iVOD / 162087

Field Value
IVOD_ID 162087
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/162087
日期 2025-05-29
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-22-14
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期教育及文化委員會第14次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 14
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 22
會議資料.委員會代碼:str[0] 教育及文化委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期教育及文化委員會第14次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-05-29T10:36:01+08:00
結束時間 2025-05-29T10:49:06+08:00
影片長度 00:13:05
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/99583f279a18fcc19b60a89532903b321219069fb8f2289f0b07ac742f6d23202b94a1fe9365f2f35ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳秀寳
委員發言時間 10:36:01 - 10:49:06
會議時間 2025-05-29T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期教育及文化委員會第14次全體委員會議(事由:處理114年度中央政府總預算有關國家科學及技術委員會主管預算解凍案22案。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 6.62909375
transcript.pyannote[0].end 7.37159375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 12.68721875
transcript.pyannote[1].end 14.00346875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 15.04971875
transcript.pyannote[2].end 15.97784375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[3].start 15.97784375
transcript.pyannote[3].end 17.42909375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[4].start 19.77471875
transcript.pyannote[4].end 20.48346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 20.65221875
transcript.pyannote[5].end 21.59721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 21.83346875
transcript.pyannote[6].end 45.07034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 45.45846875
transcript.pyannote[7].end 48.79971875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[8].start 49.54221875
transcript.pyannote[8].end 52.57971875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[9].start 52.66409375
transcript.pyannote[9].end 75.61409375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 75.00659375
transcript.pyannote[10].end 80.40659375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[11].start 78.66846875
transcript.pyannote[11].end 106.52909375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 94.12596875
transcript.pyannote[12].end 94.54784375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 106.52909375
transcript.pyannote[13].end 144.58221875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 112.21596875
transcript.pyannote[14].end 112.90784375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 124.80471875
transcript.pyannote[15].end 125.31096875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 129.17534375
transcript.pyannote[16].end 129.36096875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 144.58221875
transcript.pyannote[17].end 152.15909375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 152.51346875
transcript.pyannote[18].end 165.57471875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 165.57471875
transcript.pyannote[19].end 192.96284375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[20].start 169.25346875
transcript.pyannote[20].end 171.21096875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 171.21096875
transcript.pyannote[21].end 171.22784375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[22].start 174.45096875
transcript.pyannote[22].end 174.97409375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 174.97409375
transcript.pyannote[23].end 175.04159375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[24].start 193.13159375
transcript.pyannote[24].end 195.61221875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[25].start 196.03409375
transcript.pyannote[25].end 198.39659375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 199.61159375
transcript.pyannote[26].end 207.74534375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 204.97784375
transcript.pyannote[27].end 205.38284375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 207.37409375
transcript.pyannote[28].end 266.48721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 213.65159375
transcript.pyannote[29].end 213.66846875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 213.66846875
transcript.pyannote[30].end 215.79471875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 221.80221875
transcript.pyannote[31].end 222.22409375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[32].start 235.62284375
transcript.pyannote[32].end 236.70284375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[33].start 267.26346875
transcript.pyannote[33].end 300.87846875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 301.08096875
transcript.pyannote[34].end 315.81284375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 315.42471875
transcript.pyannote[35].end 323.72721875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 323.37284375
transcript.pyannote[36].end 326.39346875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 324.58784375
transcript.pyannote[37].end 325.38096875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 326.68034375
transcript.pyannote[38].end 331.77659375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 329.88659375
transcript.pyannote[39].end 330.34221875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 331.59096875
transcript.pyannote[40].end 348.71909375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 348.71909375
transcript.pyannote[41].end 356.54909375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[42].start 355.85721875
transcript.pyannote[42].end 358.47284375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 357.42659375
transcript.pyannote[43].end 370.38659375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[44].start 371.01096875
transcript.pyannote[44].end 376.34346875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 376.15784375
transcript.pyannote[45].end 379.22909375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 380.64659375
transcript.pyannote[46].end 382.08096875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 381.30471875
transcript.pyannote[47].end 382.09784375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[48].start 382.09784375
transcript.pyannote[48].end 382.53659375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 382.53659375
transcript.pyannote[49].end 385.33784375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 384.46034375
transcript.pyannote[50].end 396.59346875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 396.37409375
transcript.pyannote[51].end 398.28096875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 397.52159375
transcript.pyannote[52].end 413.70471875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 413.80596875
transcript.pyannote[53].end 486.01409375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[54].start 418.31159375
transcript.pyannote[54].end 418.69971875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 426.81659375
transcript.pyannote[55].end 427.17096875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 443.33721875
transcript.pyannote[56].end 444.14721875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 466.01721875
transcript.pyannote[57].end 466.65846875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[58].start 486.67221875
transcript.pyannote[58].end 555.43784375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[59].start 555.70784375
transcript.pyannote[59].end 571.23284375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 562.22159375
transcript.pyannote[60].end 562.33971875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 571.03034375
transcript.pyannote[61].end 591.16221875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[62].start 591.16221875
transcript.pyannote[62].end 646.00596875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 639.50909375
transcript.pyannote[63].end 641.48346875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 646.42784375
transcript.pyannote[64].end 666.88034375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 664.95659375
transcript.pyannote[65].end 696.74909375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 668.19659375
transcript.pyannote[66].end 668.60159375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 697.98096875
transcript.pyannote[67].end 730.61721875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 729.50346875
transcript.pyannote[68].end 764.13096875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 732.94596875
transcript.pyannote[69].end 734.34659375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 739.84784375
transcript.pyannote[70].end 740.42159375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[71].start 760.75596875
transcript.pyannote[71].end 761.85284375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[72].start 763.77659375
transcript.pyannote[72].end 779.60534375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 765.63284375
transcript.pyannote[73].end 766.03784375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 778.84596875
transcript.pyannote[74].end 780.33096875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 781.66409375
transcript.pyannote[75].end 785.96721875
transcript.whisperx[0].start 6.676
transcript.whisperx[0].end 7.077
transcript.whisperx[0].text 請廣告吳主委有請吳主委 配質詢 謝謝
transcript.whisperx[1].start 19.933
transcript.whisperx[1].end 48.43
transcript.whisperx[1].text 陳委員好主委好主委從去年五月TED發表之後本席就持續在關心關於TED相關的議題包括資料庫的更新以及後續的推廣等等那去年的七月呢國客會跟中研院為了持續投入旗艦級TED研發像輝達的AI超級電腦申請的這個算力的應用那想請教主委旗艦級TED跟之前發表的TED有什麼不一樣
transcript.whisperx[2].start 50.486
transcript.whisperx[2].end 78.664
transcript.whisperx[2].text 過去我們TIDE在國會內部我們找這個學界專家來協助發展它是一個示範性的作用也是少量的經費但是我接著以後我就決定要把它擴散擴散就是我們要更多的研究人力進來那現在包含學界已經在增案了跟更多的學術研究的專家所以是延續之前的TIDE但是是規模內容更多
transcript.whisperx[3].start 79.124
transcript.whisperx[3].end 105.23
transcript.whisperx[3].text 更進步更進步那中央研究院其實最近也有蠻好的這個進展他們將來會公佈他們研究的成果那我們也希望說藉由國科會的產學合作也希望產業界也投入投入相關的這個研究所以將來一定會發展得更順利那國防中心會建立一個平台這個平台會讓新的我們研究的成果除了TED之外還有其他的模型陸續會掛上來
transcript.whisperx[4].start 106.57
transcript.whisperx[4].end 131.228
transcript.whisperx[4].text 是 在外國許多AI都會推出APP讓民眾方便使用那在高使用率的這個情況之下可以即時的搜尋網頁做即時的回應其實很多使用者他會習慣使用他使用的很順手他也會建立他的使用的慣用的模式那後續對我們TED在推廣上就會有一點難度因為他已經習慣使用這樣子的一個APP
transcript.whisperx[5].start 132.589
transcript.whisperx[5].end 151.322
transcript.whisperx[5].text 國客會這邊有沒有計畫就是說我們要提供我們的Tide的內容有更具台灣文化的這些相關的資料將Tide打造成適合台灣人使用的這個AI工具報告委員 委員的建議非常好我其實正在提醒我們的國網中心因為現在Tide的這個應用
transcript.whisperx[6].start 152.583
transcript.whisperx[6].end 170.984
transcript.whisperx[6].text 平台在觀光中心建立那我也希望觀光中心也發展出讓民眾都可以使用到的Tide的這個應用這個我們觀光中心努力一定在年底之前我要求它一定要完成都可以使用到主要是要說它是好用是順手的所以我會希望說我們建制
transcript.whisperx[7].start 172.125
transcript.whisperx[7].end 190.698
transcript.whisperx[7].text 泰德的時候我們要結合更多的台灣的文化特色例如我們台灣的慣用語我們的台語更多台灣的元素甚至我們的風俗習慣讓民眾在使用的時候覺得說這是符合我們使用的而不是我們去遷就他其他使用的這些軟體而且這是軟體是適用於我們我們國安中心張主任你要不要保證一定要好用
transcript.whisperx[8].start 199.711
transcript.whisperx[8].end 215.352
transcript.whisperx[8].text 保證我們會把用台灣的元素再放在這些語言模型裡面讓大家覺得好用然後也是有台灣味謝謝您的保證因為其實AI軟體是越用越好用因為越多人使用它才會是順手的是那我們資料就會更多
transcript.whisperx[9].start 215.632
transcript.whisperx[9].end 234.152
transcript.whisperx[9].text 我們越多民眾來下載更多產業來運用它的時候我們TiDE的效益會更大更高所以感謝您的保證我也希望說盡量我們加更多的元素就是台灣人的習慣的就是會運用到的這些元素進去的話我們民眾會喜歡的去使用它習慣的去使用它
transcript.whisperx[10].start 235.794
transcript.whisperx[10].end 238.715
transcript.whisperx[10].text 謝謝陳委員接下來我想請教主委我們國會會這邊有宣布說為了補足人力的缺口會投入智慧型機器人的研發包括像人型、四角型、四膀型等等而且首先會以智慧醫療及餐飲、旅宿業的應用為主計畫兩年之內就會有產品可以進入市場來應用
transcript.whisperx[11].start 259.281
transcript.whisperx[11].end 266.117
transcript.whisperx[11].text 我想請教主委目前有計畫優先研發哪一種類型的機器人可以最快的投入市場
transcript.whisperx[12].start 267.295
transcript.whisperx[12].end 288.006
transcript.whisperx[12].text 好 我們現在臺灣面臨最嚴重的人力短缺的部分可能是在健康照護的產業 旅宿餐飲的產業這些產業的需求 就是民眾的需求會造成我們自己在製造端 在系統設計供應端這邊的產業投入的意願
transcript.whisperx[13].start 292.668
transcript.whisperx[13].end 315.496
transcript.whisperx[13].text 我們如果沒有借助我們自己產業的實力的話我們要自己發展我們的應用的產業是很困難的所以我的策略就是要針對現在台灣最嚴重的我們人力缺乏民眾需求最高的這個產業會先發展所以大概現在設定的目標在健康紮戶以及旅宿餐飲這個會先做那至於其他的學術研究部分是我們完全開放
transcript.whisperx[14].start 315.936
transcript.whisperx[14].end 331.533
transcript.whisperx[14].text 在这两个方面我们关于智慧医疗及旅宿餐饮业我们去设计一个怎样形态的机器人来服务型都是服务型会跟人接触的那么我们也有跟产业来沟通吗我们是贴近他们的需求的吗
transcript.whisperx[15].start 331.633
transcript.whisperx[15].end 348.489
transcript.whisperx[15].text 有 我們在規劃過程當中就是陸續跟學界跟產業界特別是產業界有兩種一種就是科技的供應端的產業那是台灣最強的我們的製造業那另外一種就是科技需求端的產業就是我們AI要應用到百工百業所有的
transcript.whisperx[16].start 348.769
transcript.whisperx[16].end 369.039
transcript.whisperx[16].text 本集的意思就是說我們去研發這個機器人提供給我們這樣的產業來使用的時候要是符合他們需求的方向要符合需求這是最重要沒有錯那國科會這邊也預計在國研院下面要設置機器人研究中心將以研究人工智慧為主那麼機器人本體的部分是由工研院來進行研發嗎
transcript.whisperx[17].start 371.035
transcript.whisperx[17].end 395.631
transcript.whisperx[17].text 工研院跟國研院都會研發 國研院就是要連結學界 工研院就是要連結產業界那機器人研究中心的設置的規劃是怎麼樣規劃 設置 研究中心的設置我們會利用工研院在南部的院區 南分院它就是在台南的六甲 在烏山頭水庫旁邊它有既有的基地 所以我們就不必再花
transcript.whisperx[18].start 396.491
transcript.whisperx[18].end 401.033
transcript.whisperx[18].text 是本來就有個基地在那個地方建立這個研究的團隊跟產業界一起設計未來的產品然後製造基地經濟部也下來協助經濟部現在正在規劃一個智慧機器人的產業園區
transcript.whisperx[19].start 413.86
transcript.whisperx[19].end 431.51
transcript.whisperx[19].text 主任因為最近就是人力荒啦各個產業尤其像醫護最近也爆很多出走潮那在本席的選區有很多傳統產業不同類型的工業也都有人力荒那國客會這次機器人的研發雖然你們是以智慧醫療及旅宿餐飲為主
transcript.whisperx[20].start 432.751
transcript.whisperx[20].end 437.095
transcript.whisperx[20].text 也希望說陸續我們要針對工業這方面來研發機器人希望說國會會跟經濟部這邊要多於產業溝通因為傳產其實這個人力缺一直讓這個產業都非常煩惱很緊張那如果說我們可以盡快的跟產業來了解那我們研發可以舒緩這相關人力缺工壓力的這樣子的機器人這也是產業的福音
transcript.whisperx[21].start 456.092
transcript.whisperx[21].end 482.67
transcript.whisperx[21].text 所以也希望說我們說兩年之內我們這個機器人就會進入市場來應用這個希望可以很快有好消息而且得到好的回饋那我們來發展各種的機器人來協助產業好那接下來我要請教主委是說黃能勳先生來台演講的時候有提到說會跟國科會這邊合作AI基礎設施那想請教主委針對合作的內容到目前我們有沒有討論規劃出一個比較具體的範圍或是項目
transcript.whisperx[22].start 487.312
transcript.whisperx[22].end 513.117
transcript.whisperx[22].text 我們還沒有具體的項目但範圍大致是了解範圍就是說輝達跟鴻海他們會合作建立非常大的資料中心超級電腦的算力這個算力的目的他們宣布的一個名詞叫做AI Factory就是AI的工廠它的工廠不是指的硬體製造它是要把AI各種各樣的應用的軟體要開發出來
transcript.whisperx[23].start 516.258
transcript.whisperx[23].end 542.304
transcript.whisperx[23].text 讓各行各業都可以使用AI我們國科會跟他合作主要就是在將來可能會推動智慧程式各種各樣的應用結合學界力量跟產業界力量一起來開發來滿足未來應用的需求這個需求也會搭配剛剛提到的我們機器人的產業因為將來要有硬體還要有AI就是我們要發展
transcript.whisperx[24].start 544.404
transcript.whisperx[24].end 568.974
transcript.whisperx[24].text 機器要使用的智慧就是大腦相關的東西會包含晶片也包含軟體也包含控制的部分就是小腦的部分這個在中部特別強的就是控制的部分然後在北部特別強的就是晶片的產業跟南部系統的設計整合會結合在一起所以我們整個台灣都會一起來發展相關的產業
transcript.whisperx[25].start 571.135
transcript.whisperx[25].end 590.123
transcript.whisperx[25].text 好那另外針對黃榮勳先生他有發表說對AI機器人的想法跟展望其實我們隔空會這邊也發表了智慧機器人的計畫那科學園區也新增了3000公頃的這個園區用地那這個部分我們是要為了佈局配合機器人計畫還是要用於跟輝達合作的這個AI基礎設施
transcript.whisperx[26].start 591.263
transcript.whisperx[26].end 611.777
transcript.whisperx[26].text 其實兩個都會有需要因為兩個都會用到非常先進的半導體那這個半導體現在我們最強的就是台灣的先進製程製造的半導體產業它是台積電帶頭整個供應鏈我們在這個供應鏈國產自由的比例也越來越重所以我們現在對未來產業的需求對於我們國家的經濟的發展
transcript.whisperx[27].start 617.04
transcript.whisperx[27].end 640.377
transcript.whisperx[27].text 我們國家安全的保障等等都非常重要那我們希望說把未來這個到2050年這個產業發展的這個需求先把它規劃起來先期規劃的好處是說我可以有足夠的時間把我們的生態保育把我們的社區文化的這個維持都能夠在我們在未來科學研究的發展當中同時都把它納進來讓民眾可以減低民眾的疑慮因為
transcript.whisperx[28].start 646.822
transcript.whisperx[28].end 661.395
transcript.whisperx[28].text 園區的開發是要讓大家生活更好所以不是只有工廠經濟面而已而是要把文化的保持生態的保持做得更好這種新型態的園區開發我們就用大範圍但是低密度的這種開發
transcript.whisperx[29].start 663.538
transcript.whisperx[29].end 666.161
transcript.whisperx[29].text 來發展未來的新的園區謝謝主委你們這邊是考慮到很周詳喔那另外我要請教說因為現在在教育界我們昨天教育我們也討論了這個問題就是關於川普政府暫停學生簽證的這個面試
transcript.whisperx[30].start 680.2
transcript.whisperx[30].end 694.158
transcript.whisperx[30].text 那麼如果未來川普政府他這種美國製造的思維主要您覺得說未來美國政府會不會禁止美國人才外出就是說如果以後美國相關高科技人才將也留在美國為主您覺得說對台灣或是對國際間會不會造成怎樣的影響
transcript.whisperx[31].start 698.415
transcript.whisperx[31].end 720.53
transcript.whisperx[31].text 我相信美國政府可能有時候有一些個案我沒有辦法評論但是整體來講美國是一個非常創新的國家我相信這種個案其實不會是全面性的會發生美國從它的歷史上看起來也是非常
transcript.whisperx[32].start 721.371
transcript.whisperx[32].end 734.6
transcript.whisperx[32].text 非常仰賴他的移民各個年代的移民對美國的創新跟他的經濟發展有非常大的貢獻主委您的意思是說應該不至於發生這樣的狀況但是其實本席要強調就是說其實我們國際相關的科技產業的局勢其實變化萬千
transcript.whisperx[33].start 740.383
transcript.whisperx[33].end 763.889
transcript.whisperx[33].text 有时候一个想法一句话一个决定可能就会马上会颠覆我们原来合作的相关的模式那我希望说国会会你们作为主要支持我们基础科研的这个部会以及我们是引领整个科技发展的这个方针的领头羊我们对随时对着注意这个国际上局势的变化我们必须可以随时做出反应我们守护科技也要守护人才
transcript.whisperx[34].start 764.81
transcript.whisperx[34].end 779.947
transcript.whisperx[34].text 謝謝委員提醒對於我們自己在海外的留學生我們也都有機制也會來協助他們協助他們要轉還是要回來有好的機會讓他們發展這個我們都會注意好 謝謝主委 謝謝主席謝謝陳秀寶委員質詢 觀眾請回座我們接下來休息五分鐘