一個以AI為核心的未來數位藍圖

FIND研究員：陳竑旭

全球正進入一個以人工智慧為主導的全新數位時代。與過去以單一系統或應用為中心的IT架構不同，未來的數位世界將由大量智慧化元件、AI模型與自動化代理所構成，形成高度互聯、即時反應且能自我學習的數位生態系。這些趨勢不僅關係到企業競爭力，更將深刻影響政府治理、城市運作與國家級數位主權的布局。

這一波科技浪潮的本質，不只是單點技術的突破，而是一個從「平台、模型到治理」的整體升級。它同時改變了軟體如何被開發、系統如何被協同運作，以及資料與人工智慧如何在可信任的環境中被安全地使用。

一、數位與AI基礎架構的全面重構

首先，未來的系統不再以傳統軟體工程為核心，而是轉向「AI 原生」的開發模式。這類新型平台將生成式AI深度嵌入應用程式生命週期中，從需求分析、程式碼撰寫、測試到部署都由AI共同參與。這將大幅降低開發門檻，使小型團隊也能打造高複雜度系統，並加快政府與企業的數位創新速度。

在此同時，為了支撐日益龐大的模型訓練與即時推論需求，專為AI設計的超級運算平台將成為新一代基礎設施的核心。這些平台不僅整合GPU、專用AI晶片與高速網路，還能為城市級或國家級AI應用提供高效能與高可用性的算力基礎。與此並行的另一項關鍵能力，是在運算過程中保護資料本身的機制。未來的系統將不只是在儲存或傳輸時加密資料，而是在「使用中」就對資料進行保護，使即使在共享雲端或跨組織合作環境中，也能安全地進行分析與模型運算。這將對跨部門資料共享、國際合作與敏感資料處理產生革命性影響。

二、從單一AI到多智慧體協作

如果說過去的AI像是一個高度聰明的工具，那麼未來的AI將更像是一個「團隊」。多智慧體系統的概念，是讓多個具備專業能力的AI代理人共同協作，每一個代理人負責不同任務，例如資料蒐集、風險評估、流程優化或決策建議。透過這種方式，複雜的城市營運、企業管理與公共服務流程都可以被自動化與智慧化。與此相輔相成的是專為特定產業或場景訓練的語言模型。這些模型不再追求通用性，而是針對醫療、金融、城市治理、製造或法律等領域進行深度訓練，確保在專業術語、法規遵循與情境判斷上具有更高準確度與可靠性。

這使AI從「能聊天」進化為「能負責任地提供專業建議」。進一步地，人工智慧也將從純數位世界走向實體空間。透過感測器、機器人、無人系統與邊緣運算的整合，AI能夠即時感知環境、理解現場狀況並執行實體行動。這類「物理型 AI」將在交通管理、公共安全、製造、物流、醫療照護與城市維運中發揮關鍵作用，使數位決策與真實世界行動高度同步。

三、信任、治理與資安成為戰略核心

當AI與自動化深入社會核心系統時，最大的風險不再只是系統失效，而是錯誤決策、資料濫用與惡意攻擊。未來的資安策略將從被動防禦轉為「預測與預防」，透過AI分析行為模式與威脅訊號，在攻擊發生前就啟動防護機制，主動阻止風險擴散。同時，數位內容與資料的真實性將成為社會信任的基礎。各類文件、影像、模型輸出與資料集，都需要具備可驗證的來源與修改歷史，以確保其未被竄改或偽造。

這類「數位溯源」技術將在政府治理、司法系統、供應鏈與媒體領域中扮演關鍵角色。此外，隨著AI成為企業與政府的重要生產力工具，專門用來管理與保護AI系統的安全平台也將成為新一代關鍵基礎設施。這些平台將負責模型存取控管、資料保護、使用行為監控與風險評估，確保AI的使用符合組織政策與法規要求。

四、地緣政治與數位主權的融合
在全球化與地緣政治高度交織的時代，資料與數位基礎設施已成為戰略資產。未來的組織必須根據不同國家與地區的法律、隱私規範與政治風險，調整其資料存放、雲端架構與AI部署方式。這種「地緣化數位治理」將影響從政府資料中心到跨國企業雲端布局的每一個決策。

結語

整體而言，2026 年的科技趨勢呈現出一個清晰方向：人工智慧將不再只是技術部門的工具，而是整個組織與城市運作的中樞神經系統。成功的關鍵不在於是否導入AI，而在於是否能建立一個安全、可信任、可協同且具備地緣韌性的數位與AI生態系。能夠掌握這些趨勢的組織，將在未來十年的全球競爭與城市治理中占據明顯優勢。

參考資料來源：

1.https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2026

2.https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends.html

3.https://www.wavestone.com/en/insight/technology-trends-2026/

4.https://www.europeanbusinessreview.com/5-technologies-that-will-reshape-travel-in-2026-and-its-not-what-you-think/

5.https://www.techradar.com/tech/the-biggest-tech-trends-to-expect-in-2026

從政策到落地：法國如何用預算與績效推動智慧城市安全

FIND研究員：李仕媛

法國近年以「城市韌性」為核心推動智慧城市安全，結合公共空間、交通、關鍵基礎設施與防災治理，透過明確預算投入與績效導向機制，讓 AI 與影像技術實際解決城市安全痛點。

在推動智慧城市與安全相關應用時，法國並非由單一部會或中央政府全面主導，而是採取一種「中央訂方向、地方做事情、專責單位負責執行」的治理模式。中央政府的角色，主要在於設定政策方向、提供資源與建立使用原則；真正讓技術落地、系統上線的，則多半是地方政府與其所屬的專責執行機構。

在中央層級，內政部負責公共安全與城市安全的政策方向，相關經費通常編列在年度內政與國家安全預算中，用於支持地方政府在公共空間、交通節點與大型活動場域導入數位化與智慧化的安全管理工具。雖然這類預算分散於不同專案之中，但在巴黎、里昂等大型城市，單一智慧安全專案的規模，往往可達數百萬歐元。

 法國投入540億歐元，將新興技術導入智慧城市與安全

另一條重要資源線來自生態轉型部。隨著防災與氣候風險被納入安全治理的一環，法國透過環境與能源管理署（ADEME）等單位，投入大量國家與歐盟資金於城市韌性、防災監測與環境安全相關應用。這類計畫的年度總體資金規模可達數億歐元，並特別重視「能否帶來實質改善」，例如是否縮短災害預警時間、提高高風險場域的監測覆蓋率，或改善跨部門的應變效率。

在技術與產業層面，法國政府則透過「France 2030」投資計畫，為智慧城市與安全相關技術提供長期支持。France 2030 整體投資金額約 540 億歐元，其中相當一部分用於 AI、邊緣運算、資安與可信賴數位系統的研發與示範。這類計畫通常要求技術必須實際進入場域試行，並以示範成果、系統穩定度或後續擴散潛力作為是否持續支持的重要依據。

在地方層級，智慧城市安全應用多由城市或都會區政府統籌推動，但實際執行工作，往往交由地方政府持股或主導的半官方公司負責。這類機構在法國被稱為 SPL（地方公共公司）或 SEM（公私合營公司），負責交通、都市更新、能源與智慧城市等專案。它們不僅能動用政府預算，也實際掌握技術選型與合作夥伴的決定權，是智慧城市安全系統能否落地的關鍵角色。

以巴黎為例，公共運輸系統由 RATP 集團負責，鐵路車站由 SNCF 旗下單位管理，機場則由巴黎機場集團營運，這些單位在推動智慧安全專案時，都必須提出具體成果作為交代，例如系統是否如期上線、場域覆蓋範圍是否擴大、事故或異常事件的回應時間是否改善。這些「看得到的成果」，正是法國在智慧城市安全治理中，用來評估政策成效與後續投入的重要依據。

圖1：巴黎機場集團目前正在機場設施內測試使用無人機，以檢查某些建築物和設備的狀況，如測試煙霧偵測器的有效性或進行預防性監控等新用途。

圖片來源：GroupADP官網

參考資料來源：

1.https://www.economie.gouv.fr/france-2030?utm_source=chatgpt.com#
2.https://www.collectivites-locales.gouv.fr
3.https://www.engie-solutions.com/fr
4.https://www.ecologie.gouv.fr/
5.https://www.parisaeroport.fr/en/group/strategy/innovation/connect/robotics

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