程式設計業因產業研發門檻提高與成本增加，產業趨向規模競爭，5年來營業額僅增9％。
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遊戲軟體產業因人才、市場、資金與產業聚落效應等，地域集中性明顯。2025年遊戲軟體出版業與遊戲軟體買賣業家數前3名均台北市、台中市與新北市，營業額以新北市因有大型遊戲軟體出版業者，占比近6成最高，台北市占3成9居次；遊戲軟體買賣業因總部、通路、進口代理多集中在台北市，營業額占比達6成4。
遊戲程式設計業家數及營業額均以臺北市及新北市位居前2，營業額合計即占全國7成，新竹市因業者平均規模較大，營業額占比以1成居第3。
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【製造業升級】少溝通成本、多一次共識？如何改變設計決策流程與提前風險控管#CATIA #3DEXPERIENCE #
在產品設計的世界裡，渲染，早就不只是最後的展示。
透過 3DE Live Rendering，外觀、材質、操作感受與使用者體驗，能在設計初期就被即時看見、即時討論。 DEMO影片：https://youtube.com/shorts/TZSUbbLCP84
✨ 即時光線追蹤，讓細節不再靠想像
✨ 新世代材質模型，彩虹鍍膜與半透明效果即時比較
✨ 進入 VR / MR，快速切換顏色、材質與版本
✨ 在虛擬空間中完成可視性與人因工程檢查
這不是為了更漂亮，而是為了 更快、更準、更有共識的設計決策。
更早確定方向，在設計階段的真實價值
不用錢！4個免費AI影片生成工具，效果媲美OpenAI Sora、Gemini Veo
OpenAI 新影片生成模型 Sora2 不論質感多真實，我這種免費仔就是不想花錢買😝，但要 AI 做影片的話，在 Google 找到的免費生成影片工具，實際使用之後就發現只能免費體驗一次😑，不然就是點數不夠用！還是要付費買會員，這篇要分享我自己私藏的 4 個免費 AI 影片生成器🎦，文字/圖片轉影片 AI 一鍵生成～真的不用錢！
4 個免費 AI 影片生成工具：（點擊快速抵達）
✨免費生成影片AI：Dreamina
🫘免費生成影片AI：豆包AI
💬免費生成影片AI：Qwen
🚀免費生成影片AI：Grok
🔥表格比較 4 個免費 AI 影片生成工具
1. ✨免費生成影片AI：Dreamina
跟剪輯軟體 CapCut（剪映）是同家公司，所以可以把 Dreamina 生成的 AI 影片，直接整合到 Capcut 後置編輯。Dreamina 有 2 種生成影片的方式：1️⃣輸入提示詞生成、2️⃣上傳圖片轉成影片，影片生成後，如果需要更高畫質，還可以升級成 HD 。
我覺得 Dreamina 製作卡通動畫的效果比寫實影片還優秀，有時候擬真會在小細節出現破綻，比如手指不見之類的（怕.gif），但整體來說影像細緻是很高的👍，我自己很常用它來生成圖片！
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2. 🫘免費生成影片AI：豆包 AI
豆包的本體是聊天機器人，就像 ChatGPT、Gemini 那樣，可以問答、研究、做簡報、 AI 繪圖以及製作影片，超級萬能！而且影片還是免費的🤩 我很常用豆包生成真人的影片素材，擬真度高！可以補足前面提到 Dreamnina 常出現破綻的缺點～
可是豆包在台灣沒有開放 APP ，所以只有網頁版可以用💻。另外，生成影片的方式目前只提供輸入提示詞，想要得到理想的畫面就要魔術的詳細一點喔！
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3. 💬免費生成影片AI：Qwen
滿少人知道 Qwen 這個 AI 助手，我超愛用！因為他沒有使用上限！不只能理解文字，還具備處理多模態的能力，圖像、音訊、影片它都讀得懂。Qwen 生成出來的影片可以明顯感受到光影的氛圍感，很適合拿來做 MV 或是微電影
但......美好的事物都需要等待的......⏳ Qwen 製作 AI 影片的速度超——慢——通常需要大概 3 分鐘或更長的時間
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4. 🚀免費生成影片AI：Grok
Grok 是我在手機上最常用的影片生成工具，速度快🚀！他與其他 AI 影片工具不同的地方是，輸入提示詞後，會先給我多張靜態影像，當我選擇一張後，在把這張當作第一幀延伸成影片。基於這樣的生成模式，所以可以加速製作的效率，不用等影片做完才發現不喜歡，又要重新再做一次！
唯一的小缺點就是，場景跟氛圍都有一種圖庫感😂 雖然是寫實風格，但看起來很像是在專業棚拍的攝影照片～
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5. 🔥表格比較 4 個免費 AI 影片生成工具
優點 ✅缺點 ❌Dreamina可生成高品質 HD 寫實風格容易有破綻豆包擬真度高，很真實沒有 APPQwen光影效果強速度慢，需 3 分鐘或更久Grok速度快，可手機操作品質像圖庫攝影照
老實說，我選不出最好的影片生成 AI 工具>< 因為這 4 個都是我現在會交替使用的，如果要做動畫我就用 Dreamina ，如果需要真實人物的素材我就用豆包，如果要做像電影的夢幻質感我就用 Qwen ，如果沒電腦又要快速生出影片我就用 Grok，反正，這 4 個 AI 影片工具都很值得收藏起來啦💗
如果喜歡我的分享，來追我 IG 唷！我都在上面分享 30 秒就能躺著學會💤的 AI 工具＋職涯成長內容～
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我以前常困擾，怎麼在社群讓別人看到我厲害的地方我想要其他人來找我合作，多賺一點錢💰但我把專業寫在 IG 或 Threads 的介紹都沒用==認真想想，可能這兩個平台都是玩樂性質的關係吧後來，我看到同事在用台版 LinkedIn，超酷！每個人名字旁邊都會顯示職業，不怕別人不知道我是做什麼的我馬上創了一個帳號！現在有閒就發炫耀文📱就是可以展現自己專業知識的貼文，比如：我怎麼用 AI 做超屌的動畫之類的我還在上面建一個可公開又比較輕鬆版的履歷沒想到發文刷存不到一個月，就收到合！作！邀！約！現在變得好忙哈😆 除了正職還多了 2 個副業💰💰💰真的很推薦想增加收入的來一起玩人才社群～～～
作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
延伸閱讀：【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備【AI翻譯工具】最推薦5個AI即時翻譯，幫你自動翻譯任何語言，免費vs訂閱、優缺點評比一次看！【AI語音筆記】超推薦5個AI轉文字工具！幫你生成逐字稿與會議記錄重點，免費vs訂閱、優缺點評比【AI懶人包】看這篇就夠！2026推薦AI免費vs訂閱工具大全，提高工作生產力&職場競爭力！（持續更新)
用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
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從畫筆到數位創作──內思高工多媒體設計科的專業養成與創意實踐
在數位內容快速發展的時代，多媒體設計已成為結合創意與技術的重要領域。位於新竹的內思高工多媒體設計科，透過「手繪為本、數位為用」的課程架構，帶領學生從基礎美感培養出發，逐步延伸至動畫、影像與互動設計，建立跨媒介的整合能力。多媒體設計科庭裕主任指出，設計教育的核心不只是讓學生學會工具操作，而是培養「能夠思考與表達的能力」。「AI可以生成圖像，但它不是創意的源頭，真正的設計還是來自人的想法與判斷。」主任強調，學生必須先具備基本的觀察與創作能力，再透過數位工具與AI輔助延伸，而非完全依賴技術取代思考。
從手繪出發：「每日一畫」建立設計的基礎能力
內思高工多媒體設計科的課程設計，以明確的分年學習架構展開。高一階段以手繪與設計基礎為主，透過繪畫、圖學與基礎設計課程，建立學生的美感與表現能力。其中，「每日一畫」是最具代表性的訓練之一，學生需每天完成繪畫練習，扎實培養將想法轉化為圖像的能力。
圖：學生練習「每日一畫」作品
主任認為，設計的第一步不是直接操作電腦，而是「能不能把腦袋裡的東西畫出來」。「手的感覺是最直接的，想法要先透過手呈現，才有可能進一步轉化成數位作品。」這樣的學習過程，對許多學生而言並不輕鬆。並且，設計並非是單純的藝術表達，而是一種溝通與傳遞的方式。多媒體設計科的彭同學提到，自己原本只是單純喜歡畫畫，但進入科系後才發現，設計並不只是畫自己喜歡的內容，而是需要考慮「他人是否能接受」，甚至必須符合特定需求。「以前是畫自己喜歡的東西，但現在會去想，這個設計是不是別人也會覺得好。」這樣的轉變，也反映出設計工作與他人之間緊密的關聯性。
數位技能導入：從創作到媒介整合
進入高二後，課程逐步導入數位工具與媒體應用，包括電腦繪圖、3D動畫、影像製作與虛擬實境等內容。學生開始學習如何將手繪基礎轉化為數位作品，並使用AI製作及修正產生更廣泛的媒介形式。
其中，「互動動畫設計實作」課程特別具代表性。學生需以自身興趣為出發點，規劃主題、撰寫腳本、進行拍攝與剪輯，完成一支完整的影音作品。這樣的課程不僅訓練技術操作，更整合了企劃、表達與敘事能力。多媒體設計科的潘同學分享，自己原本期待能夠專注於拍攝影片，但實際學習後發現，需要先建立繪畫與設計基礎，才能讓影像創作更完整。「原本以為就是一直拍影片，但後來發現學到更多，包含畫畫、設計和不同媒材的應用。」這樣的學習歷程，讓學生逐漸理解，多媒體並非單一技能，而是一種跨領域整合能力。
此外，課程中也導入攝影與構圖訓練，讓學生理解影像的基本語言。主任指出，無論是動畫、設計或影像創作，視覺構成能力都是核心，「構圖、光影、畫面感，這些都是共通的基礎」。
圖：學生數位作品紀錄
從創意到實踐：設計思考的深化
在能力逐步累積後，課程進一步強調設計思考與創意發想。學生透過參加校內「創意構思競賽」，練習具體設計概念，並接受業界與教師的評估，從參賽經驗中學習如何讓創意回應真實需求。
主任指出，學生常出現的問題，是過度沉浸於個人想像，卻忽略設計的目的。「設計不是只為自己，而是要解決問題。」因此，課程會引導學生進行資料蒐集、使用者分析與實際驗證，讓創意能落地成為可行的設計。這樣的訓練，也培養學生面對修改與挑戰的能力，也建立了面對挫折的心理韌性。彭同學回憶，在進行大型水墨作品時，曾因不確定如何下筆而感到焦慮，但最終透過自我練習與同儕討論，完成作品。「完成的時候會覺得很有成就感。」她說。主任則強調，設計能力的建立需要時間累積，「先模仿，再轉化，最後形成自己的風格」，這是一個必經的歷程。
圖：彭同學水墨畫成果
高三階段，學生需整合三年所學，完成專題製作並對外展出。這不僅是學習成果的呈現，也讓學生有機會接受外界回饋。在專題製作中，學生可依興趣選擇方向，包括動畫、影像、平面設計或產品設計等。潘同學分享，自己在畢業專題中負責微電影製作，從劇本撰寫到拍攝與剪輯皆親自參與，他回憶「影片完成的時候會覺得很滿意。」
從學習到未來：多元發展的可能性
在升學發展方面，多媒體設計科學生多以升學為主，延伸至視覺傳達、商品設計、室內設計、建築與多媒體相關科系。主任指出，設計群本身具有高度延展性，「只要有美感基礎，可以發展的領域很多」。
學生的選擇也呈現多元樣貌。彭同學希望未來朝產品設計發展，而潘同學則考慮以建築作為主要專業，同時持續發展影像創作。這樣的路徑，也反映出多媒體設計科所培養的，不只是單一技能，而是一種可延伸的能力基礎。
在創作與實作之間，培養可持續發展的能力
內思高工多媒體設計科，以手繪為起點，逐步導入數位與AI的媒體應用，建立從創意發想到實作完成的完整學習歷程。在這樣的訓練中，學生不僅學會設計技術，更在反覆修正與實踐中，培養出表達能力、問題解決能力與創意思維。
對國中生與家長而言，多媒體設計科所提供的，不只是進入設計領域的入門訓練，而是一條將「想法」落地為技能的學習路徑。在這樣的過程中，學生能為未來的升學與職涯發展奠定穩固基礎。
開箱多媒體設計科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
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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。
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
[joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3']
看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
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
[joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3']
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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Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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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
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。
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