凌晨兩點，工廠設備傳出異常訊號，倉庫消防系統出現破口，場站某處浮現一個安全死角。然而多數企業在這個時刻，得到的答案是「事後才知道」。
過去十年，全球都在談智慧城市，但台灣具有優勢，也有明顯的弱點。《商業周刊》去年的封面報導「AI國力報告」揭示了一個殘酷現實：台灣在AI硬體製造排名世界第一，整體AI國力卻只排到全球第21名，最大的缺口在商業環境與應用開發。台灣生產了全世界最強的AI晶片，卻沒有充分應用到城市與企業的日常運作裡。這個落差，在5月20日商業周刊與中保科技聯合主辦的「亞洲AI智慧城市年會」中，被150位企業決策者一起檢視。
《商業周刊》總主筆呂國禎直言：「我們把所有能量都壓在AI硬體上，卻缺乏真正解決真實問題的AI應用公司，這才是台灣韌性的缺口。」韌性的真實樣貌是什麼？韌性的關鍵，在於讓系統比人更早察覺風險，把分散的節點整合成一個完整的神經系統。靠人力死守每個角落或是堆疊感測器與攝影機，已是上個世代的做法。這場年會從治理、產業、場域三個視角，重新探討台灣下一個世代的城市與企業競爭力。
臺北的雙引擎：把 AI 寫進城市治理的語言
身為首善之都，臺北市在AI智慧城市的發展卓然有成。臺北市長蔣萬安也於致詞影片中分享臺北市AI治理的成績，目前有超過600家AI相關企業，年成長率近30%。輝達（NVIDIA）海外總部落腳北士科，Google在士林設立海外最大硬體研發中心。臺北市更計畫串聯內湖科技園區、南港、北士科，打造國際級AI科技帶。
城市治理層面，臺北市建置了全災害AI平台，整合水情監測、數位防禦與跨局處應變機制，1999市民熱線也導入AI。這些治理成果讓臺北獲得被譽為「全球城市治理諾貝爾獎」的李光耀世界城市獎特別獎，成為台灣第一座獲此獎項的城市。蔣萬安在致詞中為整場年會定調：「科技讓城市壯大，施政的溫度讓城市偉大。當AI成為轉化城市文化的政府語言，臺北已經準備好與全球夥伴，攜手打造智慧、韌性與未來之都。」
科技導入不是目的，要嵌入治理才是價值
臺北市的城市策略，回應的是政府如何主動部署 AI；而對長期站在第一線的企業而言，挑戰的是另一個層次的問題：科技能不能真正進入城市的日常運作？中保科技董事長林建涵在致詞時，正面回應了這個提問。他開門見山指出：「我們做智慧城市這麼多年，目的不只是為了裝設備。」林建涵直言，「真正的價值，在於它有沒有讓人民的生活變得更簡單、更方便，而不是帶來更多的困擾。」中保科技服務超過百萬戶客戶，從系統保全防盜起家，歷經電子安防、人力巡邏、IoT感測，一路走到今天的AI規模化應用，這條轉型路徑，靠的是對客戶痛點的長期理解。
林建涵點出一個容易被忽略的觀念：科技導入不是目的，「能不能真正嵌入日常治理，成為穩定維運城市機能的基石，才是真正的價值」。他舉了一個近年最切身的例子：許多城市在 2025年的天災中暴露出感測設備失靈、跨單位資訊無法串接的問題，這不是設備不夠新，而是後續維運的整體機制沒有跟上。中保科技在這50年裡反覆累積的經驗，正是為了補上缺漏。
林建涵也透露了中保科技的下一步願景：「中保科技過去幫客戶解決過很多問題，未來我們也要把新的技術帶進城市，讓人民在面對地震、災難或施工風險時，能夠生活得更方便、更安心。」他特別強調，這場年會不是單向發表，而是學習的場合：「我希望透過交流和學習，讓不同企業一起進來，把台灣的城市做得更好。」
智慧城市的真正盲點：治理能否跟上
智慧城市發展三十年來，最常被誤解的一件事，是把「裝了多少感測器」當成智慧化的程度。京都大學名譽教授、前國立研究開發法人防災科學技術研究所理事長的林春男（Prof. Haruo Hayashi），深耕日本防災領域逾四十年，在學術界與政府體系皆享有崇高地位與卓越貢獻，此次應中保科技集團獨家邀請來台，出席年會分享他在智慧城市議題上的深刻洞察。他在演講中直接挑戰了這個迷思：「我們在智慧城市技術上投入了大量資源，但我們必須問：我們的城市真的變得更聰明了，還是只是變得更數位化了？」
他提出智慧城市的三層金字塔結構：底層是「文化」，是多年累積的行為模式與信任；中層是「科技與系統」，負責感測、分析與執行；頂層是「治理」，負責決策、引導與控制。城市的智慧不是來自科技，而是來自治理。巴塞隆納、阿姆斯特丹這些公認成功的智慧城市，未必科技最先進，但絕對是治理最成熟的城市。
林春男也點出多數智慧城市的設計盲點：過去的設計都假設系統永遠正常運作、數據隨時可用、網路永不中斷，但現實是系統隨時可能失靈。「當科技停擺時，能讓城市維持運作的，就是治理。」這正是下一個世代智慧城市必須補上的能力。
企業的下一個競爭，是營運模式
如果城市的智慧來自治理，企業的智慧又從何而來？麥肯錫全球董事合夥人張勤亞給出的答案是：營運模式。「技術已經不是門檻。」他用一個生動的比喻說明這個事實：過去五年的生成式AI像個「實習生」，被動等待人類輸入指令；今天的Agentic AI則完全不同，只要給定目標，就能自主拆解任務、串接工具、執行完整流程，「產能無限、永不下線」。技術門檻也在快速下降，AI 處理任務的複雜度每七個月翻倍，每個Token的使用成本三年下降300倍，模型在複雜任務上的表現已超越人類4倍。
工具進步了，企業的競爭力卻未必跟上。張勤亞指出一個全球企業普遍掉入的陷阱：買了AI工具、讓全員嘗試，卻沒有明確的投資報酬目標，專案永遠停在展示階段，無法跨部門規模化。他用一句話定義了AI時代企業的真正命題：「企業真正的競爭，不再是技術，而是營運模式。」
他認為，解方是「重連線（Rewire）」：把80%的資源集中在決定公司勝負的10至20個核心流程，由業務主管親自主導重構，培養能夠「建造」AI工作流的人才，而不只是「使用」工具的員工。
張勤亞最後留下一句話，回到了人機協作的本質：「AI Agent將處理所有低價值的執行工作，人類的終極任務是定義需求，把意圖、邊界限制與當前情況清楚表達出來。」這句話與林春男的治理論呼應：科技負責執行，人類負責定義方向。
從事後應變到AI事前預警：中保科的場域實證
中保科技整合本部執行長李榮貴的演講，用一組真實數據說明AI如何把「事前預見」從口號變成現實。
安防產業過去50年，最難突破的不是技術，而是人類視覺的生理極限。傳統模式下，一個警衛持續盯著螢幕，最多只能維持20分鐘的專注力，超過這個時間，專注力異常下降高達90%，「看著螢幕，卻不知道自己在看什麼」。AI介入之後，處理能力大幅提升：過去一個人最多監控50個客戶，現在一個人可以同時管理8,000個客戶。AI不是取代人，而是把人從機械性的重複監看中解放出來，專注在最有價值的決策上。
更關鍵的是，AI讓安防的邏輯從「事後處理」翻轉為「事前預見」。中保科目前已發展出至少14項AI自主預警，橫跨安全事件、異常行為與環境偵測三大類。臺北捷運發生持刀事件後，中保科技僅花三天就完成精準的刀械辨識模型訓練，系統一旦捕捉到持刀者，全自動發出警報。AI告警過濾機制更進一步把監控需求降低30%至70%。
在防災領域，AI智能煙火預警機能同時偵測抽煙、火源、火星與熱影像四種訊號，比傳統感測器更早預警，已部署於南投與台中的垃圾掩埋場；大面積場域則靠IoT無人自動巡檢與「中保無限飛」無人機系統，相較傳統人力成本降低50%。
李榮貴提出了中保科技導入AI的成本效益實際數據：綜合成本下降40%至60%，每年節省200萬元以上。這些數字並非來自單一試點，而是奠基於中保科技五十年累積的場域實證。竹科園區18年、歷經15代更新的安防系統，到全台各縣市的智慧停車與防災案場，中保科技在2026年宣告「AI 規模化應用元年」，從服務單一客戶，走向參與城市基礎建設。
被低估的減碳戰場：混凝土
當淨零成為全球共識，多數人聚焦在電力、運輸與科技廠減碳。但聯合國的數據揭示了另一個真相：全球40%的碳排放，來自營建產業。國產建材實業研發長楊志強的演講，從一個許多人沒注意的事實切入：混凝土，才是淨零路徑上最大的變數。
混凝土是人類除了水以外用量最大的材料，全球平均每人每年消耗2噸。只要混凝土的減碳能突破，營建業的淨零路徑就有解。國產建材的答案是「碳礦化技術（Carbon Mineralization）」：將二氧化碳注入預拌車回收水，生成奈米級碳酸鈣粉體，每立方公尺混凝土可減少5至11公斤碳排，同時填補內部孔隙，提升防震耐久性。這項技術已獲ISO 14067認證，實際應用於台積電建廠專案，成功將混凝土碳排量減少46.6%。
楊志強也提到國產建材推動15年的「混凝土安心履歷」，他用一個對比說明這個倡議的精神：「超市25元的小白菜都有QR Code追溯產地，一棟動輒千萬的房子，更應該有完整的材料履歷。」減碳與建築安全，需要在同一套履歷裡被看見。
公私協力的願景：從「我想要」變成「我們想要」
城市治理談到最後，總會回到同一個問題：政府與企業如何真正合作？公私協力（PPP）這個議題在年會壓軸的焦點對談中成為熱點話題。談公私協力，無法繞過臺北市這幾年最大的制度創新。臺北市政府已整合超過二十五個局處數據，建立統一視覺化平台，讓交通、交安與災防即時資訊在同一平台呈現，這套架構更為臺北拿下2025年IEEE智慧城市競賽已開發經濟體首獎。
臺北市政府資訊局局長趙式隆主導推動的AI三支箭「立典章、奠根基、促落地」，替臺北爭取到五年期 AI 專項預算，把臺北市定位為台灣最新的AI應用生活實驗室。趙式隆本身有十年創業背景，這份履歷讓他能同時站在甲方與乙方的視角看公私協力。
主持人呂國禎請趙式隆談公私協力時，先引述趙式隆曾公開說過的話：「政府不是一個很好的甲方。」趙式隆解釋，過去當CEO只要對董事會與股東交代，能賺錢就沒事；但政府是純花錢的單位，必須對民代與大眾交代，KPI完全不同，文書作業成為必要之惡。他直言：「像中保這麼有執行力的廠商，願意接政府案子的其實不多。文書成本排擠了利潤，導致政府花更多錢，卻拿不到想要的解決方案。」這是一句出自局長口中的內部檢討，也是臺北市設立TPMO（臺北智慧城市專案辦公室）的起點。
TPMO的核心精神，是把「從0到1的實證」與「從1到100的採購」徹底脫鉤。趙式隆說：「政務官可以負政治責任，所以我願意幫文官跟事務官擔責任。」TPMO提供單案最高150萬、跨局處200萬元補助，讓企業在容錯空間內進行概念驗證（PoC）測試，培養出一群懂得與公務員溝通的廠商。他點出 公私協力真正的心法：「無論公部門或企業，都要從『I want』變成『We want』，兩邊一起贏。」公私協力不再是採購關係，而是夥伴關係。
城市治理的下一步，是讓AI直接參與緊急應變的決策。趙式隆以2022年跨年晚會為例，市府透過大數據掌握每50平方公尺的人流密度進行交通調度，但他事後反思，這套機制能處理的是「分鐘級」的決策。若面對如同韓國梨泰院踩踏事件那種「秒級」災難，傳統的回報、會議、指令層層傳遞模式絕對來不及。
「對於時效性的緊急危難，我們必須讓 AI 機器決策加入政府的應變系統裡。即便機器有誤判風險，這種風險是現代政府應當有肩膀承擔的。」趙式隆說，在AI國家基礎建設上，「如果算力是國家核心競爭力，算力與能源就必須被視為國家級的基礎建設，就像高鐵、公路一樣。」他認為，這不只是地方政府能做的事，需要中央、地方、民間企業共同組成「亞洲隊」。
林建涵從企業端，補上了公私協力最常被忽略的盲點。許多政府標案只編列硬體建置費，後續維修與服務成本完全缺席，對企業而言「根本無法長期經營」。他舉一個真實案例：中保科技原本負責某城市路邊智慧停車業務，後來由其他廠商標走，新系統極度不穩定，帳單無法送達，民怨四起，最終還是找中保科來處理。林建涵說：「技術大家都有，但真正讓城市走向科技化，還是要看廠商穩定的後續服務，跟政府的管理有沒有搭配起來。」這句話呼應了趙式隆「I want變We want」的論點：公私協力的真正瓶頸，在於雙方能否建立長期共擔的責任關係。
對未來的視野，兩位與談人高度一致。林建涵說，台灣雖然很小，「但小而美，是一個非常好的測試與實證場域」，每年智慧城市展都有許多亞洲國家希望把台灣的技術複製出去。趙式隆則透露，臺北市與中保科技今年以聯合展區的方式，向外宣示政府與民間不再是傳統的甲方乙方，而是夥伴關係；他上個月也代表蔣市長到日本與東京都廳簽署合作備忘錄：「我們談的格局不只是兩個城市。如果我們做得好，就是一個亞洲隊。」呂國禎則總結：「AI 智慧城市公私協力的真正起點，是願意讀懂彼此。」
中保科技的下一個五十年願景：建構具備預見能力的「城市大腦」
這場年會真正的核心議題，不是AI技術、不是智慧城市、也不是哪一家企業的技術，而是城市治理的宏觀格局。當風險變成系統性的，當城市與企業必須從「事後應變」走向「事前預見」，台灣這個小而美的實證場域，能不能在全球智慧城市的下一個世代，扮演領跑者的角色？
林春男在演講中給了答案：「下一個全球智慧城市的典範，很有可能不是來自矽谷，而是來自台灣。」這個論點的基礎，在於台灣同時擁有其他地區難以複製的條件：強大的數位基礎建設、高度的社會協調力，以及在地震、颱風、缺工、能源轉型多重壓力下，反覆培養出來的危機應變能力。這座島嶼，本身就是一座壓力測試實驗室。
中保科技的轉型，回應的是台灣在AI時代的關鍵命題：場域經驗如何轉化為規模化的應用能力。中保科技已經用百萬戶場域的應用實績、20年竹科實證、15代系統迭代，證明這條路是可行的。當城市與企業同時面對勞動力短缺、極端氣候與能源轉型，中保科技2026年宣告的AI規模化應用元年，是台灣AI國力從硬體製造強國走向AI應用強國的關鍵宣示之一。
