Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬
104學習
Python爬蟲
這項技能主要是利用程式自動抓取網路上的資料，能快速且大量收集資訊，節省人工操作時間。對於需要整理市場資訊、產品價格、新聞動態等工作非常實用。具備此能力，能提升資料分析效率，幫助企業做出更精準決策。在數據驅動的職場環境中，擁有這項技能等同掌握資訊來源的主動權，增加競爭力。
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網頁資料擷取與分析 Python
在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
基礎程式設計 Python
基礎程式設計 Python 證照旨在驗證持有者具備使用 Python 語言進行基本程式設計的能力，涵蓋變數使用、流程控制、函式定義及簡單資料結構操作等核心技能。此證照適合初學者及希望建立程式基礎的專業人士，能有效提升求職競爭力及工作效率，廣泛應用於資料分析、自動化處理及軟體開發等領域。
尚未查核發照單位
Python程式設計應用認證
本證照關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的程式碼。
學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE Python程式語言國際認證
Python語言已經是目前欲進入資訊科技殿堂最重要的程式語言，也是最好找工作的程式語言，目前大部分的人工智慧、網頁後端、機器學習、網路爬蟲、手機開發等和軟體相關的開發都是使用Python語言完成。掌握Python語言是軟體工程師最重要的技能。讓你在各個不同領域都能得心應手完成困難的工作。通過我們的認證，你將證明自己具備高人一等的Python語言開發能力。
Silicon Stone Education (SSE)
Scratch程式設計與邏輯思考
Scratch 程式設計與邏輯思考: 通過 Scratch 平台，培養程式設計和邏輯思考能力，適合初學者入門，創建互動式故事和遊戲。
Scratch是一種視覺化的編程語言，旨在以有趣和互動的方式教授編程概念和邏輯思維。對於初學者來說，Scratch尤其適合作為學習編程的起點。通過Scratch，學習者可以理解基本的編程概念，培養邏輯推理能力，為未來的編程學習打下堅實的基礎。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
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
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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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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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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Obsidian知識庫怎麼建立？搭配ChatGPT快速整理筆記、串聯零散資料
Obsidian個人知識庫怎麼做？當資料越積越多，還分散在Google Drive、Google Sheets、Notion等處，想查一件事得開3個工具。作者示範請ChatGPT盤點散落檔案、規劃筆記架構，再匯進Obsidian，讓相關筆記連結成能搜尋、連結的個人知識庫。本文節錄自《ChatGPT AI Agent 工作術》。
文／施威銘研究室
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【步驟1】請ChatGPT讀取先前累積的資料並規劃筆記架構【步驟2】依規劃架構產出每個角色的獨立筆記【步驟3】完整Obsidian筆記庫內容
前面幾個範例，我們陸續整理出規則摘要、翻譯的策略文章、名詞對照表、人數配置規則、對局數據統計，這些資料分別存在Google Drive、Google Sheets、Notion好幾個不同的地方，想要一次看到「跟某個角色有關的所有資料」，還是得分頭去不同工具裡找。這一節會示範怎麼用Obsidian，把這些分散的資料統一彙整進同一個知識庫，並且讓相關的筆記彼此連結，之後只要點進「梅林」這個詞，就能一次看到規則說明、策略文章、配置注意事項跟數據表現全部連在一起。
編按：本節是作者分享「把資料變成知識」的最後一個範例。前面幾節以桌遊「阿瓦隆」的規則書、攻略文章、名詞對照表與對局紀錄為素材，示範文件整理流程，本節承接那些成果做彙整。參照時可以把素材替換成你手上的專案文件、會議紀錄或產業資料，流程完全相同。
必備工具：
Obsidian：以純文字筆記為基礎的個人知識庫工具，支援筆記之間互相連結。下載Obsidian>>
桌面版ChatGPT：切換至Work模式（免費版帳戶目前可以透過桌面版使用Work模式，但無法透過網頁版及手機版使用。）下載ChatGPT Windows桌面版>>
Documents Skill：讀取先前散落在不同文件裡的內容，轉換成適合匯入Obsidian的筆記格式。
下載Obsidian並指定路徑：
先到Obsidian官方網站下載並安裝程式：https://obsidian.md/download
安裝後我們可以先把Obsidian放著，回到ChatGPT建立筆記。
選擇系統類型並下載Obsidian（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
下載完畢後開啟安裝精靈，按照預設選項點選下一步並安裝Obsidian（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
點選建立會直接在左上方所顯示的路徑下開啟新的筆記庫；點選開啟則會跳出選擇資料夾的視窗來指定開啟筆記庫的位置（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
【步驟1】請ChatGPT讀取先前累積的資料並規劃筆記架構
先選擇一個合適的資料夾建立專案，本次範例路徑為[C:\Users\Admin\Desktop\Avalon]，請ChatGPT盤點目前散落在各處的資料，提出一個適合Obsidian的筆記分類架構，而不是一股腦全部塞進同一篇：
提示詞
請幫我讀取「阿瓦隆規則一頁摘要」「阿瓦隆策略攻略中譯版」「阿瓦隆名詞對照表」「阿瓦隆人數配置對照表」「阿瓦隆對局數據統計」這幾份文件，幫我規劃一個適合匯入Obsidian的筆記架構，例如是不是要幫每個角色各建立一篇獨立筆記、規則跟策略要不要分開資料夾，並說明這樣規劃的理由。
ChatGPT會先盤點所有既有資料，提出適合Obsidian的筆記分類架構供確認（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
【步驟2】依規劃架構產出每個角色的獨立筆記
確認架構之後，請ChatGPT先以第二篇章02角色為範本，幫每個角色建立一篇整合式筆記，確認內容是我們想要的：
提示詞
請依照剛剛確認的架構，幫每個角色建立一篇獨立筆記，內容整合這個角色在規則摘要裡的能力說明、策略文章裡提到跟這個角色有關的技巧、這個角色目前在我們團裡的出場次數與勝率數據，並在筆記裡用雙方括號的方式標記出其他相關角色的名稱（例如在梅林的筆記裡標記〔〔派西維爾〕〕），方便之後產生連結。
ChatGPT會為每個角色整合出一篇獨立筆記，並用雙方括號標記關聯角色以建立連結；點開Obsidian角色資料夾，會跳出剛建立好的角色說明筆記庫（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
將資料夾路徑複製下來（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
回到Obsidian，點選開啟（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
貼上剛剛複製下來的路徑，把\02角色刪除，點選選擇資料夾；Obsidian會開啟路徑下的資料夾並將筆記庫的資料呈現在左側欄（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
點開02角色點選角色索引或陣營資料夾即可查閱剛剛ChatGPT建立的筆記資料；點選梅林可以直接跳至該角色的介紹內容，一併附帶角色規則與遊玩攻略（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
第5步中，刪除02角色這個路徑是因為02角色資料夾只是整個筆記庫中的其中一個篇章，筆記庫的完整內容是建立在名為阿瓦隆的資料夾之下，我們可以先在此步驟把路徑設好，之後就不需要再更動他。
【步驟3】完整Obsidian筆記庫內容
確認角色的筆記都沒問題，我們就可以請ChatGPT把整份筆記庫完成，最後回到Obsidian即可隨時查閱這份匯集了所有資料精華的知識庫：
回到剛剛產生的筆記架構，點選加入聊天（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
提示詞
1則註解幫我按照這個架構完成整個筆記庫。
（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
等ChatGPT產出所有內容後，回到Obsidian便可以看見完整的筆記庫資料；點擊左側查看關聯圖圖示，能看到所有在筆記中互相關聯的名詞（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
滑鼠移到某節點上可以看見單一筆記向外關聯的其他筆記（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
從一開始那份落落長的規則書，到最後能直接產出一份知識庫，我們透過這9個範例，示範了怎麼把散落在各處、格式不一的文件、翻譯、影片、對局數據、討論心得一步步整理成一個真正可以查詢、可以互相連結的個人知識庫。
這個過程的核心，其實不是「阿瓦隆」這個題材本身，而是一套可以套用在任何領域的思路：先讓ChatGPT幫忙濃縮、翻譯、統一格式，把零散資料變成一致的結構，再透過Obsidian這類工具，讓這些資料彼此產生連結，最後才能真正從「一堆檔案」變成「一份隨時能查、能用的知識」。
不管你關心的是桌遊、工作專案，還是其他任何長期累積的興趣，這一整套流程都可以直接套用，讓你的資料庫真正為你所用。
節錄自：旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術：87 個職場實作範例 | ChatGPT Work × Plugins × Skills》／施威銘研究室 著
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ChatGPT外掛串接Gmail、Google Drive可以做到什麼？本文示範如何把繁瑣寄信流程交給AI處理，實測用ChatGPT整理跨國會議資訊、搜尋指定附件、建立會前提醒信草稿，再依收件人批次建立並寄送Email。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。
文／施威銘研究室
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使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail
使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知
我們以一個跨國會議的準備情境，教大家善用ChatGPT的外掛程式幫你完成繁瑣的工作流程。
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
外掛：本文以ChatGPT連接外掛程式「Gmail、Google Drive」為例
實測：使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知
讓ChatGPT透過外掛程式讀取郵件與附件後，整理出重點資訊
請ChatGPT前往Google Drive，找到指定附件
請ChatGPT將該附件加入信件中，建立會前提醒信草稿
確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的同仁
實測情境：準備與荷蘭總公司的產品上市會議
故事是這樣的，曜盛生活科技台灣分公司即將與荷蘭總公司召開線上會議，討論新款空氣清淨機AeroPure Mini 2在台灣的上市計畫。
會議前一天，總公司已透過電子郵件寄來通知，並附上3份全英文資料，包括議程、台灣市場上市進度表與全球行銷規範。相關行事曆活動也已建立，當中記錄台北與阿姆斯特丹的會議時間、參與者名單及線上會議資訊。由於資料分散在電子郵件、行事曆與不同格式的附件中，行政人員若逐一查找、翻譯和整理，往往需要在多個工具之間反覆切換，這次我們就決定要請ChatGPT來幫忙。
這次的任務有4個步驟，第一，讓ChatGPT透過已連接的外掛程式讀取總公司寄來的郵件與附件後，整理出重點資訊。第二，請ChatGPT前往Google Drive，找到指定的附件。第三，請ChatGPT將該附件加入信件中，建立一封要寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。第四，確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的台灣同仁。
本例收到的是一封由總公司寄來的英文會議通知信。接下來，我們會請AI協助簡化信件內容，翻譯成中文版，再加上相關附件，最後寄給台灣分公司的同仁（圖／旗標科技）
簡單來說，今天示範的任務同時包含「讀取資料」與「執行動作」。首先來將落落長的大工程拆分成多個小任務，我們可以把任務拆成4個階段：查找並讀取Gmail信件 → 找到Google Drive中的附件 → 連同附件一起建立Gmail信件草稿 → 個別寄送提醒信。這樣才比較好掌控整體品質，即使中途出現錯誤，也比較容易回到特定步驟修改。
【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件
首先，請ChatGPT讀取那封總公司寄來的會議通知信件，再檢查看看ChatGPT有沒有理解錯誤。
【提示詞】@Gmail 請查看今天與荷蘭總公司召開的Q3 APAC Product Launch Review，讀取相關行事曆、電子郵件與附件。請先整理會議時間、參與者、會議目的、討論項目與需要決定的事項。
實際測試發現，有時不一定需要輸入「@」指定特定工具。只要提示詞中提到相關關鍵字，ChatGPT就可能自動連接對應的外掛，並開始執行相關任務。
先按@後輸入Gmail，連結到Gmail之後輸入提示詞，最後點擊發送（圖／旗標科技）
在AI整理出會議資訊之後，別忘了檢查有無錯誤喔（圖／旗標科技）
【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件
接下來的情境是，除了要參加線上會議之外，台灣分公司當天還有其他事情要忙，因此也準備了一份「當日行程表」，方便台灣同仁掌握整天的工作安排。
問題是，這份行程表正躺在某位員工很深很深的Google Drive資料夾裡。與其花時間一層一層翻找，不如直接請ChatGPT前往Google Drive，幫忙把指定附件找出來！
如果不幸忘記確切的檔名？沒關係！我們給關鍵字，ChatGPT還是找得到。
【提示詞】@Google Drive 請前往我的Google Drive，搜尋與「台灣分公司、7月15日、當日行程表」相關的檔案
@Google Drive之後，給出關鍵字請它查找；ChatGPT輕鬆找到檔案，還附上Google Drive連結讓你快速瀏覽（圖／旗標科技）
【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿
下一步，請ChatGPT建立一封寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。提醒信除了列出會議時間、討論重點與會前準備事項，也要附上前一步找到的台灣分公司工作行程表。
順帶一提，雖然我們的最終目標是分別寄送給5位同仁，但如果一開始就直接建立5封草稿，後來才發現內容有誤，就得請AI同時修改5封信，處理起來反而麻煩。因此，這裡會先請AI建立一封總草稿。等我們確認內容沒有問題後，下一步再請AI將總草稿複製成5份，準備個別寄出。
【提示詞】請根據整理完成的資料，建立一封寄給台灣參與者的中文會前提醒信草稿。包含會議時間、Microsoft Teams會議資訊、會議目標、會前準備事項，以及剛剛你查找到的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」附件。建立草稿就好，不要直接寄出。
有沒有注意到？從這裡開始，筆者已經不特別在提示詞中使用「@」指定工具了。因為實際測試發現，只要任務描述夠清楚，ChatGPT通常就能自行啟動對應的外掛來處理。
下好提示詞後，等待ChatGPT完成處理。接著前往已連結的Gmail信箱確認結果（圖／旗標科技）
太厲害了，ChatGPT真的在筆者的信箱建立了有附件的草稿（圖／旗標科技）
【小插曲】這時候還能更改內容嗎？假如這時總公司熊熊更改會議方式，原本規劃使用Teams開會，後來改成Google Meet，但信件草稿都準備好了，該怎麼辦？別擔心，這時仍然可以請ChatGPT協助修改草稿。只要提供新的會議資訊或連結，並明確說明要替換的內容，ChatGPT就能將更新後的資訊一併修改到草稿中。
【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail
完成上述步驟，確認總草稿內容沒有問題後，就萬事俱備、只欠最後寄出了。接下來，我們可以把要寄送的名單提供給ChatGPT，請它依照這份總草稿，分別建立要寄給各位台灣同仁的信件草稿，並附上指定附件。
由於這個環節牽涉到實際寄信，我們提示詞可以寫得稍微仔細一些，特別要求ChatGPT先列出預計寄送的名單，讓我們檢查收件人是否正確。
【提示詞】根據前面整理完成的會前提醒信，分別為以下5位台灣同仁建立一封獨立的Email草稿：（放上收信人的稱謂、Email）每封郵件只能有一位主要收件者，不要將上述5人合併在同一封信中。每封信的副本都請加入：（放上要副本對象的稱謂、Email）請依照主要收件者的姓名調整信件開頭稱呼，其餘內容可以維持一致。記得每封信依然都要附上Google Drive中的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」。請先建立5封草稿，不要寄出。完成後，逐封列出以下資訊供我確認：主要收件者副本收件者郵件主旨附件名稱請再次確認每封信只有一位主要收件者，而且5封信都已附上指定附件。
其實ChatGPT的Gmail外掛程式可以直接幫你寄信，只是如前面所述，我們建議最好先看過內容再寄出比較妥當，因此這裡只會請ChatGPT擬草稿。
請ChatGPT仔細檢查寄送對象，並整理資訊給我們確認（圖／旗標科技）
確實建立了要寄給每個人的個別草稿（圖／旗標科技）
等ChatGPT建立好多封草稿後，由我們親自確認沒有問題後，再請ChatGPT一次寄出這些郵件，就大功告成了。
確認沒問題後，請ChatGPT幫忙寄出郵件（省掉我們一封封點擊寄出的麻煩）；本次範例寄出5封信，ChatGPT大約花了40秒完成寄送指令。不過實際測試發現，Gmail端可能還需要再等1～2分鐘，才會顯示郵件已寄出（圖／旗標科技）
前往Gmail寄件備份，可以看到5封信件都已經成功寄出，完工！（圖／旗標科技）
節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著
資訊工程系（下）｜從 Debug 到密碼間諜戰，教室裡的腦內對決現場｜逢甲大學｜科系真心話
資工系下集，帶你走進資工人的真實世界。從大學四年如何被訓練成冷靜又邏輯的「問題拆解高手」，到老師如何用生活化教學讓程式與晶片變得有趣，再到研究所與職場的抉擇路口——升學還是就業？軟體還是硬體？本集也邀請逢甲資工的老師與博士生分享心法，談資工系學生最容易忽略的軟實力、真實挑戰與給準新生的建議。一次看清資工系從學習到職涯的全貌！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓
逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學
點擊了解本集章節
02:21 想讀資工？先測是不是「研究/實作」體質
06:46 老師超有邏輯？密碼學課程是「間諜競賽」
10:34 技術 100 分，表達能力 120 分！資工人的溝通秘笈
12:38 Coding 不只是 Debug！老師教你用程式算 BMI、搭 Ubike
17:29 唸資工要直衝碩士/博班？CP 值最高的學歷點在哪？
26:17 薪水怎麼選？硬體大廠 VS 外商軟體，秘訣大公開
29:05 社會化衝擊：資工新鮮人剛出社會遇到的四大崩潰
32:46 給未來資工人：鎖定未來工作，擁抱科技熱忱
收聽這集，你會知道——
提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
人格特質的重要性：研究型與實作型
逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
碩士學位不只為履歷加分，更是心態的「成年禮」
郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
歡迎點擊，收聽本集完整訪談內容
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OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
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OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
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英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
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外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
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溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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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
告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
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