科技咖

在上一集，我們跟Fortinet聊了CaaS（網路犯罪即服務）後，對於資安方案業者來說，的確也必須要有所回應。進一步深究資安產業的範疇，我們才發現，即便是雲端服務業者，也無法100%確認自身的環境毫無資安風險。所以如何與資安業者協同作業，以及如何釐清彼此之間的責任範圍，就是一件非常重要的事。

另一件更重要的事情，則是資安與犯罪集團已經形成共犯結構，其攻擊對象已經逾越了傳統駭客的道德底限，醫療院所也成為駭客的攻擊目標，而Fortinet的因應之道，則是與國際刑警組織展開密切的配合。這故事告訴我們，資安業者也必須與更多不同組織合作，方能有效壓抑駭客的肆無忌憚。

本集重點：
1. 使用雲端服務也有責任歸屬，使用者也需有資安意識
2. 資安環境需無時無刻掃描，方能就漏洞對症下藥
3. 駭客逾越道德底限，Fortinet創建「黑幫地圖」

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製作 | 孫聖峰

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聽倫敦政經學院、國王學院、倫敦大學學院的留學故事
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倫敦大學學院博士陳璽尹，與你分享英國留學申請與深造經驗

英國私校怎麼挑，才能為申請名校加分？
唸完書拿永久居留，取得英國身分，怎麼做？
英國買房，以房養學，會很貴嗎？英商首都集團給你專業建議！

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在 AI 搜尋當道的時代，你還在單靠 Google 關鍵字找答案嗎？

現在，越來越多消費者已經直接把問題丟給 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity。這樣的行為改變，正顛覆電商與品牌的流量規則！

過去，我們靠 SEO搶首頁，讓官網自然流量進來；但現在，AI 會直接生成答案，品牌如果沒有被引用，流量可能瞬間「蒸發」。因此，一個全新的策略正在興起：GEO（生成式引擎優化，Generative Engine Optimization）。

這一集《科技領航家》，我們特別邀請到 最準行銷共同創辦人 賴威翰，來聊聊：當消費者不再搜尋，而是問 AI，這對電商與品牌意味著什麼？在廣告費用高漲、通路抽成越來越貴的情況下，SEO 的自然流量為什麼更有價值？GEO 與 SEO 有什麼差異？品牌要如何從「排名」進化到「被 AI 引用」？

從 SEO 到 GEO，不只是技術的轉換，更是品牌未來競爭力的分水嶺。想知道在 AI 搜尋時代，如何讓你的品牌不被時代淘汰？千萬別錯過這一集！

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製作 | 錄音剪輯：李翊嘉

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【本集線上遠端錄音採訪】

關於台灣地方政府推動「淨零自治條例」，目前全台約有8個縣市正在研擬或已通過；其中台北、高雄已獲中央核定，其他縣市仍在議會審議或跨局處研商。多數縣市尚未啟動，顯示推動能量與節奏仍待加速。各地減量目標差異明顯：台北市最積極，訂出 2030減 40%、2040減 65%；新北、台中以 2030減 30%為主。明確、量化且具時程的目標，有助對齊產業與市民行動。

地方能源轉型是關鍵。宜蘭在條例中列出2030年200MW、2050年400MW的設置目標，雖仍可更積極，但邁出關鍵第一步。其他縣市多未明列本地再生能源量化目標，建議及早盤點：太陽光電、地熱、小水力、風能與儲能等在地潛力。

在建築與交通方面，地方最能直管的兩大面向：
— 建築：既有與新建物的能效標準、ESCO推動、公共建築示範改造。
— 交通：市區、公車、物流與公務車電動化時程表，外加公共運輸與路網優化。
清楚的時間表與未達成時的補救與責任機制，可使政策更具效力。中央定大方向，地方最懂在地產業、用電與社區樣態。自治條例能補足中央規範未及處，依地制宜提出更貼身的工具與配套（如分區管制、誘因與罰則設計），把願景轉成可執行的路線圖。

節目中，我們從國際借鏡：

— 首爾：通過「碳中和與綠色成長基本計畫」，以強力擴增太陽能、地熱與儲能並推動建築翻新，直指更早達成淨零的雄心。
— 東京：推動「零排放東京策略」，以2030減量路徑串接長期淨零。
— 柏林：訂2045淨零，並以專家論壇與百人市民委員會等深度公民參與蒐集超過千項建議，最終高比例納入正式計畫，展現決策正當性與社會共識。

有效的地方條例，不是「關起門來寫」；跨域利害關係人（產業、社區、學研、青年）應被系統性納入。從願景工作坊到路徑共創、從KPI到財政工具設計，形成「訂目標—看數據—做調整」的治理閉環。從地方條例開始，把能源、建築、交通與產業一條龍對齊，才能將風險變契機。

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企劃 | 訪綱、主題規劃：孫聖峰
製作 | 錄音剪輯：孫聖峰

當人人都在瘋AI，連馬桶都能靠AI分析排泄物，募資上億台幣？但對IC設計廠商而言，真正能影響營運的AI應用仍集中在主流消費電子產品上，如AI手機與AI PC，因為若沒有明確的應用場景，AI的商機將難以普及。

🧑🏻🧑🏻主持人：李立達、劉憲杰
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製作 | 錄音剪輯：孫聖峰

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AI時代，製造不只求快，更要「預判」。本集《大智若魚》邀請台達電 CTO Office Advanced Technology 研究員 簡立誠，帶你走進台達電的 AI前線：從資料驅動的智慧製造成熟實作，到邊緣運算、強化學習（RL）、Routing 機制與 Digital Twin 的整合，如何把「看得到的效益」落到機台、產線與能源場景。

Leo 長期投入深度學習與邊緣AI，專注把前沿技術導入工廠與產品；近期參與台達電與 NVIDIA 的多項協作與驗證，聚焦「模型上邊緣、決策在現場」的即時應用。智慧製造已走過 1.0～3.0 的資料堆疊期，現在進入「主動最佳化」階段：由 AI 將被動回應變成主動預測。以機台維護為例，模型可提前預估壽命曲線，延長週期、降低停機；良率管理則從事後分析，升級為關鍵因子即時調參。

AI Agent 讓模型直控工具與系統：智慧建築節能、智慧交通排程、能源管理調度到供應鏈最佳化，都能在單一決策層上協同。面對關稅與地緣風險，分散式製造透過資料與模型的「雲-邊協作」維持彈性與合規。新創或企業導入 AI 的關鍵，不是「做大」而是「做準」：找對場景、聚焦一個可驗證的痛點，快速原型—小步快跑—閉環上線。看得見的良率、稼動、能耗與維護指標，就是最好的商業證明。
 

你的產線或服務場景，最想先用 AI 解決哪個痛點？留言告訴我們，《大智若魚》讓你秒懂 AI。

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永續製造不只是口號，而是每天的技術選擇與系統整合。

本集我們繼續與林昱辰與鄭憲昇對談，談談他們在控制器產業的實戰經驗與心路歷程，也分享最具挑戰與成就感的客戶案例。

聚焦討論議題包括：

.控制器如何幫助客戶降低耗能、減少刀具損耗、提升換線效率

.AI在智慧工具機中的真實應用成果與導入策略

.如何打造跨品牌協作的開放式整合平台？

.台灣製造如何從性價比走向高價值品牌之路？

兩位工程師也將分享他們堅持的理念與一句想送給產業與年輕科技人的話，為你打開對台灣製造永續進化的全新視角。