台北市長選舉最近討論松山機場遷建打造 AI 園區的政策，首先要肯定實質政策的討論。這是一個值得討論的重大城市發展構想，但這個議題可能要把「松山機場遷移」與「台北發展 AI」分開成兩件事來討論與處理。無論有沒有 AI，松山機場存廢和遷移仍然可以討論。但即使松山機場不遷移，台北也不能因此停止發展 AI。
蓋 AI 園區之前，先釐清城市要發展哪幾層 AI
我們要更進一步思考的是：AI 發展真正稀缺的可能不只是土地，而是 AI 人才與各種生產要素的有效組合。從竹科到南科，台灣過去的產業發展，確實透過科學園區集結了大量企業、資本、人才與供應鏈，創造了舉世矚目的成就。AI 產業涵蓋半導體、算力基礎設施、模型、軟體、機器人到各種產業應用，不同領域對土地與實體設施的需求完全不同。
因此，我並不反對 AI 園區。相反地，產業聚落、土地、基礎建設與企業集中，在特定情境下確實能夠創造很大的產業價值。最近政府宣布將從美國德州開始布局 AI 產業園區，就是一個很好的例子。對台灣 AI 供應鏈而言，進入美國市場需要的不只是把企業搬過去，也需要土地、基礎設施、行政協調與供應鏈聚落，讓台灣企業能夠降低進入當地市場的門檻。在這樣的情境下，園區是一個合理而且有價值的政策工具。
但不同於傳統產業，AI 涵蓋的領域非常廣泛，每一種 AI 活動需要的生產要素與空間條件也不同。算力中心需要充足、穩定且具有成本競爭力的電力，機器人需要工程人才與真實測試場域，AI 軟體需要持續創新的團隊、資料與客戶，而快速成長的新創企業則需要足夠的風險資本與國際市場。這些資源並不需要全部集中在同一個實體場域，卻必須能夠有效地連結、流動與配置。因此，當我們討論台北的 AI 園區時，應該先問：這座園區究竟要解決哪些問題？我們更應該先釐清城市希望發展什麼 AI 應用與產業，再決定需要什麼樣的政策目標與基礎設施。AI 時代的產業競爭力，要看一個經濟體能否持續將不同資源組合成新的生產力。
強化 AI 工作執行能力，以市民為中心提供一條龍服務
同時，AI 不只是一個新的科技產業，更是一場正在改變所有產業的生產力革命。過去談產業發展，我們往往關注能夠培育多少企業、創造多少工作機會、增加多少產值。但 AI 對經濟和社會的影響，包括製造業、服務業、金融業、醫療、教育乃至公共行政，都可能因為 AI 而重新設計工作流程、產業分工與商業模式，從根本影響經濟成長的結構。未來的城市競爭力，除了企業和工作者能夠透過 AI 創造新的經濟價值，更包括一座城市能夠部署多少新的 AI 生產力。當 AI 成為可以在授權與監督下完成工作的 AI 勞動力，城市就必須開始思考如何讓這些新的生產力進入真實世界：城市本身就是 AI 最龐大、最複雜，也最具價值的真實世界應用場域。
一座城市每天都在運作商業、交通、醫療、教育、社會福利、公共安全、能源、水資源、廢棄物處理與數以萬計的行政服務。這些系統彼此依賴，也存在大量需要人力協調、資訊交換和判斷的工作。AI 如果能真正進入這些場域，不只是提高行政效率，更有機會從根本上改變城市服務的品質、成本與運作方式。以城市政府自身的運作為例，AI 的導入不應只停留在聊天機器人、協助公務員撰寫文件或建立各局處的個人應用。真正的挑戰，是讓 AI 能夠在明確授權、資料治理與責任制度下，參與跨局處流程的實際工作。
中央與地方政府已經開始陸續推動 AI 作業指引、創新應用預算、公務人才培訓與跨系統 Agent 協作，這些是值得支持的起步。下一個問題是：當一位市民或國民申請服務，需要跨越不同部會局處、不同資訊系統與行政流程時，AI 能否在合法、安全且有人負責的條件下，協助政府把事情真正完成？AI 行政的下一個階段，不只是讓公務員更會使用 AI，而是重新設計以人民為核心的政府工作方式。
Physical AI 部署上路，城市要先準備好場域與事故責任管理
另一個即將到來的劇烈變化，是 AI 正在從數位世界進入實體世界。自動駕駛汽車、無人機、服務機器人與各種自主移動設備，正在進入城市道路、建築、醫療機構、物流體系與公共空間。當機器不再只是依照固定指令運作，而能夠感知環境、做出判斷並採取行動，城市便開始面臨全新的治理課題。哪些道路可以允許自駕車運行？無人機如何使用都市空域？機器人在公共空間發生事故時，由誰承擔責任？中央政府固然必須負責相關法律與監管制度，地方政府也需要建立實際部署、場域管理、事故應變和跨機關協調的能力。AI 不會等園區蓋好才開始發展，Physical AI 的時代，更不會等到城市準備好才開始。
以城市需求推動 AI 市場形成，六都各憑既有優勢找定位
城市還有一個經常被忽略的角色：不只是 AI 產品的採購者，也是新市場的形成者。城市擁有大量真實而持續存在的公共需求，如果能夠提出明確問題、建立透明的採購與驗證機制，讓企業在符合安全與公平競爭的條件下進行測試、部署與改善，就可能讓原本停留在實驗室的技術，逐漸成為具有商業價值的產品與服務。政府、企業、研究機構與資本可以在這個過程中共同創造價值。城市的產業政策，除了吸引企業進駐，更應該深究如何讓創新在這座城市發生、被驗證，並進一步形成可以擴張的新市場。
當然，不同城市也不需要追求同一套 AI 產業發展模式。台北擁有企業總部、金融、醫療、教育、軟體服務與國際商務等資源，可以思考如何將這些條件轉換為 AI 應用與新創發展優勢。台中擁有精密機械與製造產業基礎，Physical AI 與機器人或許具有不同的發展可能；高雄則可以從港口、物流、重工業與能源等場域，深化自己的 AI 發展方向。這些都需要進一步的產業分析與驗證，但基本原則應該清楚：城市競爭要看誰最能結合自身既有優勢，在全球 AI 經濟中建立不可替代的位置。
AI 治理要可問責，以成果而非預算檢驗成效
另一方面，AI 能力愈強，城市所需要承擔的治理責任也愈大。當 AI 開始處理市民資料、協助行政判斷，甚至控制實體設備，政府就必須面對資料使用、身分與權限、資安、演算法偏誤、人工監督、事故責任及市民申訴等問題。我們的《人工智慧基本法》，已經要求政府使用 AI 執行業務或提供服務時，應進行風險評估並建立相應規範或內控機制。但法律原則只是起點，真正困難的是如何轉化為每天都能運作的制度。政府不可能因為 AI 存在風險就拒絕創新，也不能因為追求效率就忽略責任。可信任的 AI City，必須同時具備創新部署的能力，以及管理創新風險的能力。
因此我們也需要重新思考，應該如何衡量一座城市的 AI 發展成果。過去的城市建設很容易用投入多少預算、興建多少設施、吸引多少投資來衡量，但 AI 的價值更需要從實際成果來判斷。市民取得服務的時間縮短多少？公務體系是否釋放出更多人力處理高價值工作？有多少 AI 產品真正完成部署、形成可持續的服務模式？事故、錯誤及申訴是否受到有效管理？這些指標的衡量方法固然需要建立，但只有從投入轉向成果，我們才能分辨一座城市究竟是用 AI 在作秀，還是真正在應用 AI。
四年後用四種能力檢視我們的 AI City
當 AI 成為在授權與監督下完成工作的 AI 勞動力（包含虛擬和實體，agentic 和 robotic），整個社會對工作、教育與人才的定義也必須改變。我們需要培養懂得與 AI 協作、管理 AI、判斷 AI 工作成果的新世代領導力。傳統工作如何轉型？新的教育體系如何培養這些能力？AI 創造的生產力如何轉換為產業競爭力與國民所得？這已經超越地方政府的施政範圍，而是台灣邁向下一階段的國家戰略。隨著 2026 年地方選舉白熱化，這不只是六都市長候選人應該回答的問題，更是 2028 總統大選時，每一位候選人都必須充分準備與面對的重大課題。
新一屆六都市長將展開未來四年的任期。到了 2030 年，我們至少應該從市長的四種 AI 能力，來檢視一座城市是否真正迎接了 AI 時代：
第一，AI 工作執行能力
能否讓 AI 在授權、監督與責任制度下真正完成工作？
第二，Physical AI 部署能力
能否讓自駕車、無人機與機器人安全進入城市？
第三，AI 市場形成能力
能否透過城市需求、採購與產業合作形成新市場？
第四，AI 治理能力
能否建立與 AI 發展速度相適應的授權、監督、安全與責任制度？
這些都會是全台六都市長候選人必須面對的課題。松山機場的未來可以繼續討論，但我們的 AI City，不能等到園區蓋好才開始治理。
【作者揭露】作者為 TechOrange 科技報橘社長，同時擔任 AI 解決方案公司 Taiwan Expert Modeling Company 台灣專家模型公司創辦人暨執行長。本文為作者個人觀點，不代表任何政黨或候選人立場。
＊首圖來源：Unsplash
