本集邀請一人 AI 公司創辦人、前精誠資訊數據長 崔殷豪，分享他經歷管理大型軟體開發團隊之後，現在親自Vide Coding 的實戰經驗!

1. Vibe Coding有三種: 純Vibe、IDE Vibe、CLI Vibe
2. 有經驗的開發者，4.5小時可以完成整個系統
3. 管AI和管人的核心差異
4. 有經驗的才能定義安全性、效能、擴展性、維護性
5. 技術債? 其實是高階主管的取捨與承擔
6. 對未來軟體發展的預測
7. 對下一代工程師的建議

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2025 年 12 月 23 日，立法院三讀通過《人工智慧基本法》，這是臺灣第一部 AI 專法，也是繼韓國、日本之後，亞太地區第三個完成 AI 立法的主要經濟體。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請到這部法的重要推手、第十一屆立法院國民黨不分區立法委員葛如鈞（寶博士），親自解讀這 20 條法案的核心精神、立法過程的政治角力，以及對企業與產業的具體影響。

聽完這集你可以學到：
1.AI 基本法的立法背景與意義：了解臺灣為何需要這部法、從 2019 年草案到 2025 年三讀的曲折歷程，以及臺灣成為亞太第三個完成 AI 立法主要經濟體的時代意義。

2.風險「分類」而非「分級」的差異：掌握臺灣採用風險分類而非歐盟式風險分級的關鍵差異，避免將具商業潛力的 AI 應用誤判為高風險而遏制產業競爭力。

3.七大原則與基本法的框架性質：認識基本法只定方向與原則，細節留給作用法的立法邏輯，企業不需過度擔憂模糊條文，政府有解釋責任，後續子法會逐步明確。

4.資料開放的戰略重要性：了解正體中文資料不足如何限制臺灣 AI 發展，以及這部法如何為政府資料開放、有價開放、甚至運用區塊鏈技術管理資料價值鏈奠定法源基礎。

5.接下來關鍵兩年的觀察重點：掌握各部會須在兩年內完成法規配套的時間壓力，以及數發部已啟動主權 AI 語料庫等早期行動，作為持續關注政策進展的參考。

這部法從 2019 年許毓仁委員首次提案至今，歷經六年才終於三讀通過。葛如鈞坦言，原本希望臺灣能成為亞洲第一個完成 AI 立法的國家，但最終被韓國與日本超前。他為這次立法的速度打 70 分，內容則給 80 到 90 分，強調最終 20 條條文中有 19 條是透過協商完成，證明科技法案可以相對理性地推動，不必陷入政治對立。

主管機關的歸屬是這部法最大的爭議點，也是唯一透過表決決定的條文。國民黨與民眾黨主張由國科會擔任，民進黨則主張不設主管機關。葛如鈞指出，2025 年農曆年後 DeepSeek 的出現，讓各方對 AI 治理產生路線分歧：一派認為應嚴加管理控制，另一派則認為臺灣應把握創新研發的機會。他強調國科會作為主管創新研發的二級機關，主委又由政務委員兼任，具備跨部會協調的優勢，比起偏重風險控管的數發部更適合在這個階段帶領臺灣 AI 發展。

談到臺灣 AI 基本法的國際定位，葛如鈞形容這是「第五條路」。他指出臺灣不能學歐盟的嚴格管制，因為我們有臺積電、聯發科這些護國神山，股市 40% 市值在半導體，沒有條件做限制型的 AI 法令；也不能學日本全面開放版權讓 AI 訓練，因為臺灣著作權法有刑事罰則。臺灣必須在人權保障與產業發展之間找到平衡，走出一條專屬於擁有護國神山的科技島國的 AI 治理之路。

許多聽眾關心的特斯拉 FSD 何時能在臺灣使用，葛如鈞說明目前的障礙在於道路交通管理處罰條例對駕駛人手握方向盤、眼睛看路的要求，在現行法規下 FSD 全自動駕駛是不合法的。他建議可以分階段開放，先在特定路段、特定時間進行測試，讓政府收集數據、了解實際狀況。AI 基本法通過後，立法院有更多法源依據去推動這些創新應用的法規調適。

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印刷電路板是因算力需求而帶動重新成長的產業之一，從切割成型到多層板堆疊後鑽孔，需要新式設備配合，而大量科技就是位於台灣桃園的一家設備商，有九成產品出貨給印刷電路板廠。
2021和2022年受疫情影響，全球許多客戶擴大下單以備庫存，大量科技經歷一波榮景；等到2023年疫情結束，全球電子業各類客戶都在清庫存，包含大量在內都是反轉而辛苦的一年。
接下來碰到AI發展，印刷電路板客戶需求開始升溫，大量也在加大出貨，卻仍趕不及市場需求，交貨期從兩個月延長到七個月。在此之前，多年研發的投入，即使在2023年的困境中仍不中斷，得以把握住這一波機會。
這家多數人未聽過的公司，是眾多隱身在台灣各地工業區中廠家的一個縮影：沒有奇蹟，只有累積。大量科技簡禎祈分享這一路走來的過程。

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納智捷正式出嫁了！鴻華先進砸7.87億買下納智捷100%股權，並立刻推出「不到百萬的電動車」，國產車版圖將有什麼樣變化？本集從產業與商業角度出發，拆解這筆交易背後的真正意圖，以及鴻海電動車策略正在走向哪裡。

本集重點：
1.納智捷為何選擇此時出售？這是止血還是轉型的起點？
2.鴻華先進接手後，納智捷在鴻海電動車版圖中扮演什麼角色？
3.「不到百萬電動車」是價格戰、規模戰，還是生態系戰爭的開始？

延伸閱讀》
納智捷易主！鴻華先進砸7.87億買100%股權：裕隆17年品牌為何說賣就賣？還會有LUXGEN車款嗎？
https://www.bnext.com.tw/article/85592/2025-luxgen-yulon

一台電動車不到90萬！2026台北車展亮點一次看：鴻華BRIA敲破地板價，TOYOTA、BMW狂打「精品」策略
https://www.bnext.com.tw/article/89667/2025-2026-taipei-auto-show-

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本集《東京在線》邀請到產品管理總監 YC，分享他從外商與新創高階職位出發，選擇隻身前往日本，加入國際創投加速器 Antler Japan，展開創業實驗的第一手經驗。

曾任職於微軟、趨勢科技，並參與多間新創從零到一的 YC，帶著橫跨工程、產品與商業的背景，在十週高密度的加速器中重新檢視「創業」這件事。他也分享 Antler Japan 對「創業者人格」的重視、尋找共同創辦人的現實挑戰。

｜本集亮點
✅ Antler Japan 十週 Pre-seed 加速器的真實運作方式
✅ 日本市場與台灣、中國在決策與組織文化上的根本差異
✅ 創業該「順勢而為」：日本政府正在全力解決的三大問題

【節目資訊】
主持人：柯誠
本集來賓：YC（產品管理總監）
Linkedin： https://www.linkedin.com/in/yuchaochang

🎧 Production Team：Meet 創業小聚
🎬 Editing and Post-Production：聲歷其境 All Around You

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過去我們談行銷自動化，講的是「設定規則、觸發動作」，但 2025 年開始，一個全新概念正在改變遊戲規則：AI Agent。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Appier 技術長陳明愉博士 Robert，深入探討 AI Agent 如何改變行銷人員的日常工作、組織如何因應重組，以及台灣 SaaS 新創在全球市場的機會與挑戰。

聽完這集你可以學到：

1.AI Agent 與傳統自動化的本質差異：傳統自動化是 Deterministic（制式化步驟），AI Agent 則是 Non-deterministic（非制式化）。過去你需要預先定義所有流程與介面，現在只需餵給 Agent 正確的資料、設定好目標，Agent 就能隨著資料與市場變化，每天自主決定該做什麼、怎麼做。

2.Appier 八大 Agent 的分工與協作：Appier 推出的八款 Agent 對應行銷組織中的不同角色——Insight Agent 如同資料科學家找出洞察、Audience Agent 建立精準受眾、Campaign Agent 規劃執行行銷活動、Director Agent 生成品牌影片素材、ROI Agent 追蹤廣告增量效益。這些 Agent 透過統一資料源與共同目標進行協作，形成完整的 Agentic Workflow。

3.從歸因到因果推斷的行銷測量革命：傳統歸因模型只能回答「誰獲得功勞」，無法回答「誰創造價值」。ROI Agent 採用 Hierarchical Bayesian 方法的 Media-Mix Modeling，能動態分析每個廣告管道的邊際效益，讓行銷人員知道每多花一塊錢能帶來多少實質營收增長，而非只是更多曝光。

4.行銷相關工作的角色轉型：創意人員從「生產者」轉為「策展者」，AI 負責執行、人類負責方向與品牌策略；投放專員需從執行升級為策略監督者，類似華爾街交易員的轉型；資料分析師則從 80% 時間清資料，轉為專注跨領域 domain knowledge 的洞察發掘。

5.AI Agent 的風險控制機制：透過多層次安全機制確保可控性，包括預算上限、決策範圍限制、異常偵測警報、人類審核關鍵決策。Agent 之間不會「打架」，因為它們基於同一份資料、服務同一個目標，最終決策權仍保留在人類手上。

6.第一方資料在 AI 時代的關鍵地位：當第三方 Cookie 逐漸退場，企業必須更細緻地收集每一個第一方資料點，包括 App 內的微小互動、線上線下資料整合。資料是 AI Agent 的燃料，沒有足夠的資料，再優秀的 Agent 也無用武之地。

7.中小企業的導入建議：不必從完整解決方案開始，而是找出組織中「最討厭做的事情」，例如售後客服或重複性報表，先從單一 Agent 切入。當團隊體驗到 AI 能解決痛點，對新工作模式的接受度就會開始上升。

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統一日前宣布終止與法國家樂福的品牌授權合約，確定在2026年全面更換旗下家樂福共365家門店的名稱。這代表陪伴了台灣人長達38年歷史的家樂福將走入歷史。今天的記者茶水間，一起來聊聊這個零售界的face off～

本集重點：
1.羅智先才說不急著改名，看完財報髮夾彎？
2.被全聯激到？統一、好市多2026有何新戰略
3.大七、超樂福⋯怎麼取名有買氣又霸氣？

延伸閱讀》家樂福要改名了！統一宣布終止法方品牌授權，2026年更換全台近400家門店招牌
https://www.bnext.com.tw/article/85590/carrefour-changename

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2025 年的矽谷，不僅僅是創新爆發的一年，而是科技產業權力結構全面重組的一年。從 OpenAI 的資本治理轉向、NVIDIA 成為算力公共事業，到 AI 與國家、能源、國防深度綁定，本集用十大關鍵事件，拆解矽谷正在發生的結構轉移。

1. OpenAI 估值衝破 5,000 億美元
2. NVIDIA 市值突破 5 兆美元
3. Agentic AI 元年
4. 矽谷 × 華府深度結盟
5. 國防科技新創崛起
6. 科技巨頭集體押注小型核能
7. SpaceX 啟動 IPO
8.  Google 反壟斷終審
9. 自駕車商用化進入新階段
10. IPO 冰封期結束

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走進診間，醫生一邊問診一邊盯著螢幕敲鍵盤，整個看診過程幾乎沒有眼神交流——這是許多人熟悉的就醫體驗。如今，一項名為 Ambient Listening 的技術正在美國醫療體系掀起革命。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請杜克大學臨床創新中心研究員葉俊廷 Tim，深入探討這項被譽為「美國醫療史上採用速度最快的科技」如何運作、為何能快速普及，以及臺灣該如何借鏡。

聽完這集你可學到：
1.Ambient Listening 的運作原理：這項技術透過麥克風在背景聆聽醫病對話，利用語音轉文字技術產生逐字稿，再由大語言模型提取重要資訊，自動生成符合 SOAP 格式（主觀認定、客觀檢查、評估、計畫）的結構化病歷。

2.美國採用速度驚人的原因：杜克大學基層醫療網已有 60% 至 70% 的看診使用此技術，Kaiser Permanente 一年內達 250 萬次 AI 輔助看診。由於 FDA 未將其視為醫療器材，加上醫療人員過勞嚴重、病歷書寫壓力大，使這項技術得以快速普及。

3.嚴謹研究證實的效果：隨機對照試驗顯示，Ambient Listening 顯著降低醫師工作倦怠，減少「睡衣時間」（下班後補寫病歷的情況）。病歷品質與醫生手寫相當，幻覺率約 1% 至 3%，病人同意錄音比率高達 97% 以上。

4.臺灣落地面臨的獨特挑戰：臺灣大型醫院一個早上可能要看 100 至 150 位病人，每人僅有 3 分鐘。Ambient Listening 若要在臺灣落地，必須達成更短的處理延遲與更高的正確率，且需克服口音、方言的在地化問題。

5.臺灣市場的切入策略：建議從自費市場（健檢中心、醫美診所）、高對話量科別（精神科、心理諮商）、結構化紀錄場景（護理紀錄、長照機構）等低阻力場域先行落地，逐步累積資料與使用者回饋。

6.AI 在診間的未來發展方向：從被動紀錄進化到主動參與行政流程（如事前審查）、即時提供鑑別診斷建議，甚至發展成具自主行動能力的 Agentic AI，以及整合語音、影像、檢查數據的多模態應用。

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在2025年，大語言模型持續長更大，但AI重心往更多落地應用及企業解方發展， ROI 和 TCO (Total Cost of Ownership, 整體擁有成本）是掏錢客戶更在意的事，而不只是燒錢追夢。
在更多落地應用需求驅動下，新創公司會有機會還是進一步被大公司輾壓？
GPU獨領運算在資料訓練和推理兩端通吃的優勢，也受到TPU和多種ASIC晶片的挑戰和瓜分市場，戰局持續在變化，輝達收購Groq又將如何改變競爭格局？
明年AI的觀戰重點有哪些？台大資工系教授徐宏民來幫忙解答。

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