「我們缺的不是技術，是能用技術的人。」
這句話，是AI 前瞻者不約而同的感嘆！從跨國科技巨擘西門子、IBM，到深耕本土的寶舖建設、櫻花集團、雄獅旅遊；從培育下一代醫療人才的中國醫藥大學附設醫院、到打造數位人文教育的政治大學，甚至準備出海插旗的新創團隊，這些截然不同的產業，都指向同一個核心痛點：「人力，永遠不夠。」
但他們的解方，卻一致地讓人意外，沒有一家把 AI 當成「替代人力的工具」，相反地，他們不約而同強調，AI 是用來放大人的價值，這些企業走得比「效率提升」更遠，他們正在做「人力升級、價值重塑」的革命。
用工業 AI 啟動台灣下一個黃金十年
「AI 泡沫會破裂嗎？」
台灣西門子總裁暨執行長張合翕，在演講開場就丟出這個讓全場屏息的提問，他自問自答，對西門子而言，AI 絕不是泡沫，而是實實在在的工業現實。光是今年，全球對 AI 的投資就已超過 5,500 億美元。
但他關注的不是螢幕上的 AI，而是走進工廠裡的 AI。「在工廠、交通系統和電網中，容錯的空間是零。」張合翕強調，「AI 不能僅僅是大致準確」這正是西門子與 NVIDIA 攜手打造「工業 AI 作業系統」的核心邏輯。西門子帶來數十年的工程知識與製程數據、與NVIDIA 貢獻運算能力與 CUDA 技術，兩者的結合，讓企業能在虛擬環境中，模擬任何實體製程，再進行實際部署。
在德國安貝格的西門子工廠，他們與 NVIDIA 合作，打造全球首座完全由 AI 控制的工廠。鴻海也正用西門子軟體，建構 AI 伺服器工廠的數位孿生，提前在虛擬空間訓練機器人，避免實際部署的高昂試錯成本。百事可樂的試點專案更是亮眼，產能提高 20%、建廠成本降低 15%、超過 90% 的潛在問題，在實際施工前就被識別並避免。
讓建築從「老化凋零的宿命」變成「智慧體」
「 品質，就是把不足寫成悔過書。」寶舖建設董事長劉克健的開場，讓全場聽見一位建築從業者，對居住痛點的深刻反思。他指出在傳統建築產業 ，經過數十年來的觀察與市場調查，購屋者在買房入住後，可能產生令人頭痛的困擾多達 400 多項，例如資料不完整、建材有害健康、噪音惱人、漏水難以追溯、維修像在賭運氣。「就像醫師在不知道病因的狀況下動手術。」他形容傳統建築的維修，「住戶根本無從得知。」
劉克健提出的解方，是「全透明AI原生健康建築」六大核心，建立完整資料基礎、為每個建築元素賦予獨立ID、打造營運平台OS、建立建築履歷與病歷、應用知識圖譜、呼叫AI微服務。透過這套架構，傳統建築將從「只會老化凋亡的植物宿命」，進化為「可更新、可進化、可升級的智慧體」。
最具象的示範，是他運用 NVIDIA Omniverse 平台，模擬的二氧化碳濃度可視化。劉克健現場展示，某些學校的演講廳在 80 分鐘內，就會讓 CO2 濃度突破 2,000 ppm，遠超健康門檻。「在 CO2 偏高的環境中生活，會引發週一症候群，影響免疫與自律神經。」他說，「這是國家未來競爭力中不可忽視的隱憂。」
櫻花集團從製造業變身「美好生活創造者」
2017 年，台灣廚衛電器產業，卡在每年 150 萬台的總量天花板，櫻花的營收也卡在 60 億元門檻動彈不得。
「天花板不在市場，在我們自己腦袋裡。」櫻花集團總經理李惠恂說，把企業願景重新定義為「美好生活創造者」，使命是用整體解決方案，創造優質家庭生活。他設下 2025 年達成百億營收的高目標。
關鍵突破，來自一套名為「PREVU」的 AI Kitchen 核心系統！李惠恂發現，消費者平時極少關注抽油煙機或熱水器，但每天的料理過程卻充滿不確定性，煎牛排該幾度、湯何時該關小火、油溫多少才恰當。櫻花結合 700 萬筆累積的消費者數據，賦予產品三大能力，「環境感測、預判未來、智慧控制。」當油煙機偵測到牛排溫度，能主動控制瓦斯爐火力，把人為操作降到最低。
雄獅旅遊智能客服LiLi 三個月做出一億營收
「每天大量網路客戶諮詢服務耗時 2 到 3 天」、「擁有兩百萬龐大的 LINE 粉絲數，但缺乏雙向互動服務」、「傳統客服難以轉化為有效成交。」雄獅旅遊董事總經理黃信川描述，因企業持續成長所面臨的轉型痛點。他選擇的解方，是 2024 年啟動全員 AI 培訓，並結合大語言模型，與數十年累積的客服對話資料庫，也就是所謂的「雄獅大腦」智能客服「LiLi」。
成果令所有人驚訝。LiLi 在去年 8、9 兩個月就服務了 43,000 人次，超越前七個月的總和；第四季短短三個月內創造破一億台幣的營業額。更關鍵的是，她觸及了比過去年輕 15 歲以上的新客群，那些偏好文字溝通、沒耐心聽傳統按鍵分機選單的年輕人。
IBM用數據驅動決策 要「讓工廠說話」
「許多企業已經達到工業 4.0 的成熟度，但這只是起點，不是終點。」
台灣 IBM 諮詢顧問協理王喬，點出台灣製造業的下一個關卡！ 當智慧製造的硬體基礎已經到位，企業期待的不再是更多自動化，而是 AI 能與設備、流程深度整合，讓工廠真正「說話」。
IBM 的策略是分階段導入！第一階段從知識庫應用切入，把 SOP 與教育訓練影片餵給 AI；第二階段整合 MES、ERP 的即時數據，實現「數據驅動決策」；第三階段整合多複合場域數據，讓 AI 能跨系統建議；第四階段進入「自主執行」，例如 AI 在新加坡廠區缺料時，自動找到最近庫房、依 FIFO 規則推薦調撥、生成 STO 並執行。
中國醫藥大學附設醫院 用 AI 解決醫護人力荒
面對全球醫護人力短缺，與超高齡社會的雙重夾擊，中國醫藥大學附設醫院院長周德陽，選擇全面押注 AI 與數位轉型。
成果令人咋舌！中醫大三年內累積 885 個獎項，並在具全球指標性的醫療評鑑中，拿下「數位成熟度滿分、全球第一的紀錄」！這份傲人成績，源自一支近 200 人的全自主 AI 研發與大數據工程師團隊，以及超過 400 萬筆乾淨病歷，與 4 萬筆基因資料庫。
最具突破性的，是一座打破廠牌限制的「｢智匯海重症戰情室」」，所有病房的生理監視器、點滴等設備全面數位連線，AI 隨時分析病患數據，主動預測中風、心肌梗塞、敗血症或拔管風險。更驚人的是用藥建議，針對感染症狀，AI 能在 2 到 3 分鐘內預測抗藥性，並依病患體重、肝腎功能，主動給予醫師精準的換藥與劑量建議。
「醫療的 AI 轉型不只是技術創新，更是一場文化的改變。」周德陽強調，「醫院如果拒絕進行數位轉型，未來勢必會被時代淘汰。」
職位會消失 但任務會演化
「企業最擔心的挑戰是什麼？超過 70% 的回答是找不到人。」
政治大學商學院副院長暨 EMBA 執行長鄭至甫，從輔導企業轉型的第一線觀察出發，點破台灣企業共同的焦慮，少子化、產業結構變動、人才過度集中於半導體業，多重因素交織，讓企業陷入「找不到、養不好、留不住」的死循環。
他建議企業不應只做傳統的「人力盤點」，而應轉向「職能盤點」。以前需要寫程式的工程師，未來可能轉化為「管理 AI 生產鏈」的管理者，對員工來說，逃避 AI 是最糟的策略，積極擁抱、與機器共創價值才是新出路。
跨海插旗！拆解新創出海的倍數成長路
論壇尾聲的新創對談環節，首先聚焦新創如何取得指標客戶信任的關鍵。本一科技執行長邱瓊玉點出跨領域團隊必須有共同願景與親身實作，並透過數據飛輪與後訓練，建立客戶有感的差異化。睿禾金碳執行長張茂益，從服務初衷與吸引大企業投資的角度切入，指出新創必須預想客戶的下一步需求，建立為投資人的本業帶來實質加值的雙贏。工研院產業服務中心陳立偉執行長補充，新創必須突破的最大盲點之一，是「視角轉換」：從「自己」轉向「對方」，並從多年輔導經驗總結：決定新創成敗的核心要素，其實是團隊中「人」的共識與溝通。
從在國內站穩腳步到進軍海外市場，佳世達智能方案事業群總經理曾文興、艾滴科技創辦人余萬洲、悠由數據創辦人吳君孝、恰口科研創辦人柯志諭把AI時代的創業視角拉到「出海」高度。
曾文興點出新創出海的三大關鍵：策略、商業模式與團隊。「在台灣成功的商業模式，海外不一定適用。」他以AMD為例，賣硬體是低毛利的代工，賣GPU算力才是高毛利的AI資料中心生意。
余萬洲從碳權市場的稀有性切入，分享艾滴科技如何鎖定並深耕熱帶與亞熱帶地區，成為印尼市場80%的佔有者。柯志諭與恰口科研選擇泰國與馬來西亞作為主戰場，解決當地的「高價值問題」（HVP），以快速看到成效並建立信任。吳君孝與悠由數據則從農業跨足太空，與全球最大太空公司合作，再向下整合自動化載具，建立完整且獨特的產品線。
AI 不是替代 是放大價值
分享與對談，最終指向AI不是取代人，是放大人的價值。當普遍疑問還在「AI會不會取代我」的時候，走在前方的企業已給出答案：擁抱它，以AI重塑、打造下一個十年最有力的成長引擎。
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