「科技始終來自於人性，但法律條文往往只能苦苦追趕科技的發展腳步。當產業真實應用走在法規前面時，若貿然一次性全面放寬，勢必伴隨無法預期的風險，因此在《人工智慧基本法》中，監理沙盒制度的落實就顯得格外重要。」 台中市立法委員黃健豪，在第九屆《Hit AI & Blockchain》人工智慧暨區塊鏈產業高峰會中表示。

回顧去年立法院推動《人工智慧基本法》過程，黃健豪提到草案初期的法案架構深受歐盟影響，思維較偏向防弊與監管。例如法案中特別強調風險分級與問責制度，要求各部會提出相應的風險控管機制，確保人類決策的最終主導權。這舉雖然保障倫理底線，但同時產業界也引發擔憂，若法規過度傾向監管，恐將成為產業發展的絆腳石。

為了解決法規與實務之間的落差，黃健豪與諸多委員要求納入法規第十一條的「監理沙盒」機制。他以最迫切需要沙盒驗證的自動駕駛結合AI場景為例，目前台灣的自駕規格大多停留在L2輔助駕駛等級，若貿然讓高階自駕車全面上路，勢必引發用路人與傳統計程車業的反彈。為此，黃健豪透露台中市政府正研議利用既有BRT專用道，作為自動駕駛公車的監理沙盒示範點。透過特定道路的真實場域先行測試，確認技術可行性與倫理風險，待機制成熟再全面推廣。

除了AI基本法，黃健豪接著提到《虛擬資產服務法》草案。過去台灣對虛擬資產多抱持不管顧的態度，導致市場長期處於無人監管的灰色地帶，甚至容易淪為詐騙與洗錢的溫床。如今隨著法案推進，央行與金管會逐漸將其視為正式的穩定幣，並要求發行商必須在台灣境內具備一定金額的擔保與清算機制。他認為這是好的開始，透過明確規範，虛擬貨幣才有機會轉化為具公信力的資產，進一步保障投資人權益並維持金融體系的穩定。

話題轉到台中在地的精密機械產業發展，黃健豪提到傳產若想要導入AI，最常遇到的阻力就是成本考量。多數企業主總會質疑，投入大筆資金升級自動化設備後，良率的改善是否真能反映在實質的營收獲利上？對此，黃健豪舉了兩個在地指標企業的成功案例。

首先是台中精機導入AI溫控系統情境，過去金屬加工極易受到廠房溫濕度微小變化的影響產生熱脹冷縮，需要仰賴大量人工巡廠與微調。如今系統能自動換算溫濕度對曲面的影響，並直接對機械刀具進行微調，不僅省去人工評估的時間，產出良率更大幅提升超過50%。

另一個指標企業是巨大機械（捷安特），其生產的高階電動輔助自行車E-Bike，導入NVIDIA系統後產能與精密度皆獲得顯著升級，甚至成為NVIDIA唯一指名的傳統製造業合作夥伴。這兩個成功典範，有效帶動周邊航太與精密製造業者的跟進意願。不過黃健豪也提醒，企業不能只停留在單純導入技術、提升代工良率的層次，盡可能結合中部的逢甲、東海等大學的學術資源，向上游的NVIDIA、Microsoft或Google爭取更多智慧財產權與研發定位，將核心人才留在台灣。

最後他針對算力基礎建設的議題提出呼籲，近年許多外商紛紛來台設立算力中心，但他認為政府在簽訂契約時，必須要求這些國際大廠切分一部分的運算資源，提供給台灣本土的中小企業作為開發場域。畢竟多數中小企業無力獨自建置龐大的算力模組，若缺乏政策與資源扶持，台灣企業在面對日本、韓國等國際競爭時，恐將錯失這波AI革命的優勢。此論述凸顯不僅是地方產業轉型的痛點，更是中央政府亟需積極斡旋的戰略目標。