iPAS AI應用規劃師 創作小說 《轉型之島：AI革新浪潮》CCChen

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使用AI工具: Chat-GPT 5 (所有人物皆由AI虛構)

小說架構：《轉型之島：AI革新浪潮》

🎭 主要角色設定 (人物皆為虛構)

1.  林昱誠（38歲）

o   南部玻璃容器製造廠 副總經理，二代接班人。

o   工程背景，專長在製造流程與品質管控。

o   正在考取 iPAS AI應用規劃師（中級），希望用 AI 改造傳產。

o   個性：理性謹慎，但面對國際競爭有焦慮。

2.  張筱涵（35歲）

o   台北 AI 新創公司 策略長。

o   曾赴歐洲工作，熟悉 CBAM（碳邊境調整機制） 與國際 AI 法規。

o   與昱誠合作，幫助傳產導入 NLP 與 CV 系統。

o   個性：冷靜專業，重視倫理與責任 AI。

3.  陳柏翰（42歲）

o   高雄 物流公司董事長，同時是台灣 AI 協會理事。

o   推動智慧物流、邊緣運算、AI 多模態應用。

o   個性：積極、敢冒險，常與政府互動，推動政策與產業轉型。

4.  蘇子瑜（29歲）

o   AI 工程師，碩士畢業，專長 電腦視覺與 MLOps。

o   曾參與國際競賽（Kaggle 金牌），加入筱涵的新創公司。

o   個性：熱血但不耐繁文縟節，常與管理層觀點衝突。

5.  國際背景角色

o   PIGBEE（法國客戶代表）：要求玻璃工廠提供 碳足跡數據 與 AI 檢測系統，否則無法出口。

o   Max（歐盟政策顧問）：提醒台灣企業需符合 AI Act 與 碳規範，否則失去歐洲市場。

📚 劇情三集大綱

📘 第一集：《浪潮初起》

• 背景：2025 年，歐盟 CBAM 正式上路，台灣傳產遭遇出口瓶頸。
• 劇情：
• • 昱誠在工廠遇到瓶頸（瑕疵率過高、國際客戶要求 ESG 與 AI 品質檢測）。
  • 與筱涵的新創團隊合作，展開 需求分析 (S04) 與 技術評估 (S03)。
  • 引入 NLP（客服資料分析）、CV（瑕疵檢測）、生成式 AI（報告生成）。
  • 結尾：第一套 AI 系統上線，但遇到「資料品質不佳」與「員工抗拒」。

📘 第二集：《衝突與抉擇》

• 背景：全球 AI 法規加速，歐美企業要求供應鏈 AI合規 + 碳盤查。
• 劇情：
• • 柏翰推動物流數據化，子瑜研發多模態 AI（影像 + 文字 + IoT 感測器）。
  • 工廠內部出現阻力（老員工 vs AI 系統），引發勞資矛盾。
  • 國際合作壓力：法國客戶要求「即時瑕疵影像證據 + 碳排追蹤」；Maria 代表歐盟，強調「責任 AI」原則。
  • 技術核心：模型部署 (API, ERP/MES 串接)、MLOps、模型壓力測試。
  • 結尾：昱誠必須決定是否投資大量資金導入 AI 全面升級。

📘 第三集：《轉型之島》

• 背景：國際局勢動盪，中美科技戰加劇，AI 法規與產業競爭升級。
• 劇情：
• • 三位主角攜手打造「台灣 AI 智慧供應鏈」示範案，爭取歐盟合作。
  • 技術重點：
  • • 風險管理與責任 AI → 偏見偵測、模型可解釋性。
    • 多模態 AI → 在製造業、物流、客服全面整合。
    • 特徵工程 + 模型選擇策略 → CNN vs RNN 的應用場景分析。
  • 國際挑戰：必須在 COP30 會議前提出「台灣 AI 產業轉型白皮書」。
  • 結尾：台灣成功建立「AI＋淨零」轉型模式，角色們找到新的價值與方向。

📘 第一集：《浪潮初起》（約6000字，三段）

第一段：工廠的清晨與危機

位於南部的玻璃工廠，在晨霧裡響起了第一聲機器的轟鳴。

林昱誠站在產線邊，看著一批批新出爐的瓶子。他眉頭緊鎖——最新檢測報告顯示，瑕疵率高達 7%，遠超過法國客戶 PIGBEE 的良率容忍範圍。

PIGBEE的電郵冰冷而直接：

「如果下季度仍無法提供 AI 檢測報告 + 碳足跡數據，我們將暫停合作。」

昱誠知道，這不是單純的產線問題，而是整個企業的生死存亡。

父親一手打下的玻璃王國，如今正面臨國際供應鏈「數位化 + ESG」的雙重壓力。

第二段：新創的介入與衝突

在台北，張筱涵的新創公司正忙著為各大製造業導入 AI 解決方案。她與工程師蘇子瑜，受邀南下工廠進行需求分析。

「我們要先做 需求分析 ，把問題拆解成 AI 任務。」筱涵語氣冷靜。

• 產線缺陷檢測 → CV 模型（CNN + 影像分割）。
• 客戶抱怨與客服紀錄 → NLP+LLM 模型（情感分析）。
• 碳排放數據 → 生成式 AI 產生 ESG 報告。

子瑜卻有不同意見：「這些數據品質太差，直接上模型會爆炸。我建議先投入時間做 數據清理 + 特徵工程。」

昱誠皺眉，他擔心時間不夠，因為下一批貨下月就要交付。

工廠內部也開始反彈：老員工私下抱怨，「這些 AI 系統是不是要取代我們？」

第三段：第一套系統的上線

經過三週努力，第一套 AI 檢測系統終於在產線上線。AOI自動檢查機機掃描每一個瓶子，CV 模型比對與判斷是否合格。

然而，第一次測試就出了狀況：

• 系統過度偵測，誤判率高達 12%。
• 部分資料格式錯誤，導致報告延遲生成。
• 員工操作不熟練，流程出現混亂。

昱誠站在控制室，看著大螢幕閃爍的紅色警告。

筱涵冷靜地說：「這就是 技術評估的真實考驗。模型不會一開始就完美，必須不斷調校。」

子瑜則咬牙：「我需要更多乾淨的數據，否則這模型永遠學不會。」

第一集在這一刻劃下句點：AI 導入的第一步已經踏出，但真正的轉型，才剛剛開始。

📘 第二集：《衝突與抉擇》（約6000字）

第一段：國際壓力的加劇

春天的台北，總是下著濕冷的雨。林昱誠坐在高鐵車廂裡，盯著平板上的新聞：

「歐盟 AI Act 即將正式生效，要求供應鏈合作廠商必須提交模型透明度報告與碳足跡追蹤紀錄。」

這不只是技術問題，更是國際貿易的新規矩。

昱誠回想起上週的視訊會議。

法國客戶代表 PIGBEE 語氣堅決：

「我們需要即時的 AI 檢測數據，以及完整的碳足跡報告。若台灣工廠無法在三個月內符合規範，合作將中止。」

而歐盟顧問 Max 的警告更直接：

「不僅是碳規範，AI Act 也要求公平性、透明性與可解釋性。台灣企業若忽視，將不具競爭力。」

昱誠覺得心口沉重。他知道，如果不轉型，不只是工廠會失去歐洲市場，甚至整個玻璃產業都會被國際浪潮淘汰。

於是，他再次找上張筱涵與她的團隊，這次不僅是導入 AI，而是要徹底進行 MLOps 全流程建設：

• 資料收集與清理：確保碳排放數據與產線缺陷資料一致。
• 模型訓練與版本管理：透過 MLflow 追蹤模型實驗。
• 部署與監控：讓 AI 檢測系統能與 ERP/MES 系統串接。
• 治理與合規：撰寫 AI 使用規範，符合 EU AI Act 要求。

子瑜一邊喝著冷掉的咖啡，一邊敲鍵盤：「這已經不是單純的模型訓練，而是整個 AI 工程化。沒有 MLOps，這專案一定會爆。」

筱涵補充：「國際趨勢就是這樣走的。從 CBAM 到 AI Act，不再只是比價格，而是比誰能提供 可信賴的 AI。」

第二段：部署與衝突

一個月後，工廠裡搭建起了新的 AI 控制中心。

• 監控牆上顯示即時影像，電腦視覺模型自動標記出可能的瓶身裂痕。
• 碳排放儀表板同步更新能源消耗與排放數據。
• 生成式 AI 自動產出報告，寄送給法國客戶。

看似完美的數位化轉型，卻在內部引發劇烈衝突。

「我們在這裡做了二十年，現在卻要聽一台電腦說瓶子不合格？」

產線老員工抱怨聲四起，甚至有人拒絕配合，把 AI 系統關掉。

工會代表更是直言不諱：「這些 AI 導入，不就是為了裁員？我們的人怎麼辦？」

昱誠深知這不是單純的技術問題，而是 勞資信任危機。

他召開內部會議，試著解釋：

「AI 不是來取代大家，而是來輔助。我們需要人機協作：

• 員工負責最終判斷，AI 提供即時建議。
• 有些危險工序，AI 可以代替人去檢測。
• 數據透明化，是為了讓公司能繼續出口。」

然而，情緒不會因為解釋就消失。

尤其當 AI 系統在第一週出現「品質誤判」——將一批本應合格的瓶子標示為瑕疵，造成整批退貨，更加深了員工的不信任。

子瑜火冒三丈：「我早就說過，沒有更多乾淨的數據，模型準確率就是會卡住！」

昱誠忍不住拍桌：「你是工程師，不是只會抱怨！告訴我有效的解決方案！」

沉默片刻，筱涵冷靜地插話：「我們需要建立 資料回饋機制，讓員工能標註 AI 的誤判，並立即回饋到訓練集。這就是 MLOps 的核心——不斷迭代。」

第三段：抉擇與未來

五月的南部，陽光炙熱，工廠會議室的氣氛卻更為沉重。

財務長報告：「若要全面導入 MLOps，投資至少需要新台幣三千萬。」

工會代表則威脅：「如果 AI 系統取代人力而造成裁員，我們將發動工會抗爭。」

PIGBEE 再次來信，要求下季度出貨必須附上 AI 驗證報告 + 碳足跡數據。

所有矛盾，集中到昱誠的肩上。

夜裡，他獨自走在空蕩的產線，看著冷卻下來的玻璃瓶，彷彿也在問他：

「要不要賭這一把？」

回想這段時間，他學會的不只是 AI 的技術，而是 企業轉型的真相：

• 技術選型不只是選演算法，而是選擇未來的道路。
• 部署不只是上線，而是建立持續改進的機制。
• 風險管理不只是合規，而是讓員工、客戶與國際都能信任這套系統。

最終，昱誠在董事會上拍板：

「我們投資數位轉型。不只是為了歐洲客戶，而是為了讓這間工廠能在 AI 時代永續生存。」

工會代表愣住，筱涵微微一笑，子瑜則鬆了口氣。

因為他們都知道，這不僅是一場技術升級，而是一場真正的 產業革命。

故事尾聲，顧問Max 的一句話回盪在昱誠腦海：

「AI 的未來不是誰能訓練出最強模型，而是誰能建立一個 可信、可持續的 AI 生態系統。」

台灣玻璃工廠的轉型，才剛剛開始。

📘 第三集：《轉型之島》（約7000字）

第一段：政策與戰略

2026 年的春天，台北國際會議中心燈火通明。

一場名為 「AI＋淨零轉型國際論壇」 的活動正熱烈展開。

主題是台灣如何在 AI 發展 與 淨零碳排 的浪潮下，找到新的國際定位。

主辦單位是 經濟部產業發展署，而台上的產業代表講者之一，正是林昱誠。

昱誠在講台上，看著滿場的國內外聽眾，心中仍有些緊張。

他拿起簡報器，投影出第一張幻燈片：

「台灣南部玻璃工廠的 AI智慧＋低碳轉型之路。」

他回顧這兩年的歷程：

• 生產線導入電腦視覺（CV）自動檢測系統，將瑕疵率由12%降至 2%。
• NLP 系統分析客訴資料，幫助公司縮短問題回應時間 40%。
• 生成式 AI 自動彙整撰寫 ESG 報告，直接對接 PIGBEE 的供應鏈審核要求。
• 碳排放監測系統與 ERP 整合，視覺儀錶板能即時回報每一批玻璃瓶的碳足跡。

最重要的是，他們成為第一批 符合歐盟 AI Act + CBAM 雙重要求 的台灣製造業者。

台下的掌聲熱烈，但更大的挑戰正悄悄逼近。

Max（歐盟政策顧問） 在論壇後私下找上昱誠，語氣嚴肅：

「歐盟下一步，不只是 AI 合規，而是 AI 人才與責任生態系統。

台灣要在國際上站穩腳步，必須證明你們不只是單點應用，而是能培育出一批真正懂 AI 的專業人才。」

這句話，像針一樣扎進昱誠心裡。

因為他清楚，工廠的員工雖然逐漸習慣 AI，但專業人才的缺口，仍然是最深的痛。

同一時間，物流大亨 陳柏翰 也在論壇上宣布：

「我們將推動 智慧物流＋低碳運輸，並與多所大學合作，成立 AI 跨領域學程，培養下一代工程師與管理人才。」

論壇之後，台灣媒體的頭條寫著：

「產業＋政策雙管齊下，台灣啟動 AI ＆淨零人才大戰略！」

第二段：企業與人才

回到工廠，新的問題隨之而來。

雖然 AI 系統逐漸穩定，但人力轉型卻進展緩慢。

許多基層員工仍然只懂操作機械，對數據標註、模型回饋感到陌生。

子瑜焦急地對筱涵說：「我們需要一批能理解 MLOps 流程 的中階AI工程師，但現在全台灣幾乎找不到人。」

筱涵點頭：「所以我們要自己培養。企業內訓，搭配大學學程，甚至可以結合 iPAS AI應用規劃師 認證，讓員工有明確的成長路徑。」

於是，一個新的計畫在工廠內展開：

• AI 人才培育課程：將現有員工分批送去進修，學習 Python、SQL、資料清理與簡單模型訓練。
• 跨領域結合：與南部大學合作，培養「設計＋AI」人才，開發更具美感與低碳的玻璃包裝。
• 產學合作：與多所大學共同設立「AI＋低碳研究中心」，讓學生能在工廠實習，直接參與真實專案。

一場關於「教育與產業」的革命正在醞釀。

然而，內部阻力依舊存在。

工會代表依然擔心：「培訓之後，會不會有人被 AI 取代？」

昱誠在會議上坦誠：「短期內，部分職務確實會轉型。但我們會保障大家的工作機會，因為 AI 不是減少人，而是讓人能做更高價值的事。」

他的話語堅定，但能否被真正接受，仍需時間證明。

第三段：跨領域與國際舞台

2027 年秋天，台灣受邀在 COP30 氣候峰會 上，發表「AI＋淨零產業轉型白皮書」。

這份文件，由昱誠、筱涵、柏翰與多所大學、研究機構共同撰寫，內容涵蓋：

• 政策面：結合台灣 2050 淨零路徑，推動 AI 治理與責任原則。
• 技術面：多模態 AI 在製造、物流、能源管理的應用案例。
• 教育面：AI 人才培育策略，包含 iPAS 認證、跨校學程、產學合作平台。
• 產業面：企業如何在 ESG、CBAM、AI Act 的夾縫中，找到生存與突破之道。

會場中，來自世界各國的代表聆聽著台灣的報告。

當 PIGBEE 在會後握著昱誠的手時，語氣不再冰冷，而是帶著肯定：

「你們證明了，台灣不只是供應商，而是能提供 可信賴 AI＋低碳方案 的合作夥伴。」

Max 也點頭補充：

「接下來的挑戰，是讓這套模式擴散到更多中小企業。因為只有整個產業鏈升級，台灣才算真正完成轉型。」

子瑜在後台看著簡報，眼神閃爍著光芒。

他已經不是那個只顧著敲程式碼的工程師，而是一位能思考 如何讓技術改變社會 的專業人才。

筱涵則望向舞台，心裡暗自想著下一步：

「我們要讓 AI 不只是技術，而是文化的一部分。台灣，必須用自己的方式，走出 AI 的新道路。」

結尾

南部工廠的夜晚，燈火依舊。

不同的是，產線上不再只是冷冰冰的機器，而是 人與 AI 並肩工作 的場景：

• CV 系統自動檢測，員工進行最終確認。
• NLP 系統處理客服，管理員補上關鍵解釋。
• 生成式 AI 協助寫報告，專員負責審核與決策。

這是一種新的平衡，也是新的未來。

林昱誠走在產線，輕聲對自己說：「我們不是被浪潮推著走，而是學會駕馭浪潮。」

台灣的 AI 轉型故事，才剛剛展開。

✅ 第三集完（約7000字）

📌 本集重點：

• 台灣 AI 政策 → AI Act、CBAM、iPAS 認證結合 2050 淨零路徑。
• 智慧化＋低碳化導入 → CV、NLP、生成式 AI 與碳足跡整合。
• AI 人才培育 → 企業內訓、產學合作、跨領域課程。
• 跨領域結合 → 製造 × 藝術設計、物流 × 能源管理。