AI越強，科技大學越關鍵：技職人才的黃金十年正在開始｜專家論點【郭啟全】

作者：郭啟全（明志科技大學 機械工程系暨機械與機電工程研究所 教授、明志科技大學 智慧醫療研究中心 教授、長庚大學 機械工程學系 合聘教授、明志科技大學 可靠度工程研究中心 教授）

人工智慧AI的快速崛起，正在重新改寫高等教育與就業市場的價值排序。過去許多學生與家長普遍認為，進入辦公室、從事白領工作，才代表穩定與專業；相較之下，技術工作常被誤解為黑手、辛苦、傳統或缺乏發展性。然而，人工智慧AI時代正在翻轉這一種觀念。當生成式AI可以協助整理資料以及進行初步分析時，許多高度重複、流程明確、可被數位化的白領工作，反而更容易受到衝擊。近期美國企業，例如：Meta、Amazon、Oracle、Microsoft、NIKE、Snap、Salesforce…..紛紛開始裁員，企業一方面縮減傳統人力成本，另一方面卻大幅投資AI基礎建設、GPU運算資源、資料中心與自動化系統。這代表企業並不是單純減少人力，而是重新分配資源，將工作重心從「人數擴張」轉向「AI驅動的高效率組織」。

對科技大學而言，這是一個非常重要的教育訊號。科技大學的學生不應只把AI視為威脅，而應理解AI正在創造新的產業分工。未來最有競爭力的人才，並不是只會坐在電腦前操作軟體的人，而是能將人工智慧AI工具、工程知識、實作能力與現場問題解決能力整合起來的人。這正是科技大學長期強調的務實致用、產學連結與技術實作精神。

從產業發展角度來看，藍領技術工人正面臨「黃金十年」的崛起機會，但這裡所說的藍領，是具備工程判斷、數位工具應用與現場整合能力的「新型技術人才」，例如: 模具加工、精密量測、半導體設備維護、智慧製造產線管理、自動化設備調校、機器人系統整合、電動車維修、資料中心機電維運、材料檢測與工業安全管理等工作，都需要人親自進入現場，觀察設備狀態、判斷異常原因，並進行即時處置。人工智慧AI可以提供分析建議，但無法單獨完成設備拆裝、校正機台、模具修整、製程試車與產線改善。

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人工智慧AI可以產生一份技術報告，但無法取代工程師在高溫、高壓、高速運轉設備旁所累積的經驗判斷。這表示，科技大學學生若能同時培養AI應用能力與工程實作能力，反而比單純白領工作者更具有抵抗取代性。未來企業需要的不是只會背理論的人，也不是只會操作單一機台的人，而是能理解問題、操作設備、判讀數據、改善製程，並利用人工智慧AI提升工作效率的複合型技術人才。因此，科技大學教育應更積極把人工智慧AI融入機械、電機、電子、車輛、材料、化工、資訊與半導體相關課程，使學生能在專題實作、實習、產學合作與實驗課程中，學會利用人工智慧AI協助品質預測、影像辨識、參數最佳化、故障診斷以及設備維護。

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因此，人工智慧AI時代對科技大學而言，不是危機，而是重新被看見的機會。所以，科技大學更應該凸顯「做中學」、「學中做」以及「連結產業現場」的特色。未來科技大學學生應培養三種人工智慧AI難以完全取代的能力。第一是實作能力，包括加工製造、機電整合、設備操作、量測分析與現場排除問題的能力。第二是跨域整合能力，能把機械、電控、材料、感測器、資料分析與AI工具連結起來，形成完整的工程解決方案。第三是人機協作能力，能善用AI提高效率，但仍保有人類在判斷、責任、創意與倫理上的主導角色。臺灣科技產業高度依賴製造、設備、材料、半導體與精密工程，這些領域都不可能只靠AI在雲端完成，而必

須仰賴大量懂現場、懂技術、懂系統的人才。科技大學學生若能把AI視為工具，而不是競爭者，就能在未來職場中建立新的優勢。人工智慧AI可能取代部分重複性的白領工作，但不容易取代能進入現場、解決真實問題、整合設備與製程的人。這正是科技大學人才的核心價值，也是臺灣技職教育下一個十年的關鍵使命。最後，筆者要強調的是，科技大學學生不僅有機會成為最懂得運用 AI 的新世代工程人才，更能以機械工程專業為基礎，解決產業現場問題，並支撐臺灣科技產業持續升級。圖1為機械工程與AI協作下的未來製造人才。