由財團法人李國鼎科技發展基金會與善科教育基金會共同主辦，並由台灣玉山科技協會及東南亞影響力論壇協辦的「2026 國鼎智慧城市論壇」於 6 月 10 日盛大召開。本屆論壇以「科技與永續，如何塑造明日智慧城市」為核心軸線，齊聚了台北市市長蔣萬安、桃園市市長張善政與高雄市市長陳其邁，產官學界代表在會中共同探討如何將人工智慧（AI）浪潮、大數據（Big Data）與數位治理深度結合，回應地方政府面臨的交通、淹水、救護、噪音、監控資源與行政效率等民生治理痛點。會中凝聚出核心共識：智慧城市絕非單純的冰冷技術堆疊，而是必須以人為本，透過跨局處協作讓居民生活更安全、更舒適、也更有溫度。

國鼎科技精神傳，跨城聯盟開新局

論壇開幕致詞時，主辦方特別帶領與會者回望李國鼎先生在 40 多年前帶領台灣走向科技轉型與半導體（Semiconductor）產業起飛的關鍵歷史。李國鼎科技發展基金會董事長王伯元指出，隨著城市人口快速向都市集中，如何讓龐大居民在城市中安居樂業、生活得更有尊嚴，已成為當代治理者面臨的核心挑戰。智慧城市的真實價值在於全面改善人民的日常生活，舉凡交通效率、治安維護、醫療資源分配、能源管理、高齡照護到環境永續等，皆是智慧城市發展必須納入的完整範疇，透過科技的賦能，將系統運作轉化為市民能實際感受到的溫暖服務。

同時具備善科教育基金會董事長與桃園市長雙重身分的張善政表示，半導體產業如今已開花結果，深入影響市民生活的各個層面，智慧城市（Smart City）的推動實為一門「沒有止境」的施政顯學。張善政進一步指出，雖然全台縣市定期透過國際智慧城市展進行交流，但實務上更需要各負責技術的主責單位親自報告實際做法，以達成截長補短之效。為此，張善政在會中正式倡議，除了業界既有的結盟，全台縣市政府應成立另一個跨縣市的「智慧城市聯盟」，建立機動且常態性的交流機制，讓各城市的數位施政步伐能手牽手推得更快、更穩。

台北內科引輝達，智慧助理全面開

台北市長蔣萬安在演說中強調，台北市正積極朝向人工智慧驅動的智慧城市（AI-Driven Smart City）願景邁進，致力讓人工智慧走進市民日常。為奠定穩固的數位治理基礎，台北市率全國之先訂定市政府人工智慧作業指引，明確規範同仁如何在安全、合規的前提下匯入與運用新科技，並編列了五年 10 億元的競爭型預算。在產業布局方面，台北市更成功爭取到輝達（NVIDIA）海外總部將落腳內湖科學園區，並於今年二月正式簽約設立台北子公司，資本額增資至 33 億元，預期未來新建與營運至少投入 400 億元並創造上萬個工作機會，帶來強大的產業群聚與磁吸效應。

隨後，台北市政府資訊局局長趙式隆在專題演講中指出，全球公部門目前正面臨嚴峻的缺工與公務員過勞危機。為此，台北市的策略是將人工智慧視為政府的新基礎建設，致力在數位世界中創造出具備自主運作能力的人工智慧代理人（AI Agent)。市府設定了明確的組織推動藍圖，要求每個機關採取一個資訊人員加上一個業務人員的「1+1」種子模式，並將政策責任層級拉高至簡任 10 職等以上的專門委員。台北市預計在 2027 年 12 月底前，達成全府公務員使用人工智慧代理人（AI Agent）比例達 100% 的願景，實現「AI 無門檻」的跨時代轉型。

開源共享無藩籬，東京合作實體化

在具體技術實踐上，台北市資訊局利用開源的高階自主人工智慧代理人框架「OpenClaw」，成功研發出安全且負責任的智慧助理系統「CiviClaw」。該系統扮演「數位總編輯」的角色，在完全隔離的沙盒（Sandbox）環境中運行以確保資安，每日自動掃描各局處大量的新聞稿與開放資料，轉譯為民眾易懂的語言，甚至能透過先進的文字轉語音（Text-to-Speech, TTS）技術，以市長原音合成日語新聞進行國際傳播。資訊局長趙式隆在會中宣布，台北市將在 GitHub 平台上完全開放「CiviClaw」的原始碼（Open Source)，承諾與高雄、桃園等其他城市無私共享。

除了數位世界的進展，台北市的眼光更延伸至跨國協作與國際傳播。台北市已於 2024 年 4 月與東京都廳簽訂實體人工智慧與新雙城合作戰略，共同推動實體人工智慧（Physical AI）領域的深度合作。此計畫旨在將台灣的半導體敏捷度與日本的精密機械技術強強聯手，依據日本武術「心技體」的框架，讓數位世界的代理人賦予實體載具，從元宇宙（Metaverse）走進真實世界。這項前瞻合作將優先應用於智慧運輸系統（Intelligent Transportation System, ITS)，全面提升台灣在車聯網對人工智慧（V to AI）的能力，為台北即將於 2029 年主辦的世界運輸大會（ITS World Congress 2029）做好迎頭趕上的萬全準備。

邁向城市主權 AI，數位孿生造分身

高雄市長陳其邁在致詞時由城市治理最貼近日常的民生痛點切入，指出在極端氣候變遷下，城市面臨的淹水、交通、救護等問題皆具備高度複雜性。傳統各局處各自布建監視器、資料分散於水利、工務與警政單位的孤島式運作（Silo AI)，往往導致跨部門協同不足並形成資訊壁壘。高雄市自三年前便積極嘗試打破這項分工限制，結合輝達（NVIDIA）與在地業者鑫蘊林科（Linker Vision）的技術資源，打造屬於高雄在地的「城市主權 AI（Sovereign AI)」，透過清洗與標註高達 2,000 TB 的本地影像資料，讓模型真正學會理解如宮廟繞境等美國通用模型中不存在的獨特城市語言。

高雄市政府資訊處處長劉俊傑進一步闡述，高雄主權 AI 的核心架構在於實踐從真實世界到虛擬世界、再部署回真實世界（Sim-to-Real）的完整循環。市府導入了三維高斯潑濺（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技術，配合光達（LiDAR）點雲掃描並賦予 RGB 數值，快速免去傳統繁瑣人工貼圖，在虛擬空間中建立 2 公分等級的城市 3D 數位分身（Digital Twin)。這些數位模型被放入「Omniverse」數位孿生平台後，便能人工製造與模擬下大雨、大量化學槽車密集行經等未來可能發生但真實宇宙中尚未出現的極端情境，讓智慧治理具備超前推演的空間。

算力調度福利制，專家系統精準推

為了讓 Omniverse 平台中的虛擬模擬結果具備實質的治理意義，高雄主權 AI 接入水利局的淹水專家模型與交通工程的 VISSIM 模擬系統。透過多照片的推理型視覺語言模型（Vision Language Model, VLM）的訓練，AI 成功從早期 1.0 的單張影像識別，升級為 2.0 的「推理型應用」與實體 AI 框架。模型不僅能看見塞車或淹水的結果，更能推測出其背後可能源於施工或坑洞的連鎖原因，進而透過代理型 AI（Agentic AI）自動呼叫工具調整交通紅綠燈號誌秒數，或將替代道路主動推播至 CMS 與導航軟體，預計可為改道民眾節省 15 分鐘。

劉俊傑指出，若要讓全府數萬支監視器同時即時辨識已訓練的 108 種情境，現有的運算能力面臨巨大的瓶頸。為了解決算力赤字，高雄一方面推動串流最佳化排程，依天候動態調度算力優先序，如下雨天優先投入積淹水偵測，雨後連續數天則調度算力至移動載具拍攝路面坑洞；另一方面，市府正與輝達及在地算力中心如鴻海、台積電（TSMC)、友達等企業合作，洽談建立一個類似電力排程的彈性「AI 電力網（AI Grid)」機制，規劃白天與夜間需求差異下的「算力福利」與跨縣市算力支援。

組織變革智發會，數據治水混人網

桃園市政府智慧城市發展委員會主任委員廖修武則分享桃園應對「治理赤字（Entropy Gap)」的組織變革心法。桃園在升格後十年內人口快速增長 30 萬人，工業產值超過四兆元，使市民在教育、醫療與交通上的需求呈指數級增長，然而行政資源的配置卻僅能線性增加。為克服公務員科技能量有限、資訊單位懂技術卻不知痛點、研考單位懂績效卻不熟科技的傳統組織斷點，桃園市於 113 年 1 月正式將兩局處合併成立「智慧城鄉發展委員會（智發會）」，並運用市長編列的 1.5 億元創新預算採取政府創投（Gov-VC）模式，嚴格審查並投資於具備跨局處共用能力而非單純展示的科技方案。

在具體智慧防汛治理上，桃園市水務局布建了由雨量監測、路面淹水、排水位及雨污水下水道等感測站組成的雲端物聯網（IoT）數據平台，精準將城市水情數位化，落實災前分析預警、災中決策派遣與災後復原檢討的 PDCA 管理循環。廖修武指出，大數據分析證實全城高達 80% 至 90% 的淹水皆是落葉與施工垃圾堵塞側溝所致，僅靠全台建置的近 600 個物聯網觀測站無法完全覆蓋死角。桃園因此採取「物聯網＋人力巡檢」的混合協作模式，結合環保局的環保志工與里長現場巡檢、拍照通報並即時清淤，成功使實施後的淹水次數大幅減少 61%。

科技執法大突破，救護一路顯成效

物聯網數據與跨機關協作的成熟，也讓桃園順利將科技應用延伸至緊急救護場景。由消防局與交通局聯手打造的「電子圍籬」（亦稱救護一路通計畫），旨在解決救護車抵達醫院前因路橋難以繞行而塞車的痛點。消防局將救護車的即時動態定位（GPS）資料提供給交通局，交通局則在醫院周邊劃設電子圍籬（Electronic Fence)。當救護車 GPS 訊號進入圍籬範圍內，系統便會自動觸發開啟綠燈以清空前方排隊車流。測量結果顯示，救護車的平均旅行時間因此大幅縮短了 45%，最高可達 80%，原本四分鐘的路程可在一分鐘內到達，更讓心肺功能停止（OHCA）患者的救護成功率顯著提升了 8%。

另一個具體科技治理案例，則是對改裝排氣管機車夜間噪音問題的強力整治。過去傳統由環保局與警察局設攤攔檢的執法模式人力成本高昂且每日僅能告發 7 件，面對全台及桃園市內超過 145 萬輛的機車，效果微乎其微。桃園智發會發現改裝排氣管具有獨特的視覺外觀特徵，因此透過跨機關協作，在警用機車上加裝兩個雙側 AI 視覺辨識攝影機，利用深度學習技術在巡邏勤務中即時捕捉車牌與違規排氣管顏色樣式。此 AI 執法方案讓稽查效率出現爆發性成長，半年內抓獲了 2000 多輛改裝車，成功促使全市的夜間噪音申訴陳情案件數顯著下降了接近 40%，夜間環境噪音也實質降低了 6 分貝。

智能號誌全球最，成果卓越受認可

在都市交通優化層面，桃園市面對大竹、內壢等交流道地區日益嚴重的壅塞壓力，在都市路幅難以拓寬的物理限制下，採取了優化號誌管理效率的科技防線。交通局整合了車種分類與排隊長度影像識別、不受下雨天候影響的微波雷達，以及車載 e-Tag 等三源真實數據（Real Data）來精準掌握即時與歷史交通模式。這些資料被匯入深度學習預測模型與數位孿生微觀車流模擬（Digital Twin Simulation）環境中，最終派工至多達 90 幾個路口的號誌人工智慧代理人（RL Agent)。每個路口的號誌不再各自為政，而是互相協調、共同計算整體路網的最佳通行方案，其施作規模高居全球第一。

桃園市這套以科學精神出發、成果高度可測量且可跨局處擴散的人工智慧城市治理模式，在實施後成功將車輛的平均停等延滯時間減少了 19%，並縮短了 5% 的路廊旅行時間。卓越的實踐成效不僅讓市民有感，近年來更連續獲得了國際知名機構如 Gartner 亞太區創新獎、IDC 智慧城市獎以及首爾智慧城市獎（Seoul Smart City Prize）的肯定。

論壇尾聲，主辦單位李國鼎科技發展基金會特別舉行致贈儀式，將李國鼎先生當年為籌資台積電（TSMC）而與企業大佬打高爾夫球聯絡感情所使用過的一號球杆，分別獻給三位市長，期許三市持續深化區域協作與開源分享的精神，共同為提升全人類福祉的智慧治理揮出關鍵一杆。

資料來源：
基因線上記者吳柏緯現場報導。

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