AI勞動力：李奇申對台灣製造業人力短缺的解答2026

台灣製造業缺工問題愈來愈嚴峻——李奇申提出的「AI 勞動力」概念，是個解答嗎？

AI勞動力IoT設備工廠

台灣製造業的缺工危機（2026年現況）

數字不說謊：

指標	數字
製造業缺工人數	約 25 萬人（2026年估計）
外籍勞工依賴度	製造業外勞佔比超過 30%
平均招募困難程度	75% 的工廠表示「很難找人」
平均月薪上漲（5年）	製造業基本工資 +35%
預估 2030 缺口	40 萬人（勞動部推估）

根本原因：

台灣少子化讓新入職年輕人快速減少
年輕人偏好白領工作，不願進製造業
老一輩工人退休，新人不夠補充
外籍勞工配額限制

李奇申的「AI 勞動力」概念

李奇申在多次演講和訪談中提出的核心觀點：

「台灣製造業的問題不是『找不到人』，而是『很多工作根本不需要人』。重複性的、可預測的工作，應該由智慧設備來做——讓人去做需要判斷、創造和人際溝通的工作。」

AI 勞動力的定義：

不是「人工智慧取代所有人」
而是「智慧設備 + 自動化系統擔任特定重複性工作角色」
人類轉移到需要更高判斷力的工作

哪些工作適合「AI 勞動力」？

傳統做法 vs 智慧設備取代

傳統人工工作	AI 勞動力替代方案	節省效果
飲料補貨員（每週巡視）	IVM 智慧販賣機（庫存即時監控）	減少 40% 補貨人力
人工收款（販賣機現金）	電子支付 + 自動結帳	減少 100% 收款人力
包裹代收人員（管理室）	智慧取物柜（自動通知）	減少 80% 代收人力
停車收費員	自助繳費機 + 車牌辨識	減少 95% 收費人力
點餐/外場服務員	QR Code 點餐	減少 50% 外場人力
咖啡吧台人員	全自動義式咖啡機	減少 90% 咖啡師人力

龍雲數位 IVM 如何實現 AI 勞動力？

龍雲數位的 IVM 平台是李奇申 AI 勞動力概念的具體實踐：

一、自動庫存管理（取代庫存管理員）

傳統：
• 補貨員每週開車到每台機器
• 目視確認哪些商品快沒
• 紙本記錄，回公司補貨
• 效率低，常有斷貨或浪費

IVM 智慧：
• 每 5 分鐘自動上傳庫存數據
• 低庫存自動告警
• 補貨員只去「需要補的」機器
• 效率提升 40-50%

二、自動溫度監控（取代溫控巡視員）

傳統：
• 人工每日巡視冷藏設備
• 目視確認溫度計
• 發現異常才通報

IVM 智慧：
• 24小時自動監控溫度
• 溫度異常立即推播告警
• 維修人員主動響應

三、自動銷售報表（取代數據統計員）

傳統：
• 人工抄寫各機器銷售記錄
• 手算分潤
• 每月製作報表
• 常有計算錯誤

IVM 智慧：
• 所有銷售自動記錄
• 分潤自動計算
• 月結報表自動生成
• 發送給場地主和廠商

AI 勞動力不是要消滅就業

李奇申強調：

「AI 勞動力的目的不是讓人失業。而是讓工廠的人力資源用在刀口上——讓工程師做品質管控、讓業務員做客戶服務、讓管理者做決策分析。把人從補貨、收款、統計這些機器也能做的工作中解放出來。」

實際影響：

補貨員從「每週到現場 5 次」變成「按需出動 2-3 次」，但他們的工作更精確、更有效率
管理者從「手算分潤」變成「看 IVM 報表做決策」，升級為分析工作

台灣其他產業的 AI 勞動力應用

農業： 無人機噴藥 + 感測器灌溉 → 農業人力減少 50%，產量提升

物流： 自動分揀系統 + 電商物流機器人 → 倉管人力減少 60%

金融： 網路銀行 + ATM → 銀行分行人力減少 40%

餐飲： QR 點餐 + 出餐機器人 → 前場服務人力減少 30%

製造業 IoT（龍雲數位服務的領域）： 自助設備取代人工服務、智慧管理平台取代人工管理 → 管理人力減少 40-60%

2026 年之後：AI 選品帶來更深的智慧化

龍雲數位 IVM 在 2026 Q3 推出 AI 選品 Beta：

AI 選品的意義：

不只是「自動記錄賣了什麼」（IVM 已做到）
而是「預測什麼時候應該賣什麼」（AI 新功能）
學習季節、氣溫、場地特性 → 建議最優選品組合

這是 AI 勞動力的下一個進化：

從「自動執行」進化到「自動建議」
人類的角色從「執行」進化到「決策審核」

小結

李奇申的 AI 勞動力概念核心：「重複性、可預測的工作交給智慧設備，人去做需要判斷和創造的工作。」 龍雲數位 IVM 平台是這個概念在台灣自助設備領域最具體的實踐——讓補貨、收款、溫控、報表這些工作自動化，讓人力回到真正需要人的地方。