我是CCChen,
藉由分享AI生成創作小說, 學習相關AI知識與應用. 邊看邊學邊成長.
這是一個結合科技專業、創新創意與台灣現代文化的故事AI創作小說，主要設定為規劃10集小說+3集番外篇的整體架構，讓它既貼近真實又具備戲劇張力。
主角是25歲男性，化工材料碩士，有ISO與品保管理背景，時間背景為2024年1月，情節核心圍繞「智慧創新大賞AI競賽」。每集約1500~2000字。
提醒: 所有故事內容皆為ChatGPT 4o模型生成,
所有人事物皆為虛構不存在.(如有雷同、純屬巧合)
📘小說標題：《雙AI之島：競賽人生》
✅ 故事主線概念
主角江彥廷，在台南一家綠色科技材料公司擔任品保工程師，意外被前教授推薦參加「智慧創新大賞AI競賽」。他從科技人的視角出發，逐步了解AI與藝術融合的潛力，與一群來自不同領域的夥伴組成團隊，挑戰三大題目方向，過程中穿插現代台灣文化、技術邏輯與人性成長。
📚10集小說規劃大綱
第1集：〈夢開始的地方〉
- 江彥廷在公司處理ISO 14001稽核準備，偶然接到教授的簡訊邀請參賽。
- 在思考之間回憶自己碩士時期參與的AI材料模擬專題。
- 描述台南市區生活場景與創新中心場地，踏入競賽簡報會現場。
- 競賽主題「雙AI」解說與題目揭曉，彥廷決定報名。
第2集：〈不只是技術〉
- 彥廷與來自成大設計系的美學創作者蘇婉柔組隊，兩人初期衝突不斷。
- 描述他們從HackMD協作文件討論主題出發，選擇以「智慧生活」為切入點。
- 初步提出「AI導覽與即時語音翻譯系統」解決高齡者文化參與困難。
- 探討台灣多語環境（閩南語、客語、華語、英語）及文化場館需求。
第3集：〈城市的語言〉
- 他們開始使用 Hugging Face 預訓練模型 fine-tune 語音轉文字模組。
- 到台南美術館現場訪談長者觀展經驗，收集痛點數據。
- 探討UI/UX設計的藝術面與技術面協作磨合。
- 彥廷逐漸理解藝術的價值，對AI的定義開始鬆動。
第4集：〈生活的維度〉
- 團隊加入一位電機系的碩士生阿祥，負責Edge AI模型部署。
- 使用 Raspberry Pi 做場館地圖定位與導覽聲控原型。
- 彥廷將ISO稽核邏輯導入QA流程，確保開發階段有追蹤機制。
- 實地測試過程中失敗連連，彥廷內心備感挫折。
第5集：〈資料與心跳〉
- 同步展開第二主題「AI賦能永續未來」構想，探討公司製程中廢品問題。
- 彥廷回到公司拜訪同事，取得瓶罐缺陷影像資料與生產履歷資料。
- 請AI分析不良率變化與機台參數關聯，嘗試建立預測模型。
- 使用Github資料訓練YOLOv5模型，進行瑕疵品辨識。
第6集：〈雙重人生〉
- 彥廷白天上班、晚上開會，開始懷疑是否能走這條創新之路。
- 與婉柔在美術館深夜對談，談到自己家庭壓力與未來焦慮。
- 團隊提出廢棄物平台，讓回收商與工廠資料鏈接共享。
- 初步整合區塊鏈記錄廢品流向，提升透明度與責任歸屬。
第7集：〈AI會畫畫嗎？〉
- 轉向第三主題「AI生成藝術」，婉柔希望挑戰AI與人共同創作展覽。
- 彥廷以Diffusion模型參與視覺生成，嘗試將工廠記憶轉為詩意畫面。
- 使用Stable Diffusion生成台南工廠夜景、瓶罐藝術圖像。
- 展出以「生產與美」為主題的跨域藝術作品。
第8集：〈複雜也值得〉
- 比賽進入Demo Day前夕，團隊必須將三案整合成一個展示平台。
- 探討「人」在AI中的位置：AI是工具還是共創者？
- 透過Notion整理專案協作，演練簡報與技術展示。
- 主辦單位來電通知：決賽現場在台北松菸文創園區。
第9集：〈松菸之夜〉
- 彥廷站上簡報台，與團隊展現三主題的整合實績。
- 評審詢問技術可行性、痛點驗證與擴展性。
- 彥廷運用ISO品質管理語言說明AI模型監控與彈性部署設計。
- 他終於不再只是技術人，而是願景的實踐者。
第10集：〈島嶼之光〉
- 比賽結束，團隊獲得社會影響力獎。
- 彥廷收到多家AI新創公司合作邀請，但他選擇回到南部繼續創作。
- 他發起了「在地AI共創社群」，推動產學合作與AI應用教育。
- 結尾畫面：台南工廠的夜晚，一道AI生成的光影在玻璃上閃耀。
📖 第1集：〈夢開始的地方〉
2024年的一月寒風中，江彥廷像往常一樣，走進台南永康的綠材公司容器製造工廠。身為品保工程師，他已經對每天的SOP檢查表與ISO 9001報告流程如數家珍。早晨八點五分，他打開電腦，螢幕右下角突然跳出一封熟悉的名字——「林教授」。
「彥廷，有個比賽你會有興趣：智慧創新大賞AI競賽。主題結合AI與藝術，政府與企業合辦，很適合像你這樣有實務與技術背景的人。我推薦你報名，有興趣我可以內推。」
他眉頭一皺，點開附檔。比賽簡章上的幾行字讓他怔住：
「雙重AI：Artificial Intelligence & Art Intelligence。鼓勵AI在智慧城市、智慧醫療、教育娛樂、新生活體驗中實現創新突破。」
他想起碩士論文那段日子，為了用Python做材料模擬模型訓練，每天在宿舍跟TensorFlow對話到深夜。那時候，他常想：「這些演算法真的能落實在生活中嗎？」
回過神來，他開始搜尋比賽內容：三大題目、需實作demo、可組隊。參加者不限學歷背景，重點是技術可行性與實際應用潛力。報名期限只剩五天。
他默默轉向牆上的玻璃品檢報表，那些紅筆畫圈的破瓶、氣泡與裂紋，每一項都象徵著他的職責。而這封信，就像從另一個世界飄來的一絲風，帶著改變的氣息。
三天後，台南市創意園區舉辦了說明會。他特地請假，穿著簡單襯衫與卡其褲，走進這個平時只在新聞裡看見的創業場域。牆上貼著「智慧創新大賞AI競賽」的大型布幕，一群來自大學、公司、創業團隊的參賽者已經聚在會場前端。
主持人介紹完比賽規則後，三大題目陸續揭曉：
- 實境融入：AI如何協同真實世界，解決校園或生活中的問題。
- 潛能解鎖：AI如何賦能永續與環境。
- 無限智能：AI如何跨足藝術創作，提供嶄新體驗。
現場開放自由配對與籌組隊伍，他在人群中遊走，看著一群群興奮討論的青年。有些是AI工程師，有些是設計師、行銷人、甚至音樂系學生。
「你也是參賽者？」一個聲音從他右側傳來。
轉頭，是一位留著短髮、穿著鬆身工裝的女生。「我是蘇婉柔，成大設計所的。想找一位懂AI的夥伴一起玩點不一樣的。」
他一時語塞，點了點頭。
「我還沒想清楚要做什麼。」他如實回答。
「太好了，那我們現在開始想。」
📖 第2集：〈不只是技術〉
隔天，他們在成大圖書館的會議室見面。他帶著筆電，她則拿著iPad與一本筆記本。
「我覺得可以從校園的生活問題下手。」婉柔主動開口。「我爸媽最近來台南旅遊，去美術館完全聽不懂導覽，語音導覽也超單調。你覺得能不能做個AI導覽系統？還能即時翻譯？」
「即時翻譯用的是語音辨識、語意理解與語音合成。我之前碩士時玩過DeepSpeech，現在有更多進階模型可以用，比如Whisper。」
她眼睛一亮，「那如果還能跟AR結合，手機一掃，牆上就浮出導覽員講話的動畫？」
他頷首，心裡開始推演可能的技術架構：
- 語音辨識 → Whisper
- 翻譯 → MarianMT 或 mBART
- 語音合成 → Coqui TTS
- AR導覽 → 使用Unity + Vuforia
他們開始分工：她負責體驗設計與使用者行為分析，他則著手技術可行性驗證與模組串接。他甚至在Notion開設專案頁面，彷彿重啟研究生模式。
幾天後，他們到台南美術館進行實地訪談。問了一對銀髮夫妻參觀的感受。
「文字太小，手機導覽聲音不好聽，而且聽不懂英文。」
這些成為他們設計的切入點。婉柔畫出使用者路徑圖與介面草稿，他則在Colab上試跑語音模型。
「其實我以前很排斥AI。」她一邊畫草圖，一邊說。「總覺得科技會把人類變冷冰冰的。」
「我以前以為只有效率跟標準化才是價值，現在也在改變想法。」他回應。
兩個世界的人，開始靠近。
📖 第3集：〈城市的語言〉
距離初選報告繳交只剩十天，他們面臨最大挑戰：如何讓語音翻譯系統「在地化」？
「如果只是中翻英，或英翻中，還不難。但如果是阿嬤講閩南語呢？」他一邊敲著鍵盤，展示Hugging Face上的語音模型repo。
他們發現，台語語音模型相對缺乏，但國衛院曾推出台語語料資料集。他決定用 Whisper 加上自建語音字典，進行微調（fine-tune），雖然時間緊湊，但至少可以做到demo水準。
婉柔則將訪談中整理出的觀展情境，轉化成一段段沉浸式劇本：「當你靠近畫作，就會聽到一段語音說明，語氣溫暖，節奏不疾不徐。」
在Unity場景中，他們搭建出虛擬畫廊，AR定位用Vuforia套件，讓使用者透過手機鏡頭對準牆面，就能觸發語音與動畫。
Demo初版終於完成。他們請婉柔的叔叔（一位退休書法老師）進行試用。
「竟然能聽台語講解……這個很有意思耶！」
回家的路上，夜色下的台南街頭，他看著婉柔說：「我們也許可以讓這套系統不只用在展覽，也用在醫院、圖書館，甚至老街導覽。」
她點頭，「讓城市會說話，讓每個人都能聽得懂。」
兩個人的腦中同時浮現一個詞：
智慧城市。
📖 第4集：〈生活的維度〉
「你們這樣會不會太拼？」阿祥一邊吃著鹹酥雞，一邊翻看江彥廷筆電上的AI語音模型設計圖。他剛加入這個團隊，是婉柔在成大資電所的學長，專攻邊緣運算與物聯網裝置。
「太拼才有意思啊，我們想做的不只是導覽，是讓資訊在生活裡自然流動。」婉柔笑著，眼神堅定。
這一晚，他們聚在成大創意工坊的會議室裡，空氣中瀰漫著鹽酥雞、咖啡與壓力的混合味。彥廷向阿祥解釋：「我們打算用Raspberry Pi加攝影模組，透過邊緣AI進行定位與語音觸發，避免資料都上傳雲端，這樣延遲太高。」
阿祥點頭：「可以用OpenCV配合ARUCO標籤做初步導引，再加上離線語音辨識模組來避免網路斷線的尷尬情況。」
彥廷興奮地說：「你這個建議太棒了！這也符合我ISO品保的想法，系統穩定性與冗餘機制才是關鍵。」
婉柔一邊紀錄，一邊補充：「而且我設計了一套語音觸發邏輯，根據場域距離與使用者觀看時間，判斷何時開始語音導覽。」
他們接下來的兩週，進行密集開發與測試。白天彥廷仍需回到公司處理客訴報告與檢驗流程，晚上則在實驗室、咖啡廳甚至星巴克熬夜開發。
有一次，他回到公司發現自己竟把原本要交的報表誤傳了開發文件，主管雖沒多說，但看他的眼神似乎多了一絲關切。
那天深夜，婉柔傳來一段影片，是她爸爸在家試用他們的AR語音系統。那位中年男子坐在沙發上，對著一幅畫作說：「這是什麼？」接著手機中傳來流暢的台語語音解說，語氣柔和。
「我爸笑了。」婉柔附上一句簡短訊息。
彥廷靜靜看著畫面，心中泛起一股奇異的感動。這不是簡單的技術demo，而是一次情感的連結。他在筆記本上寫下：
「AI不是冰冷的，若能走進人心，那才是智慧的核心。」
📖 第5集：〈資料與心跳〉
比賽進入第二階段，需同時提出第二主題「AI賦能永續未來」的應用構想。彥廷提出一個大膽提案：
「我想用AI分析我們工廠的製程資料，預測廢品產生原因。」
他向團隊展示自己公司瓶罐製程中，各機台產線參數與影像記錄。
「像是溫度、壓力、進料速度…這些資料其實可以對應缺陷影像。我想建立一個模型，能預測下一批可能出現的瑕疵，甚至即時警示。」
阿祥驚訝：「這…你公司願意提供資料給你？」
彥廷笑了笑：「我用自己的帳號請QA同仁幫我匯出匿名化後的歷史資料，只用於學術比賽，主管默許了。」
婉柔提議：「那可以連結再生材料平台？我們把分析出的廢品進一步分類，對接回收商。」
三人一拍即合。他們開始設計一個「智能循環平台」：
- AI影像辨識模組：使用YOLOv5辨識瑕疵種類（爆裂、氣泡、變形）
- 機台參數預測模組：建立回歸模型預測產線參數異常關聯
- 廢棄物流向系統：結合區塊鏈紀錄每批瑕疵品流向、是否回收
他們用FastAPI架設後端，用Streamlit快速建一個互動視覺介面，讓使用者可上傳圖片與參數，自動判斷分類與建議。
「你以前怎麼不搞AI？」阿祥問。
「以前覺得品保是為了應付稽核，現在我覺得它可以幫整個製程更有智慧。」
他們在簡報中強調：「智慧製造不只是自動化，而是預測、調整與循環。」
而這個平台的名字，婉柔取名為：ReLoop——讓瑕疵，成為重生的起點。
📖 第6集：〈雙重人生〉
生活節奏變得更快了。
白天在公司盯機台檢驗報告，晚上在成大與團隊開會開發；週末跑到台南市文化局參加工作坊蒐集導覽使用者反饋。三個人輪班開發，輪流倒下。
他第一次真正感覺到：「我不只是工程師，也是一個創作者。」
某天夜晚，婉柔帶著一壺熱茶，坐在工坊頂樓。
「你有沒有想過放棄？」她問。
彥廷苦笑，「當我收到上班群組中主管的貼文『別忘記你的本業』，我差點想辭職。」
婉柔望著星空，「但你沒辭。」
「因為我知道，我想用這些技術，做出點不一樣的事。不只是做報告和檢查表而已。」
隔天，他提出一個整合提案：將語音導覽系統、製程分析、廢棄物流平台整合成「智慧城市資料互聯平台」。
「我們的核心不是工具，而是資料流的設計。」他展示了一張流程圖：
- 使用者行為 → 語音數據 → 語意理解 → 城市知識庫更新
- 製程異常 → AI預測 → 廢棄物分類 → 資源重分配
阿祥讚嘆：「這根本是個Mini Taiwan Smart Loop。」
婉柔眼神發亮：「我們要不要再加入第三主題的內容？我可以設計一個AI畫廊，用你工廠影像與數據生成詩意作品。」
彥廷愣了一下。「把錯誤、缺陷，變成藝術？」
「對啊，缺陷，是最真實的存在。」婉柔說。
他一時語塞，只覺得胸口一震。也許，這就是他過去生活缺乏的維度——創造的自由與意義的共鳴。
他在Notion建立新分頁：「AI視覺藝術共創模組——Project MIRAI（未來）」
📖 第7集：〈AI會畫畫嗎？〉
「我們能不能…讓AI也參加創作展？」婉柔一邊望著手機螢幕中閃爍的Stable Diffusion圖像，一邊問。
彥廷眨眨眼：「什麼意思？AI畫畫不是很多人都會弄嗎？」
「不一樣，我想讓AI從我們的製程、我們的城市、我們的廢棄品裡去『感受』，然後創造。」
她打開她畫的草圖：一個畫廊空間，展示的不是畫框，而是錯落的工業影像、物件輪廓與互動投影。每一幅作品都由工廠的缺陷品圖像、環境聲音、製程數據作為生成素材，由AI轉譯成視覺作品。
這個計畫被命名為：《MIRAI：城市的再生詩篇》。
她使用 Stable Diffusion 與 DALL·E 3 API，將廢棄玻璃罐的影像重構成抽象畫；而彥廷則整理瑕疵分類資料，建構prompt生成邏輯，根據不同錯誤類型引導風格變化。
例如：
- 爆裂型缺陷 → 使用「破碎」「光影交錯」「冷冽」等風格指令
- 起泡 → 加入「浮游感」「透明層層」等關鍵詞
- 歪斜瓶 → 加入「混亂構圖」「城市之斜」
阿祥幫忙設計一個AI畫作輪播牆，用Raspberry Pi 控制，現場將用投影機打在再生木板與玻璃板上。「這樣大家可以『看見』城市與工業的另一種語言。」
展覽命名為 《工藝·共鳴》，並設立在台南某處廢棄玻璃工廠中，邀請市民參與。活動當天，有小孩看著AI畫作笑著說：「這個像我們家巷口的燈耶！」
一位退休工廠師傅說：「這些錯品，本來只是浪費，現在變成藝術？」
彥廷看著那幅《裂光》，心中激動。他第一次感受到：「AI不是為了效率而生，也能為了情感、詩意與療癒。」
📖 第8集：〈複雜也值得〉
競賽即將進入決選階段。三個主題的提案必須整合為一體系，並完成展示用Demo。
團隊壓力爆棚。阿祥說：「我們現在有導覽系統、再生資料平台、AI藝術展，三頭馬車跑不完。」
「我們需要一個整合性的平台，把這三件事連起來，成為『智慧生活協作系統』。」彥廷拿出一張結構圖：
- 前端入口：使用者可選擇體驗路徑（導覽、廠內預測、藝術互動）
- 核心引擎：一個AI API中心，處理語音辨識、影像分析與生成邏輯
- 資料管理模組：串接三個資料庫（語音、製程、影像）
- 使用者資料儲存：依據參與行為回饋，改善模型學習與使用者體驗
他們決定用 Streamlit + Firebase + Hugging Face Hub 組成原型平台，取名為 AIxYOU（AI × You）。
婉柔說：「這不只是作品，是平台。我們用一套邏輯連接三種體驗，讓每一位參與者不只是觀察者，而是共創者。」
但挑戰也同時來臨。
阿祥母親突然住院，他必須請假。平台開發進度落後、系統測試頻繁出錯，語音模型翻譯出現「異常斷句」，再生平台的圖片辨識結果準確度掉到70%以下。
彥廷一邊修bug，一邊陷入焦慮。
「我們要不要砍掉藝術展，專心Demo另外兩項？」
婉柔咬唇沉默許久，「那樣雖然穩，但就不是我們的核心精神了。」
他想了想，走到窗邊望著台南的黃昏街景，那些便利商店、老騎樓與斑駁牆面，如今成為他靈感的源泉。
他轉頭：「複雜，也值得。」
他們用3天時間，搭起三項系統共通的資料處理中心。語音與影像資料被統一格式化，畫作創作也改為「體驗生成模式」——觀眾可即時輸入地點、聲音、感想，AI便回饋一幅即時生成的藝術畫作。
「這不只是平台，而是一個會學習的系統。」他們對彼此說。
📖 第9集：〈松菸之夜〉
決選現場位於台北松菸文創園區。
展區分成三大主軸：智慧城市、永續環保、創意藝術，每隊可選任一主軸參展，但最終簡報需融合三項主題。
「我們選創意藝術主軸。」婉柔堅定地說，「這代表我們的精神。」
現場氣氛緊張，台上簡報的是一支又一支的新創團隊，有的用AI做智慧路燈，有的打造智慧復健機器人，還有團隊推出AI繪本自動生成平台。
輪到AIxYOU登台。
彥廷以工程背景簡潔開場：
「我們是一個來自台南的跨域團隊，想用AI做三件事：讓城市會說話、讓產線能思考、讓錯誤能美麗。」
他們依序展示：
- AR語音導覽模組：支援閩南語、台語、英語，現場操作一幅藝術導覽。
- 瑕疵預測與再生平台：影像辨識即時回報，分類資料與廢棄物流向地圖同步展示。
- MIRAI共創藝術平台：觀眾掃碼輸入關鍵詞，生成藝術圖並即時投影在牆上。
一位評審問：「這套系統的技術架構能否延伸應用？」
彥廷回應：
「我們用模組化架構，語音、影像、數據處理皆以API形式包裝。未來可延伸至醫院、校園、觀光與製造業內部教育。」
另一位評審問：「你們的競爭優勢是什麼？」
婉柔回應：
「我們不是工具，而是讓人與AI共同說故事的橋梁。當人類與AI能用同一種語言溝通，那就是創新最溫柔的樣子。」
結束時，全場安靜數秒，接著掌聲四起。
彥廷深吸一口氣，望向在觀眾席的工廠同事、教授與父母——這場旅程，終於讓他找回身為技術者的驕傲與熱情。
📖 第10集：〈島嶼之光〉
比賽結束兩週後，他們收到通知：
「AIxYOU獲得特別評審獎——社會影響力獎」
雖非冠軍，但他們的作品被選為教育部智慧城市應用展示案例之一，並將與台南市文化局合作，在地方場館試辦AI導覽系統。
媒體簡報那天，記者問他們下一步打算？
阿祥準備進入國際邊緣AI公司實習，婉柔則打算申請藝術科技研究所，而彥廷…
他站在麥克風前說：
「我回到工廠，但不是回去當以前的自己。我正在推動『品保數位化轉型』，將我們比賽中訓練的影像辨識模型導入量產流程，並規劃成立在地AI創新共學空間，推廣在地導覽AI模型開發。」
他創立一個小社群平台「AIx南方」，串聯學校、在地青年與產業工作者，每月舉辦一次AI實務共學小聚。
結尾畫面，是他站在永康工廠門口，望著落日餘暉打在一個剛製作完成的玻璃瓶上。那玻璃內閃爍著一道光，像是未來的某種預言。
「AI之島不是科技孤島，而是島民共創的溫柔革命。」
📖 番外篇第11集：〈回到現場的AI人〉
比賽落幕，生活卻沒有因此慢下來。
江彥廷重新回到台南永康的玻璃容器工廠，穿上熟悉的工作服，一樣的工安帽、流程會議、瑕疵分析報告。但他內心已經不同。
某天上午，當他正依照ISO流程檢查成型機台參數時，工段長大聲說：「彥廷，那個第2線機台又爆瓶了，昨天也有一樣狀況，可能是上料沒對好。」
他心中一震，馬上想到比賽時他們用來訓練的YOLO模型。
當晚，他加班留下，開啟備份的產線影像紀錄，使用當初開發的影像辨識程式重新分析影片。他驚訝地發現：爆瓶前30秒，機台進料角度開始微微偏移，而控制系統卻未發出警告。
「這…如果我們能把AI模型導入到監控系統，就可以提早預警。」
隔天，他主動向部門經理提案：「我想用現有的非機密影像資料，建立AI監控模組作為內部試點。」
經理一開始遲疑：「你要玩AI？我們這行是靠經驗的，模型會比老江（30年經驗的技師）準？」
「不一定更準，但能24小時不間斷運作，能支援現場做即時判斷。」他補充。
最終，主管開放讓他做一條產線的試點。從那天起，他的角色從單純執行品保SOP，變成資料整理者、模型調整者、與現場技術人員協作的橋樑。
下班後，他報名了線上課程《AI for Manufacturing》（MITx），每天晚上11點還在做模型精度調校、學習OpenCV技巧。
他筆記本中寫下一行字：
「技術不是離開現場的理由，而是深入現場的語言。」
📖 番外篇第12集：〈重構的職涯地圖〉
三個月後，試點產線的爆瓶率下降了20%，而且不良品回報時間從平均60分鐘降為5分鐘內。
在一次全廠品管會議中，他被邀上台報告。他不是主管，但每一位高層都豎起耳朵聽他解釋：
- 模型訓練流程
- 資料前處理技巧（對比增強、區域切割）
- 精度驗證方式（混淆矩陣、Precision/Recall）
- 推論部署方式（用OpenVINO進行Edge Deployment）
報告後，廠長拍了拍他肩膀：「彥廷，你現在是我們的AI QA員工代表了。」
不久，公司邀他前往高雄總廠分享AI應用經驗。他開始規劃建立QA資料數位轉型專案，成立跨部門共學小組，每月一次讀書會。
讀書會的第一堂主題是：「AI入門者如何導入實務」，由他親自講解如何選擇模型、如何標註資料、怎麼做驗證與部署，並以公司實例作為切入。
那天參加的有品保、製造、生產、工程、甚至是HR。
有同仁問他：「我也想學，但聽到Python就怕，你怎麼學的？」
他坦承：「我不是資工出身，剛開始看不懂，但我先學會找資料、看別人Code怎麼改，再開始理解原理。重點不是成為資料科學家，而是學會問對的問題。」
他製作了一份名為《非資工背景的AI學習地圖》，分享自己從化工碩士→品保→AI導入的過程：
- 工具基礎：Excel自動化 → Python基礎 → Jupyter Notebook
- 資料思維：資料清洗 → 異常偵測 → 欄位理解與工程
- 實務應用：YOLOv5訓練 → 時序預測 → 資料視覺化
- 部署概念：從Colab實驗 → 本地API → Raspberry Pi邊緣部署
一位學長說：「彥廷，你不是工程師，而是工廠的AI導遊。」
那晚，他回家後登入TBrain平台，報名了下一場AI實戰競賽：「AI智慧製造挑戰賽」，這一次，他不再是新手。
📖 番外篇第13集：〈創新的種子，從自己開始〉
2025年初，江彥廷獲邀擔任南部某技術學院「AI應用於工業實務」的講者。
教室裡坐滿了職校生與在職進修班學員，有人是模具廠維修員，有人是夜間部工程師，還有剛退伍的年輕人。
彥廷站上講台，投影出第一張幻燈片，背景是一張爆裂瓶的高解析圖像，搭配一句話：
「看見瑕疵，就是創新的開始。」
他用平易近人的語言介紹如何透過YOLOv5判斷破損原因，並現場示範資料標註流程與模型推論效果。
講座後，一位學員跑來問：「我國中畢業、寫程式很難吧？」
彥廷笑著說：「你會用手機拍照吧？你拍的每張照片，都是AI的學習素材。重點不是寫程式，而是你願不願意給AI對的資料。」
他回到工廠後，與總務部同仁合作，成立一個名為「南方AI共創室」的小社群，每月邀請業界來演講，也開放小型專案申請，鼓勵年輕員工嘗試AI應用點子。
其中一位22歲的作業員，提出一個構想：用AI辨識員工穿戴是否符合安全規定（安全帽、反光背心等）。彥廷協助他建資料集、訓練模型，最後那位作業員說：
「原來我也能做AI，感覺不只是作業員了。」
某個夜晚，彥廷在筆記本寫下：
「創新不一定要天份，它需要的是連結與信任。只要我願意分享、願意幫助下一個人啟動思考，那我就是在播種。」
他明白自己不是改變世界的英雄，但他可以做一件更真實的事——讓改變從自己身邊開始發生。
<全文結束>
提醒: 所有故事內容皆為ChatGPT 4o模型生成,
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我是CCChen, 藉由分享AI生成創作小說, 學習相關AI知識與應用. 邊看邊學邊成長.
