台灣半導體產業走向全球設廠，企業最大的瓶頸就是海外現場人才的斷層，看到企業端的需求，雲科大直接從海外招募的源頭切入。
在亞洲部分，我們目前招收了將近50位日籍學生在雲科大就讀四年制大學部，修讀半導體專業課程，畢業後可自由選擇留在台灣或回到日本當地的半導體廠服務。
全台第一套H200：備妥解決問題的軍火庫
要招募國際學生來台唸書，雲科大不是紙上談兵，而是真的有蓋「軍火庫」。雲科大內部建置了無塵室（Cleanroom）與完整的半導體製程設備，學生在校內就能親手操作，加上業界資深工程師到校協同授課，讓學生畢業後就能直接對齊產線需求，發揮即戰力。
根據美國《U.S. News & World Report》日前公布2026–2027年度「全球最佳大學排名」「電腦科學」領域，雲科大名列全球第308名，是全台科技大學第一名，師資與模型開發能量非常厚實。很多人好奇，雲科大怎麼可能比一般大學更早引進頂尖算力？
NVIDIA於2023年底發布H200新一代AI運算晶片後，市場上許多人仍在觀望，我們隨即向臺灣代理商洽詢，並著手規劃採購。當時H200才剛進入量產階段，臺灣代理商也缺乏相關設備的銷售經驗，但我們仍決定率先引進，並爭取原廠協助建置冷熱通道、機房高架地板及專用空調。2024年12月，學校完成NVIDIA DGX H200系統裝機，成為全臺第一個啟用這套系統的機構。2025年，我們再引進第二套，進一步擴充學校的AI運算資源。
提早佈局算力，這些軍火庫的佈建，不是為了學校評比好看，而是要為師生備妥充足的彈藥，讓他們能上場操作、有實際場域與工具去實作，學校才能打造出解決產業痛點的實用模型。
這套從產業痛點出發、再用AI協助解題的模式，已透過智慧辨識產業服務研究中心（IRIS）形成規模。中心目前已服務超過400家企業，並累積近3億元產學合作成果，應用範圍從智慧檢測、智慧醫療一路延伸到不同產業場域。
科技蹲下來照顧人：工安檢測與自駕車基地
真正的AI訓練操作不能懸在半空中，必須扎根在現場解決問題。雲科大在這方面，有很多實驗場域，開花結果。例如在工安智慧方面，與台灣世曦工程顧問合作開發工地影像分析大語言模型，工地人員只要上傳施工照片，AI即可協助辨識工地影像中的工安或品質異常，並由後臺人員覆核確認。過去這些訊息都得派員去現場監工，但現在AI可自動生成工安日誌與品質報告書。
在智慧交通領域方面，雲科大執行教育部智慧電動車電控系統區域產業人才培育計畫，由教育部補助、學校配合，共投入1.4億元，建置智慧電動車系統整合、車用PCB與智慧座艙電控等實作場域，讓學生從車用電路板製作、AI感測辨識、智慧座艙互動一路做到整車系統驗證。目前也與中南部5縣市6所大學合作，透過跨校課程、師資交流、專題合作及設備共享，把智慧電動車人才培育資源擴大到區域夥伴學校。
懂台語的偏鄉智慧醫療：減輕醫護工作負擔
如果要談AI回饋偏鄉，最能體現科技溫度的，是我們與台大醫院雲林分院、國衛院合作的偏鄉醫療計畫，希望讓台灣的長照從治療走向預防。
以雲林地區為例，過去偏鄉長者做篩檢，十項檢查需十位不同科別醫生、耗時兩週彙整報告；現在醫護人員只要透過AI整合系統，可快速生成具個人化參考價值的健康與醫療建議。
雲林偏鄉長者平均年齡近八十歲，考量部分長者教育程度與語言使用習慣，系統會自動產出三種版本，分別是給專業醫護、家屬、現場照護人員。同時，考量長者習慣講台語，我們特別開發以台語互動的在地AI，讓長者互動更具親切感。根據第一線醫護人員回饋，這樣的方式大幅降低了他們的工作量。
作業答案已不重要，訓練思辨才是核心
身為教育者，我知道現在的學生對未來出路很徬徨，充斥著AI會不會取代工作的焦慮，甚至已經反映在大學學測分發分數波動上。
但我認為這類擔憂有些過頭了。AI確實會取代重複性高的routine工作，但最終做決策、負責任的永遠是人。就像我們的偏鄉健康報告或生產線瑕疵檢測，AI可以完成前期篩檢，最後確認仍須交給醫師與專業工程師。AI時代不可逆，學校須迎來教學翻轉。有不少學生交作業連內容都不看，直接叫AI產出貼上，然後老師再去改千篇一律的答案，這樣的教學互動，已經沒有意義。
未來的教育重點不是給答案，而是透過面談、口頭報告與交叉提問，訓練學生思辨能力。
走出去的勇氣比專業更重要
除了專業技能，面對全球化競爭，年輕世代最重要的其實是兩件事：勇氣與外語溝通力。
我們在校內引進二十六位外師、招攬五百多位外籍生營造雙語環境，並透過豐泰企業創辦人王秋雄設立的獎學金，補助學生赴德國、日本、美國交換半年以上。近年學校也推動「千鷹計畫」，目標每年讓超過1,000人次學生赴海外交換或參與國際交流，把國際移動力從少數學生的經驗，逐步變成更多學生都能參與的學習歷程。
我常告訴學生，在路上常看到外國年輕人背個背包、語言不通就敢跑來台灣探索。我們要走出去，最大的障礙往往不是專業，而是有沒有那份勇氣。具備基本的英語溝通與口語表達能力，加上跨出舒適圈的勇氣，才能真正具備全球移動力。
科技有邊界，終究回歸人性溫度
我從1993年開始做類神經網路研究，當年我在醫院做MRI影像處理，一張圖要運算一整天，下班時得在螢幕貼上一張「執行中，勿動」的紙條，隔天上班才能知道結果；那個時候的電腦速度不夠快，產業應用影響有限；直到2012年NVIDIA GPU與CUDA架構成熟，世界才真正開啟AI落地的實踐。
我在AI領域三十多年，一路看著技術翻天覆地，但我始終認為，科技不能取代人性，人類對AI也不該具備全面性的依賴，否則我們的世界隨之而來的，會是虛無的迎合、人云亦云的偽善與欺瞞。
當所有人都能習慣躲在鍵盤後工作時，人與人的疏離感只會加深。正因如此，回到學校與課堂，最關鍵的事情不是追逐追不完的技術新詞，而是訓練學生的口語表達、人與人的實體互動，以及清晰的思辨能力，這才是台灣教育者以人為本，最需要秉持的核心價值。
戰略備忘錄
「教育的本質，不是教學生找答案，而是教他們在科技面前保有思辨的判斷與人性的溫度。」
——雲科大校長／張傳育
