iVOD / 164724

Field Value
IVOD_ID 164724
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/164724
日期 2025-10-28
會議資料.會議代碼 院會-11-4-6
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期第6次會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
會議資料.會次 6
會議資料.種類 院會
會議資料.標題 第11屆第4會期第6次會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-10-28T11:17:39+08:00
結束時間 2025-10-28T11:48:35+08:00
影片長度 00:30:56
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/92aebe1c891438fa80c869ef712f3a7b89a1be6dc52a58ecfa70843d993d5f9ebfd7d0b5a5c6118a5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 羅明才
委員發言時間 11:17:39 - 11:48:35
會議時間 2025-10-28T09:00:00+08:00
會議名稱 第11屆第4會期第6次會議(事由:一、對行政院院長施政報告繼續質詢。二、討論事項:本院交通委員會報告併案審查委員徐巧芯等23人擬具「道路交通管理處罰條例第七條之一條文修正草案」等案共4案。(施政質詢後接續進行)三、上午9時至10時為國是論壇時間。四、下午2時15分至2時30分為處理臨時提案時間。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 0.63846875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 1.11096875
transcript.pyannote[1].end 2.10659375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 2.61284375
transcript.pyannote[2].end 3.30471875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3].start 11.15159375
transcript.pyannote[3].end 11.87721875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[4].start 12.18096875
transcript.pyannote[4].end 16.99034375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[5].start 17.76659375
transcript.pyannote[5].end 19.18409375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[6].start 19.36971875
transcript.pyannote[6].end 24.19596875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[7].start 31.06409375
transcript.pyannote[7].end 31.58721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[8].start 32.11034375
transcript.pyannote[8].end 37.54409375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 33.10596875
transcript.pyannote[9].end 33.59534375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[10].start 37.71284375
transcript.pyannote[10].end 40.34534375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[11].start 41.83034375
transcript.pyannote[11].end 43.87221875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[12].start 44.20971875
transcript.pyannote[12].end 50.06534375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[13].start 50.70659375
transcript.pyannote[13].end 51.38159375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 51.87096875
transcript.pyannote[14].end 53.22096875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[15].start 53.50784375
transcript.pyannote[15].end 54.72284375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 55.02659375
transcript.pyannote[16].end 56.78159375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 57.38909375
transcript.pyannote[17].end 59.26221875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 59.90346875
transcript.pyannote[18].end 62.51909375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[19].start 62.82284375
transcript.pyannote[19].end 63.05909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[20].start 63.05909375
transcript.pyannote[20].end 70.02846875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[21].start 70.14659375
transcript.pyannote[21].end 72.01971875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[22].start 72.27284375
transcript.pyannote[22].end 73.55534375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[23].start 73.99409375
transcript.pyannote[23].end 77.45346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[24].start 77.60534375
transcript.pyannote[24].end 79.59659375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 79.79909375
transcript.pyannote[25].end 84.05159375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[26].start 88.89471875
transcript.pyannote[26].end 89.09721875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[27].start 89.09721875
transcript.pyannote[27].end 91.20659375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[28].start 91.59471875
transcript.pyannote[28].end 94.90221875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 96.16784375
transcript.pyannote[29].end 99.89721875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 99.94784375
transcript.pyannote[30].end 99.96471875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[31].start 99.96471875
transcript.pyannote[31].end 103.13721875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[32].start 104.18346875
transcript.pyannote[32].end 105.12846875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[33].start 105.39846875
transcript.pyannote[33].end 106.22534375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[34].start 106.46159375
transcript.pyannote[34].end 108.38534375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[35].start 108.95909375
transcript.pyannote[35].end 112.04721875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[36].start 112.63784375
transcript.pyannote[36].end 114.34221875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 115.64159375
transcript.pyannote[37].end 119.59034375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 120.09659375
transcript.pyannote[38].end 121.22721875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[39].start 120.28221875
transcript.pyannote[39].end 121.36221875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 121.31159375
transcript.pyannote[40].end 124.95659375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[41].start 125.41221875
transcript.pyannote[41].end 132.26346875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[42].start 132.39846875
transcript.pyannote[42].end 133.74846875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[43].start 134.00159375
transcript.pyannote[43].end 137.10659375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[44].start 137.22471875
transcript.pyannote[44].end 139.84034375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 140.71784375
transcript.pyannote[45].end 141.93284375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 145.08846875
transcript.pyannote[46].end 147.46784375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[47].start 147.46784375
transcript.pyannote[47].end 147.97409375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[48].start 147.97409375
transcript.pyannote[48].end 148.02471875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[49].start 148.02471875
transcript.pyannote[49].end 152.02409375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[50].start 153.71159375
transcript.pyannote[50].end 171.49784375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 157.05284375
transcript.pyannote[51].end 157.91346875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 157.93034375
transcript.pyannote[52].end 158.82471875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[53].start 167.54909375
transcript.pyannote[53].end 167.56596875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[54].start 167.56596875
transcript.pyannote[54].end 168.03846875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[55].start 171.83534375
transcript.pyannote[55].end 174.97409375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[56].start 174.97409375
transcript.pyannote[56].end 175.54784375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[57].start 176.47596875
transcript.pyannote[57].end 177.96096875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[58].start 178.14659375
transcript.pyannote[58].end 179.47971875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[59].start 179.61471875
transcript.pyannote[59].end 180.79596875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[60].start 181.13346875
transcript.pyannote[60].end 182.28096875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 182.48346875
transcript.pyannote[61].end 185.28471875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[62].start 185.50409375
transcript.pyannote[62].end 188.45721875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 188.62596875
transcript.pyannote[63].end 190.49909375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 191.07284375
transcript.pyannote[64].end 194.43096875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[65].start 194.73471875
transcript.pyannote[65].end 195.30846875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[66].start 194.86971875
transcript.pyannote[66].end 196.03409375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 195.94971875
transcript.pyannote[67].end 196.70909375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 196.97909375
transcript.pyannote[68].end 199.72971875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 200.20221875
transcript.pyannote[69].end 204.31971875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 205.33221875
transcript.pyannote[70].end 209.02784375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[71].start 206.15909375
transcript.pyannote[71].end 206.17596875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[72].start 206.17596875
transcript.pyannote[72].end 216.26721875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[73].start 209.02784375
transcript.pyannote[73].end 209.71971875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 209.71971875
transcript.pyannote[74].end 210.02346875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[75].start 210.02346875
transcript.pyannote[75].end 210.04034375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[76].start 210.04034375
transcript.pyannote[76].end 210.20909375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[77].start 210.20909375
transcript.pyannote[77].end 210.25971875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[78].start 210.25971875
transcript.pyannote[78].end 210.37784375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[79].start 210.37784375
transcript.pyannote[79].end 211.39034375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[80].start 211.39034375
transcript.pyannote[80].end 211.44096875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[81].start 216.62159375
transcript.pyannote[81].end 216.63846875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[82].start 216.63846875
transcript.pyannote[82].end 216.95909375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 217.07721875
transcript.pyannote[83].end 219.42284375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[84].start 219.99659375
transcript.pyannote[84].end 222.10596875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 220.06409375
transcript.pyannote[85].end 220.40159375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[86].start 222.34221875
transcript.pyannote[86].end 236.83784375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[87].start 227.11784375
transcript.pyannote[87].end 227.26971875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[88].start 237.41159375
transcript.pyannote[88].end 238.96409375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[89].start 238.96409375
transcript.pyannote[89].end 240.61784375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 240.90471875
transcript.pyannote[90].end 247.18221875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[91].start 247.28346875
transcript.pyannote[91].end 247.97534375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[92].start 247.97534375
transcript.pyannote[92].end 248.54909375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 248.54909375
transcript.pyannote[93].end 250.81034375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[94].start 248.58284375
transcript.pyannote[94].end 249.56159375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[95].start 250.30409375
transcript.pyannote[95].end 257.89784375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[96].start 258.40409375
transcript.pyannote[96].end 261.49221875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[97].start 261.71159375
transcript.pyannote[97].end 278.80596875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[98].start 278.87346875
transcript.pyannote[98].end 282.75471875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[99].start 283.49721875
transcript.pyannote[99].end 284.30721875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[100].start 284.96534375
transcript.pyannote[100].end 286.46721875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[101].start 286.58534375
transcript.pyannote[101].end 290.02784375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[102].start 290.09534375
transcript.pyannote[102].end 291.39471875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[103].start 291.96846875
transcript.pyannote[103].end 294.53346875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[104].start 295.05659375
transcript.pyannote[104].end 334.22346875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[105].start 334.25721875
transcript.pyannote[105].end 337.46346875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[106].start 337.51409375
transcript.pyannote[106].end 341.74971875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[107].start 341.74971875
transcript.pyannote[107].end 352.75221875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[108].start 353.00534375
transcript.pyannote[108].end 355.26659375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[109].start 356.26221875
transcript.pyannote[109].end 356.86971875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[110].start 356.86971875
transcript.pyannote[110].end 359.08034375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[111].start 356.92034375
transcript.pyannote[111].end 357.22409375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[112].start 359.46846875
transcript.pyannote[112].end 361.98284375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[113].start 362.28659375
transcript.pyannote[113].end 380.69721875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[114].start 381.11909375
transcript.pyannote[114].end 384.51096875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[115].start 385.05096875
transcript.pyannote[115].end 389.38784375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[116].start 389.62409375
transcript.pyannote[116].end 395.96909375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[117].start 395.96909375
transcript.pyannote[117].end 396.69471875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[118].start 396.69471875
transcript.pyannote[118].end 396.71159375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[119].start 397.45409375
transcript.pyannote[119].end 409.28346875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[120].start 406.92096875
transcript.pyannote[120].end 408.49034375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[121].start 409.28346875
transcript.pyannote[121].end 409.30034375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[122].start 409.57034375
transcript.pyannote[122].end 419.56034375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[123].start 420.30284375
transcript.pyannote[123].end 425.26409375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[124].start 425.41596875
transcript.pyannote[124].end 432.52034375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[125].start 432.90846875
transcript.pyannote[125].end 435.05159375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[126].start 435.42284375
transcript.pyannote[126].end 437.39721875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[127].start 438.08909375
transcript.pyannote[127].end 445.26096875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[128].start 445.54784375
transcript.pyannote[128].end 448.93971875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[129].start 449.00721875
transcript.pyannote[129].end 451.69034375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[130].start 451.82534375
transcript.pyannote[130].end 454.40721875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[131].start 454.81221875
transcript.pyannote[131].end 455.63909375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[132].start 456.21284375
transcript.pyannote[132].end 457.56284375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[133].start 458.05221875
transcript.pyannote[133].end 461.02221875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[134].start 461.30909375
transcript.pyannote[134].end 462.69284375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[135].start 463.11471875
transcript.pyannote[135].end 464.02596875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[136].start 464.07659375
transcript.pyannote[136].end 466.47284375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[137].start 467.24909375
transcript.pyannote[137].end 468.71721875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[138].start 469.24034375
transcript.pyannote[138].end 469.78034375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[139].start 470.60721875
transcript.pyannote[139].end 472.19346875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[140].start 473.27346875
transcript.pyannote[140].end 476.95221875
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[141].start 478.67346875
transcript.pyannote[141].end 525.51846875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[142].start 525.51846875
transcript.pyannote[142].end 530.86784375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[143].start 531.20534375
transcript.pyannote[143].end 531.47534375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[144].start 532.06596875
transcript.pyannote[144].end 532.50471875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[145].start 533.02784375
transcript.pyannote[145].end 535.42409375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[146].start 535.50846875
transcript.pyannote[146].end 537.97221875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[147].start 537.97221875
transcript.pyannote[147].end 539.06909375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[148].start 539.37284375
transcript.pyannote[148].end 539.38971875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[149].start 539.38971875
transcript.pyannote[149].end 542.35971875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 542.88284375
transcript.pyannote[150].end 544.08096875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[151].start 544.90784375
transcript.pyannote[151].end 546.35909375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[152].start 546.56159375
transcript.pyannote[152].end 547.64159375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[153].start 548.04659375
transcript.pyannote[153].end 548.41784375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[154].start 549.05909375
transcript.pyannote[154].end 550.52721875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[155].start 551.03346875
transcript.pyannote[155].end 552.67034375
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[156].start 553.02471875
transcript.pyannote[156].end 554.79659375
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[157].start 555.08346875
transcript.pyannote[157].end 559.38659375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[158].start 559.62284375
transcript.pyannote[158].end 561.20909375
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[159].start 561.47909375
transcript.pyannote[159].end 562.25534375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[160].start 562.37346875
transcript.pyannote[160].end 563.60534375
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[161].start 563.70659375
transcript.pyannote[161].end 564.68534375
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[162].start 564.80346875
transcript.pyannote[162].end 566.00159375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[163].start 566.40659375
transcript.pyannote[163].end 569.68034375
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[164].start 570.00096875
transcript.pyannote[164].end 571.03034375
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[165].start 571.53659375
transcript.pyannote[165].end 573.46034375
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[166].start 573.62909375
transcript.pyannote[166].end 582.70784375
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[167].start 575.11409375
transcript.pyannote[167].end 575.78909375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[168].start 583.61909375
transcript.pyannote[168].end 586.21784375
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[169].start 586.65659375
transcript.pyannote[169].end 595.43159375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[170].start 595.81971875
transcript.pyannote[170].end 596.49471875
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[171].start 596.59596875
transcript.pyannote[171].end 598.89096875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[172].start 599.48159375
transcript.pyannote[172].end 599.92034375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[173].start 600.61221875
transcript.pyannote[173].end 602.60346875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[174].start 602.68784375
transcript.pyannote[174].end 606.72096875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[175].start 606.77159375
transcript.pyannote[175].end 607.41284375
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[176].start 607.88534375
transcript.pyannote[176].end 608.96534375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[177].start 608.96534375
transcript.pyannote[177].end 609.23534375
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[178].start 609.23534375
transcript.pyannote[178].end 609.28596875
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[179].start 609.28596875
transcript.pyannote[179].end 609.30284375
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[180].start 609.30284375
transcript.pyannote[180].end 609.38721875
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[181].start 609.38721875
transcript.pyannote[181].end 609.40409375
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[182].start 610.38284375
transcript.pyannote[182].end 612.40784375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[183].start 612.89721875
transcript.pyannote[183].end 614.80409375
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[184].start 615.15846875
transcript.pyannote[184].end 616.82909375
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[185].start 617.38596875
transcript.pyannote[185].end 620.72721875
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[186].start 621.58784375
transcript.pyannote[186].end 622.92096875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[187].start 623.19096875
transcript.pyannote[187].end 623.69721875
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[188].start 624.54096875
transcript.pyannote[188].end 625.58721875
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[189].start 626.04284375
transcript.pyannote[189].end 628.23659375
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[190].start 628.75971875
transcript.pyannote[190].end 629.94096875
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[191].start 630.37971875
transcript.pyannote[191].end 631.47659375
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[192].start 631.64534375
transcript.pyannote[192].end 633.04596875
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[193].start 633.09659375
transcript.pyannote[193].end 634.42971875
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[194].start 634.73346875
transcript.pyannote[194].end 635.52659375
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[195].start 635.76284375
transcript.pyannote[195].end 636.06659375
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[196].start 636.06659375
transcript.pyannote[196].end 651.54096875
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[197].start 654.39284375
transcript.pyannote[197].end 655.25346875
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[198].start 656.14784375
transcript.pyannote[198].end 656.78909375
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[199].start 657.00846875
transcript.pyannote[199].end 657.98721875
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[200].start 659.11784375
transcript.pyannote[200].end 660.41721875
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[201].start 660.77159375
transcript.pyannote[201].end 661.48034375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[202].start 661.64909375
transcript.pyannote[202].end 662.79659375
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[203].start 663.79221875
transcript.pyannote[203].end 673.22534375
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[204].start 673.93409375
transcript.pyannote[204].end 675.08159375
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[205].start 675.53721875
transcript.pyannote[205].end 678.59159375
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[206].start 679.21596875
transcript.pyannote[206].end 681.56159375
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[207].start 679.63784375
transcript.pyannote[207].end 681.35909375
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[208].start 681.64596875
transcript.pyannote[208].end 682.30409375
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[209].start 682.60784375
transcript.pyannote[209].end 684.88596875
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[210].start 684.93659375
transcript.pyannote[210].end 688.75034375
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[211].start 688.75034375
transcript.pyannote[211].end 690.20159375
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[212].start 688.86846875
transcript.pyannote[212].end 689.71221875
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[213].start 690.20159375
transcript.pyannote[213].end 690.97784375
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[214].start 690.97784375
transcript.pyannote[214].end 691.43346875
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[215].start 691.48409375
transcript.pyannote[215].end 693.39096875
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[216].start 693.72846875
transcript.pyannote[216].end 695.68596875
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[217].start 695.97284375
transcript.pyannote[217].end 699.39846875
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[218].start 699.48284375
transcript.pyannote[218].end 700.96784375
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[219].start 701.18721875
transcript.pyannote[219].end 701.98034375
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[220].start 702.60471875
transcript.pyannote[220].end 703.09409375
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[221].start 703.61721875
transcript.pyannote[221].end 708.22409375
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[222].start 708.93284375
transcript.pyannote[222].end 715.42971875
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[223].start 716.39159375
transcript.pyannote[223].end 756.33471875
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[224].start 756.75659375
transcript.pyannote[224].end 758.00534375
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[225].start 758.86596875
transcript.pyannote[225].end 759.97971875
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[226].start 760.30034375
transcript.pyannote[226].end 765.22784375
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[227].start 765.85221875
transcript.pyannote[227].end 769.51409375
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[228].start 771.53909375
transcript.pyannote[228].end 773.05784375
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[229].start 773.37846875
transcript.pyannote[229].end 780.65159375
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[230].start 781.09034375
transcript.pyannote[230].end 789.79784375
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[231].start 790.23659375
transcript.pyannote[231].end 792.68346875
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[232].start 792.76784375
transcript.pyannote[232].end 794.80971875
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[233].start 795.06284375
transcript.pyannote[233].end 795.72096875
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[234].start 796.59846875
transcript.pyannote[234].end 797.76284375
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[235].start 797.86409375
transcript.pyannote[235].end 802.08284375
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[236].start 802.42034375
transcript.pyannote[236].end 803.92221875
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[237].start 804.19221875
transcript.pyannote[237].end 807.80346875
transcript.pyannote[238].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[238].start 807.80346875
transcript.pyannote[238].end 812.29221875
transcript.pyannote[239].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[239].start 812.76471875
transcript.pyannote[239].end 813.28784375
transcript.pyannote[240].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[240].start 814.18221875
transcript.pyannote[240].end 815.98784375
transcript.pyannote[241].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[241].start 816.40971875
transcript.pyannote[241].end 819.71721875
transcript.pyannote[242].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[242].start 820.05471875
transcript.pyannote[242].end 820.81409375
transcript.pyannote[243].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[243].start 821.52284375
transcript.pyannote[243].end 823.19346875
transcript.pyannote[244].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[244].start 823.68284375
transcript.pyannote[244].end 826.66971875
transcript.pyannote[245].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[245].start 826.83846875
transcript.pyannote[245].end 827.53034375
transcript.pyannote[246].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[246].start 826.93971875
transcript.pyannote[246].end 827.44596875
transcript.pyannote[247].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[247].start 828.01971875
transcript.pyannote[247].end 830.06159375
transcript.pyannote[248].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[248].start 830.50034375
transcript.pyannote[248].end 831.96846875
transcript.pyannote[249].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[249].start 831.96846875
transcript.pyannote[249].end 832.03596875
transcript.pyannote[250].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[250].start 832.60971875
transcript.pyannote[250].end 842.21159375
transcript.pyannote[251].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[251].start 834.12846875
transcript.pyannote[251].end 835.17471875
transcript.pyannote[252].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[252].start 835.17471875
transcript.pyannote[252].end 835.19159375
transcript.pyannote[253].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[253].start 836.98034375
transcript.pyannote[253].end 837.43596875
transcript.pyannote[254].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[254].start 842.58284375
transcript.pyannote[254].end 844.06784375
transcript.pyannote[255].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[255].start 844.32096875
transcript.pyannote[255].end 845.14784375
transcript.pyannote[256].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[256].start 845.29971875
transcript.pyannote[256].end 846.16034375
transcript.pyannote[257].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[257].start 846.61596875
transcript.pyannote[257].end 848.52284375
transcript.pyannote[258].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[258].start 849.09659375
transcript.pyannote[258].end 851.34096875
transcript.pyannote[259].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[259].start 851.91471875
transcript.pyannote[259].end 852.92721875
transcript.pyannote[260].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[260].start 853.12971875
transcript.pyannote[260].end 854.09159375
transcript.pyannote[261].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[261].start 854.54721875
transcript.pyannote[261].end 855.42471875
transcript.pyannote[262].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[262].start 855.76221875
transcript.pyannote[262].end 855.82971875
transcript.pyannote[263].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[263].start 855.82971875
transcript.pyannote[263].end 855.86346875
transcript.pyannote[264].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[264].start 855.86346875
transcript.pyannote[264].end 860.63909375
transcript.pyannote[265].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[265].start 861.66846875
transcript.pyannote[265].end 863.81159375
transcript.pyannote[266].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[266].start 864.41909375
transcript.pyannote[266].end 868.45221875
transcript.pyannote[267].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[267].start 868.82346875
transcript.pyannote[267].end 871.69221875
transcript.pyannote[268].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[268].start 871.97909375
transcript.pyannote[268].end 874.15596875
transcript.pyannote[269].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[269].start 874.42596875
transcript.pyannote[269].end 876.55221875
transcript.pyannote[270].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[270].start 876.97409375
transcript.pyannote[270].end 883.38659375
transcript.pyannote[271].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[271].start 884.21346875
transcript.pyannote[271].end 886.10346875
transcript.pyannote[272].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[272].start 886.18784375
transcript.pyannote[272].end 886.84596875
transcript.pyannote[273].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[273].start 887.21721875
transcript.pyannote[273].end 890.20409375
transcript.pyannote[274].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[274].start 890.67659375
transcript.pyannote[274].end 892.02659375
transcript.pyannote[275].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[275].start 893.03909375
transcript.pyannote[275].end 894.69284375
transcript.pyannote[276].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[276].start 895.33409375
transcript.pyannote[276].end 897.71346875
transcript.pyannote[277].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[277].start 898.30409375
transcript.pyannote[277].end 900.71721875
transcript.pyannote[278].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[278].start 900.91971875
transcript.pyannote[278].end 902.33721875
transcript.pyannote[279].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[279].start 902.42159375
transcript.pyannote[279].end 904.29471875
transcript.pyannote[280].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[280].start 904.51409375
transcript.pyannote[280].end 907.29846875
transcript.pyannote[281].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[281].start 907.56846875
transcript.pyannote[281].end 909.99846875
transcript.pyannote[282].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[282].start 910.38659375
transcript.pyannote[282].end 911.06159375
transcript.pyannote[283].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[283].start 911.06159375
transcript.pyannote[283].end 911.09534375
transcript.pyannote[284].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[284].start 911.41596875
transcript.pyannote[284].end 911.75346875
transcript.pyannote[285].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[285].start 912.00659375
transcript.pyannote[285].end 915.43221875
transcript.pyannote[286].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[286].start 916.20846875
transcript.pyannote[286].end 918.45284375
transcript.pyannote[287].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[287].start 918.63846875
transcript.pyannote[287].end 928.40909375
transcript.pyannote[288].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[288].start 928.54409375
transcript.pyannote[288].end 933.10034375
transcript.pyannote[289].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[289].start 933.50534375
transcript.pyannote[289].end 941.40284375
transcript.pyannote[290].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[290].start 936.27284375
transcript.pyannote[290].end 938.33159375
transcript.pyannote[291].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[291].start 941.90909375
transcript.pyannote[291].end 942.28034375
transcript.pyannote[292].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[292].start 942.82034375
transcript.pyannote[292].end 944.18721875
transcript.pyannote[293].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[293].start 944.37284375
transcript.pyannote[293].end 945.70596875
transcript.pyannote[294].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[294].start 946.51596875
transcript.pyannote[294].end 948.49034375
transcript.pyannote[295].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[295].start 948.91221875
transcript.pyannote[295].end 949.65471875
transcript.pyannote[296].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[296].start 949.92471875
transcript.pyannote[296].end 953.65409375
transcript.pyannote[297].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[297].start 954.68346875
transcript.pyannote[297].end 956.77596875
transcript.pyannote[298].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[298].start 957.41721875
transcript.pyannote[298].end 957.95721875
transcript.pyannote[299].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[299].start 958.56471875
transcript.pyannote[299].end 959.29034375
transcript.pyannote[300].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[300].start 959.49284375
transcript.pyannote[300].end 960.91034375
transcript.pyannote[301].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[301].start 961.51784375
transcript.pyannote[301].end 965.19659375
transcript.pyannote[302].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[302].start 965.19659375
transcript.pyannote[302].end 978.84846875
transcript.pyannote[303].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[303].start 965.24721875
transcript.pyannote[303].end 967.39034375
transcript.pyannote[304].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[304].start 972.57096875
transcript.pyannote[304].end 972.73971875
transcript.pyannote[305].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[305].start 972.73971875
transcript.pyannote[305].end 972.80721875
transcript.pyannote[306].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[306].start 979.08471875
transcript.pyannote[306].end 979.18596875
transcript.pyannote[307].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[307].start 979.32096875
transcript.pyannote[307].end 982.51034375
transcript.pyannote[308].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[308].start 982.93221875
transcript.pyannote[308].end 985.39596875
transcript.pyannote[309].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[309].start 985.61534375
transcript.pyannote[309].end 988.99034375
transcript.pyannote[310].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[310].start 989.63159375
transcript.pyannote[310].end 991.47096875
transcript.pyannote[311].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[311].start 991.65659375
transcript.pyannote[311].end 993.19221875
transcript.pyannote[312].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[312].start 993.31034375
transcript.pyannote[312].end 994.39034375
transcript.pyannote[313].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[313].start 994.49159375
transcript.pyannote[313].end 996.11159375
transcript.pyannote[314].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[314].start 996.46596875
transcript.pyannote[314].end 996.85409375
transcript.pyannote[315].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[315].start 997.69784375
transcript.pyannote[315].end 998.65971875
transcript.pyannote[316].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[316].start 999.63846875
transcript.pyannote[316].end 1000.78596875
transcript.pyannote[317].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[317].start 1001.02221875
transcript.pyannote[317].end 1004.21159375
transcript.pyannote[318].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[318].start 1004.85284375
transcript.pyannote[318].end 1009.18971875
transcript.pyannote[319].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[319].start 1010.15159375
transcript.pyannote[319].end 1023.82034375
transcript.pyannote[320].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[320].start 1010.16846875
transcript.pyannote[320].end 1010.69159375
transcript.pyannote[321].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[321].start 1013.62784375
transcript.pyannote[321].end 1014.57284375
transcript.pyannote[322].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[322].start 1023.95534375
transcript.pyannote[322].end 1027.56659375
transcript.pyannote[323].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[323].start 1024.00596875
transcript.pyannote[323].end 1024.42784375
transcript.pyannote[324].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[324].start 1025.45721875
transcript.pyannote[324].end 1025.65971875
transcript.pyannote[325].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[325].start 1028.08971875
transcript.pyannote[325].end 1029.60846875
transcript.pyannote[326].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[326].start 1029.91221875
transcript.pyannote[326].end 1032.96659375
transcript.pyannote[327].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[327].start 1032.96659375
transcript.pyannote[327].end 1033.05096875
transcript.pyannote[328].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[328].start 1033.05096875
transcript.pyannote[328].end 1035.36284375
transcript.pyannote[329].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[329].start 1035.68346875
transcript.pyannote[329].end 1044.35721875
transcript.pyannote[330].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[330].start 1044.64409375
transcript.pyannote[330].end 1058.59971875
transcript.pyannote[331].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[331].start 1058.59971875
transcript.pyannote[331].end 1063.02096875
transcript.pyannote[332].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[332].start 1063.79721875
transcript.pyannote[332].end 1066.39596875
transcript.pyannote[333].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[333].start 1066.53096875
transcript.pyannote[333].end 1071.84659375
transcript.pyannote[334].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[334].start 1072.16721875
transcript.pyannote[334].end 1076.89221875
transcript.pyannote[335].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[335].start 1076.95971875
transcript.pyannote[335].end 1078.81596875
transcript.pyannote[336].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[336].start 1079.11971875
transcript.pyannote[336].end 1081.54971875
transcript.pyannote[337].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[337].start 1081.75221875
transcript.pyannote[337].end 1084.14846875
transcript.pyannote[338].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[338].start 1084.40159375
transcript.pyannote[338].end 1089.66659375
transcript.pyannote[339].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[339].start 1090.10534375
transcript.pyannote[339].end 1091.01659375
transcript.pyannote[340].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[340].start 1091.52284375
transcript.pyannote[340].end 1091.77596875
transcript.pyannote[341].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[341].start 1092.07971875
transcript.pyannote[341].end 1092.97409375
transcript.pyannote[342].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[342].start 1092.97409375
transcript.pyannote[342].end 1093.19346875
transcript.pyannote[343].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[343].start 1093.19346875
transcript.pyannote[343].end 1093.27784375
transcript.pyannote[344].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[344].start 1093.27784375
transcript.pyannote[344].end 1093.68284375
transcript.pyannote[345].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[345].start 1093.68284375
transcript.pyannote[345].end 1093.93596875
transcript.pyannote[346].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[346].start 1093.93596875
transcript.pyannote[346].end 1094.05409375
transcript.pyannote[347].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[347].start 1094.39159375
transcript.pyannote[347].end 1094.40846875
transcript.pyannote[348].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[348].start 1094.40846875
transcript.pyannote[348].end 1097.96909375
transcript.pyannote[349].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[349].start 1098.44159375
transcript.pyannote[349].end 1099.87596875
transcript.pyannote[350].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[350].start 1100.80409375
transcript.pyannote[350].end 1105.30971875
transcript.pyannote[351].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[351].start 1103.74034375
transcript.pyannote[351].end 1110.97971875
transcript.pyannote[352].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[352].start 1111.70534375
transcript.pyannote[352].end 1114.94534375
transcript.pyannote[353].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[353].start 1115.56971875
transcript.pyannote[353].end 1116.98721875
transcript.pyannote[354].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[354].start 1117.52721875
transcript.pyannote[354].end 1119.83909375
transcript.pyannote[355].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[355].start 1120.34534375
transcript.pyannote[355].end 1120.83471875
transcript.pyannote[356].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[356].start 1120.98659375
transcript.pyannote[356].end 1121.88096875
transcript.pyannote[357].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[357].start 1122.25221875
transcript.pyannote[357].end 1123.23096875
transcript.pyannote[358].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[358].start 1123.61909375
transcript.pyannote[358].end 1125.27284375
transcript.pyannote[359].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[359].start 1125.47534375
transcript.pyannote[359].end 1127.44971875
transcript.pyannote[360].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[360].start 1127.44971875
transcript.pyannote[360].end 1127.48346875
transcript.pyannote[361].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[361].start 1127.80409375
transcript.pyannote[361].end 1128.02346875
transcript.pyannote[362].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[362].start 1128.02346875
transcript.pyannote[362].end 1129.17096875
transcript.pyannote[363].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[363].start 1129.84596875
transcript.pyannote[363].end 1158.63471875
transcript.pyannote[364].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[364].start 1159.37721875
transcript.pyannote[364].end 1178.90159375
transcript.pyannote[365].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[365].start 1179.50909375
transcript.pyannote[365].end 1184.09909375
transcript.pyannote[366].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[366].start 1185.04409375
transcript.pyannote[366].end 1193.56596875
transcript.pyannote[367].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[367].start 1193.80221875
transcript.pyannote[367].end 1199.80971875
transcript.pyannote[368].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[368].start 1200.43409375
transcript.pyannote[368].end 1200.85596875
transcript.pyannote[369].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[369].start 1201.09221875
transcript.pyannote[369].end 1210.84596875
transcript.pyannote[370].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[370].start 1210.55909375
transcript.pyannote[370].end 1213.84971875
transcript.pyannote[371].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[371].start 1213.93409375
transcript.pyannote[371].end 1217.25846875
transcript.pyannote[372].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[372].start 1217.46096875
transcript.pyannote[372].end 1230.11721875
transcript.pyannote[373].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[373].start 1230.35346875
transcript.pyannote[373].end 1232.37846875
transcript.pyannote[374].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[374].start 1232.59784375
transcript.pyannote[374].end 1240.25909375
transcript.pyannote[375].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[375].start 1241.06909375
transcript.pyannote[375].end 1241.23784375
transcript.pyannote[376].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[376].start 1241.47409375
transcript.pyannote[376].end 1265.03159375
transcript.pyannote[377].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[377].start 1265.28471875
transcript.pyannote[377].end 1272.69284375
transcript.pyannote[378].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[378].start 1273.50284375
transcript.pyannote[378].end 1274.80221875
transcript.pyannote[379].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[379].start 1276.13534375
transcript.pyannote[379].end 1276.15221875
transcript.pyannote[380].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[380].start 1276.15221875
transcript.pyannote[380].end 1276.27034375
transcript.pyannote[381].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[381].start 1276.27034375
transcript.pyannote[381].end 1277.33346875
transcript.pyannote[382].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[382].start 1276.28721875
transcript.pyannote[382].end 1276.65846875
transcript.pyannote[383].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[383].start 1277.73846875
transcript.pyannote[383].end 1282.24409375
transcript.pyannote[384].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[384].start 1277.83971875
transcript.pyannote[384].end 1278.61596875
transcript.pyannote[385].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[385].start 1280.86034375
transcript.pyannote[385].end 1281.48471875
transcript.pyannote[386].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[386].start 1281.70409375
transcript.pyannote[386].end 1285.85534375
transcript.pyannote[387].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[387].start 1286.86784375
transcript.pyannote[387].end 1287.49221875
transcript.pyannote[388].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[388].start 1287.49221875
transcript.pyannote[388].end 1287.52596875
transcript.pyannote[389].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[389].start 1288.11659375
transcript.pyannote[389].end 1288.18409375
transcript.pyannote[390].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[390].start 1288.18409375
transcript.pyannote[390].end 1289.44971875
transcript.pyannote[391].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[391].start 1290.46221875
transcript.pyannote[391].end 1291.49159375
transcript.pyannote[392].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[392].start 1293.36471875
transcript.pyannote[392].end 1313.02409375
transcript.pyannote[393].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[393].start 1313.19284375
transcript.pyannote[393].end 1316.34846875
transcript.pyannote[394].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[394].start 1317.17534375
transcript.pyannote[394].end 1326.37221875
transcript.pyannote[395].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[395].start 1326.89534375
transcript.pyannote[395].end 1327.48596875
transcript.pyannote[396].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[396].start 1327.75596875
transcript.pyannote[396].end 1332.39659375
transcript.pyannote[397].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[397].start 1332.95346875
transcript.pyannote[397].end 1342.77471875
transcript.pyannote[398].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[398].start 1343.16284375
transcript.pyannote[398].end 1347.19596875
transcript.pyannote[399].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[399].start 1348.46159375
transcript.pyannote[399].end 1349.77784375
transcript.pyannote[400].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[400].start 1350.09846875
transcript.pyannote[400].end 1357.08471875
transcript.pyannote[401].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[401].start 1353.23721875
transcript.pyannote[401].end 1353.30471875
transcript.pyannote[402].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[402].start 1353.30471875
transcript.pyannote[402].end 1353.62534375
transcript.pyannote[403].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[403].start 1353.62534375
transcript.pyannote[403].end 1353.65909375
transcript.pyannote[404].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[404].start 1357.70909375
transcript.pyannote[404].end 1363.71659375
transcript.pyannote[405].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[405].start 1363.88534375
transcript.pyannote[405].end 1365.40409375
transcript.pyannote[406].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[406].start 1365.53909375
transcript.pyannote[406].end 1370.09534375
transcript.pyannote[407].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[407].start 1370.33159375
transcript.pyannote[407].end 1373.28471875
transcript.pyannote[408].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[408].start 1373.55471875
transcript.pyannote[408].end 1376.87909375
transcript.pyannote[409].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[409].start 1377.30096875
transcript.pyannote[409].end 1385.08034375
transcript.pyannote[410].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[410].start 1380.87846875
transcript.pyannote[410].end 1381.78971875
transcript.pyannote[411].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[411].start 1384.35471875
transcript.pyannote[411].end 1385.02971875
transcript.pyannote[412].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[412].start 1385.08034375
transcript.pyannote[412].end 1385.11409375
transcript.pyannote[413].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[413].start 1385.11409375
transcript.pyannote[413].end 1385.13096875
transcript.pyannote[414].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[414].start 1385.13096875
transcript.pyannote[414].end 1395.10409375
transcript.pyannote[415].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[415].start 1395.52596875
transcript.pyannote[415].end 1397.87159375
transcript.pyannote[416].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[416].start 1398.41159375
transcript.pyannote[416].end 1402.09034375
transcript.pyannote[417].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[417].start 1399.30596875
transcript.pyannote[417].end 1399.67721875
transcript.pyannote[418].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[418].start 1402.36034375
transcript.pyannote[418].end 1403.10284375
transcript.pyannote[419].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[419].start 1403.86221875
transcript.pyannote[419].end 1406.95034375
transcript.pyannote[420].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[420].start 1408.01346875
transcript.pyannote[420].end 1409.11034375
transcript.pyannote[421].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[421].start 1409.88659375
transcript.pyannote[421].end 1410.67971875
transcript.pyannote[422].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[422].start 1411.35471875
transcript.pyannote[422].end 1412.95784375
transcript.pyannote[423].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[423].start 1413.19409375
transcript.pyannote[423].end 1422.64409375
transcript.pyannote[424].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[424].start 1423.13346875
transcript.pyannote[424].end 1423.70721875
transcript.pyannote[425].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[425].start 1424.04471875
transcript.pyannote[425].end 1427.75721875
transcript.pyannote[426].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[426].start 1428.24659375
transcript.pyannote[426].end 1429.61346875
transcript.pyannote[427].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[427].start 1430.18721875
transcript.pyannote[427].end 1430.60909375
transcript.pyannote[428].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[428].start 1431.09846875
transcript.pyannote[428].end 1432.61721875
transcript.pyannote[429].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[429].start 1432.98846875
transcript.pyannote[429].end 1434.54096875
transcript.pyannote[430].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[430].start 1434.87846875
transcript.pyannote[430].end 1440.22784375
transcript.pyannote[431].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[431].start 1440.70034375
transcript.pyannote[431].end 1445.34096875
transcript.pyannote[432].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[432].start 1445.69534375
transcript.pyannote[432].end 1448.49659375
transcript.pyannote[433].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[433].start 1448.74971875
transcript.pyannote[433].end 1452.46221875
transcript.pyannote[434].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[434].start 1452.71534375
transcript.pyannote[434].end 1454.58846875
transcript.pyannote[435].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[435].start 1454.99346875
transcript.pyannote[435].end 1456.00596875
transcript.pyannote[436].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[436].start 1456.34346875
transcript.pyannote[436].end 1462.84034375
transcript.pyannote[437].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[437].start 1462.84034375
transcript.pyannote[437].end 1462.90784375
transcript.pyannote[438].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[438].start 1463.09346875
transcript.pyannote[438].end 1463.11034375
transcript.pyannote[439].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[439].start 1463.11034375
transcript.pyannote[439].end 1463.43096875
transcript.pyannote[440].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[440].start 1463.43096875
transcript.pyannote[440].end 1463.51534375
transcript.pyannote[441].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[441].start 1463.51534375
transcript.pyannote[441].end 1464.03846875
transcript.pyannote[442].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[442].start 1464.03846875
transcript.pyannote[442].end 1467.56534375
transcript.pyannote[443].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[443].start 1468.08846875
transcript.pyannote[443].end 1494.09284375
transcript.pyannote[444].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[444].start 1494.49784375
transcript.pyannote[444].end 1497.23159375
transcript.pyannote[445].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[445].start 1494.97034375
transcript.pyannote[445].end 1495.03784375
transcript.pyannote[446].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[446].start 1497.70409375
transcript.pyannote[446].end 1502.74971875
transcript.pyannote[447].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[447].start 1502.74971875
transcript.pyannote[447].end 1503.88034375
transcript.pyannote[448].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[448].start 1502.93534375
transcript.pyannote[448].end 1503.72846875
transcript.pyannote[449].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[449].start 1505.12909375
transcript.pyannote[449].end 1512.55409375
transcript.pyannote[450].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[450].start 1513.24596875
transcript.pyannote[450].end 1524.04596875
transcript.pyannote[451].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[451].start 1524.67034375
transcript.pyannote[451].end 1545.61221875
transcript.pyannote[452].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[452].start 1537.19159375
transcript.pyannote[452].end 1538.13659375
transcript.pyannote[453].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[453].start 1546.27034375
transcript.pyannote[453].end 1557.22221875
transcript.pyannote[454].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[454].start 1557.22221875
transcript.pyannote[454].end 1558.53846875
transcript.pyannote[455].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[455].start 1557.66096875
transcript.pyannote[455].end 1563.88784375
transcript.pyannote[456].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[456].start 1564.36034375
transcript.pyannote[456].end 1576.24034375
transcript.pyannote[457].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[457].start 1564.41096875
transcript.pyannote[457].end 1564.46159375
transcript.pyannote[458].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[458].start 1564.46159375
transcript.pyannote[458].end 1564.54596875
transcript.pyannote[459].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[459].start 1571.36346875
transcript.pyannote[459].end 1572.61221875
transcript.pyannote[460].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[460].start 1575.90284375
transcript.pyannote[460].end 1579.96971875
transcript.pyannote[461].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[461].start 1579.09221875
transcript.pyannote[461].end 1579.95284375
transcript.pyannote[462].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[462].start 1579.96971875
transcript.pyannote[462].end 1580.03721875
transcript.pyannote[463].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[463].start 1580.03721875
transcript.pyannote[463].end 1580.23971875
transcript.pyannote[464].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[464].start 1580.23971875
transcript.pyannote[464].end 1580.50971875
transcript.pyannote[465].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[465].start 1580.50971875
transcript.pyannote[465].end 1580.52659375
transcript.pyannote[466].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[466].start 1580.52659375
transcript.pyannote[466].end 1580.88096875
transcript.pyannote[467].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[467].start 1580.88096875
transcript.pyannote[467].end 1581.04971875
transcript.pyannote[468].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[468].start 1581.04971875
transcript.pyannote[468].end 1581.48846875
transcript.pyannote[469].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[469].start 1581.48846875
transcript.pyannote[469].end 1585.84221875
transcript.pyannote[470].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[470].start 1581.97784375
transcript.pyannote[470].end 1582.85534375
transcript.pyannote[471].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[471].start 1583.90159375
transcript.pyannote[471].end 1583.96909375
transcript.pyannote[472].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[472].start 1583.98596875
transcript.pyannote[472].end 1588.47471875
transcript.pyannote[473].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[473].start 1586.33159375
transcript.pyannote[473].end 1587.52971875
transcript.pyannote[474].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[474].start 1588.13721875
transcript.pyannote[474].end 1591.24221875
transcript.pyannote[475].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[475].start 1591.91721875
transcript.pyannote[475].end 1595.46096875
transcript.pyannote[476].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[476].start 1594.66784375
transcript.pyannote[476].end 1602.76784375
transcript.pyannote[477].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[477].start 1604.28659375
transcript.pyannote[477].end 1614.73221875
transcript.pyannote[478].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[478].start 1606.85159375
transcript.pyannote[478].end 1608.45471875
transcript.pyannote[479].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[479].start 1609.07909375
transcript.pyannote[479].end 1609.12971875
transcript.pyannote[480].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[480].start 1609.12971875
transcript.pyannote[480].end 1609.18034375
transcript.pyannote[481].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[481].start 1609.18034375
transcript.pyannote[481].end 1609.19721875
transcript.pyannote[482].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[482].start 1609.19721875
transcript.pyannote[482].end 1609.53471875
transcript.pyannote[483].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[483].start 1609.53471875
transcript.pyannote[483].end 1609.60221875
transcript.pyannote[484].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[484].start 1613.66909375
transcript.pyannote[484].end 1623.18659375
transcript.pyannote[485].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[485].start 1615.32284375
transcript.pyannote[485].end 1618.00596875
transcript.pyannote[486].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[486].start 1623.33846875
transcript.pyannote[486].end 1625.00909375
transcript.pyannote[487].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[487].start 1625.34659375
transcript.pyannote[487].end 1628.67096875
transcript.pyannote[488].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[488].start 1628.78909375
transcript.pyannote[488].end 1631.32034375
transcript.pyannote[489].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[489].start 1631.40471875
transcript.pyannote[489].end 1633.76721875
transcript.pyannote[490].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[490].start 1632.55221875
transcript.pyannote[490].end 1634.45909375
transcript.pyannote[491].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[491].start 1634.62784375
transcript.pyannote[491].end 1634.86409375
transcript.pyannote[492].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[492].start 1635.38721875
transcript.pyannote[492].end 1635.62346875
transcript.pyannote[493].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[493].start 1635.85971875
transcript.pyannote[493].end 1639.28534375
transcript.pyannote[494].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[494].start 1640.02784375
transcript.pyannote[494].end 1641.69846875
transcript.pyannote[495].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[495].start 1642.28909375
transcript.pyannote[495].end 1643.92596875
transcript.pyannote[496].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[496].start 1644.39846875
transcript.pyannote[496].end 1644.63471875
transcript.pyannote[497].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[497].start 1644.63471875
transcript.pyannote[497].end 1644.65159375
transcript.pyannote[498].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[498].start 1644.65159375
transcript.pyannote[498].end 1644.68534375
transcript.pyannote[499].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[499].start 1644.93846875
transcript.pyannote[499].end 1669.37346875
transcript.pyannote[500].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[500].start 1650.54096875
transcript.pyannote[500].end 1651.03034375
transcript.pyannote[501].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[501].start 1651.03034375
transcript.pyannote[501].end 1652.34659375
transcript.pyannote[502].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[502].start 1652.49846875
transcript.pyannote[502].end 1652.78534375
transcript.pyannote[503].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[503].start 1653.07221875
transcript.pyannote[503].end 1653.59534375
transcript.pyannote[504].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[504].start 1669.60971875
transcript.pyannote[504].end 1671.44909375
transcript.pyannote[505].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[505].start 1671.70221875
transcript.pyannote[505].end 1674.35159375
transcript.pyannote[506].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[506].start 1675.19534375
transcript.pyannote[506].end 1675.76909375
transcript.pyannote[507].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[507].start 1676.74784375
transcript.pyannote[507].end 1678.08096875
transcript.pyannote[508].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[508].start 1678.28346875
transcript.pyannote[508].end 1684.93221875
transcript.pyannote[509].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[509].start 1685.32034375
transcript.pyannote[509].end 1689.84284375
transcript.pyannote[510].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[510].start 1690.34909375
transcript.pyannote[510].end 1692.96471875
transcript.pyannote[511].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[511].start 1693.52159375
transcript.pyannote[511].end 1704.35534375
transcript.pyannote[512].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[512].start 1705.40159375
transcript.pyannote[512].end 1705.97534375
transcript.pyannote[513].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[513].start 1706.43096875
transcript.pyannote[513].end 1719.86346875
transcript.pyannote[514].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[514].start 1719.08721875
transcript.pyannote[514].end 1720.04909375
transcript.pyannote[515].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[515].start 1720.48784375
transcript.pyannote[515].end 1723.86284375
transcript.pyannote[516].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[516].start 1724.57159375
transcript.pyannote[516].end 1734.13971875
transcript.pyannote[517].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[517].start 1732.89096875
transcript.pyannote[517].end 1738.74659375
transcript.pyannote[518].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[518].start 1739.13471875
transcript.pyannote[518].end 1742.18909375
transcript.pyannote[519].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[519].start 1741.93596875
transcript.pyannote[519].end 1746.59346875
transcript.pyannote[520].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[520].start 1744.41659375
transcript.pyannote[520].end 1745.00721875
transcript.pyannote[521].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[521].start 1747.25159375
transcript.pyannote[521].end 1747.69034375
transcript.pyannote[522].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[522].start 1747.87596875
transcript.pyannote[522].end 1756.24596875
transcript.pyannote[523].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[523].start 1756.61721875
transcript.pyannote[523].end 1757.12346875
transcript.pyannote[524].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[524].start 1757.39346875
transcript.pyannote[524].end 1758.22034375
transcript.pyannote[525].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[525].start 1758.60846875
transcript.pyannote[525].end 1759.85721875
transcript.pyannote[526].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[526].start 1760.04284375
transcript.pyannote[526].end 1760.73471875
transcript.pyannote[527].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[527].start 1761.29159375
transcript.pyannote[527].end 1762.37159375
transcript.pyannote[528].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[528].start 1763.02971875
transcript.pyannote[528].end 1763.50221875
transcript.pyannote[529].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[529].start 1763.99159375
transcript.pyannote[529].end 1764.68346875
transcript.pyannote[530].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[530].start 1765.35846875
transcript.pyannote[530].end 1767.63659375
transcript.pyannote[531].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[531].start 1768.71659375
transcript.pyannote[531].end 1769.66159375
transcript.pyannote[532].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[532].start 1770.30284375
transcript.pyannote[532].end 1770.70784375
transcript.pyannote[533].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[533].start 1771.68659375
transcript.pyannote[533].end 1772.98596875
transcript.pyannote[534].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[534].start 1772.71596875
transcript.pyannote[534].end 1773.15471875
transcript.pyannote[535].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[535].start 1773.23909375
transcript.pyannote[535].end 1773.71159375
transcript.pyannote[536].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[536].start 1774.15034375
transcript.pyannote[536].end 1776.71534375
transcript.pyannote[537].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[537].start 1777.30596875
transcript.pyannote[537].end 1777.93034375
transcript.pyannote[538].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[538].start 1778.11596875
transcript.pyannote[538].end 1779.12846875
transcript.pyannote[539].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[539].start 1779.12846875
transcript.pyannote[539].end 1779.14534375
transcript.pyannote[540].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[540].start 1779.43221875
transcript.pyannote[540].end 1780.84971875
transcript.pyannote[541].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[541].start 1781.32221875
transcript.pyannote[541].end 1782.11534375
transcript.pyannote[542].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[542].start 1782.35159375
transcript.pyannote[542].end 1785.10221875
transcript.pyannote[543].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[543].start 1785.64221875
transcript.pyannote[543].end 1793.33721875
transcript.pyannote[544].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[544].start 1793.99534375
transcript.pyannote[544].end 1794.63659375
transcript.pyannote[545].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[545].start 1795.05846875
transcript.pyannote[545].end 1797.48846875
transcript.pyannote[546].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[546].start 1797.94409375
transcript.pyannote[546].end 1798.55159375
transcript.pyannote[547].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[547].start 1799.22659375
transcript.pyannote[547].end 1802.51721875
transcript.pyannote[548].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[548].start 1802.85471875
transcript.pyannote[548].end 1807.12409375
transcript.pyannote[549].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[549].start 1808.57534375
transcript.pyannote[549].end 1809.46971875
transcript.pyannote[550].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[550].start 1809.79034375
transcript.pyannote[550].end 1810.34721875
transcript.pyannote[551].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[551].start 1810.81971875
transcript.pyannote[551].end 1814.80221875
transcript.pyannote[552].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[552].start 1815.12284375
transcript.pyannote[552].end 1816.57409375
transcript.pyannote[553].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[553].start 1817.14784375
transcript.pyannote[553].end 1822.29471875
transcript.pyannote[554].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[554].start 1822.86846875
transcript.pyannote[554].end 1830.66471875
transcript.pyannote[555].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[555].start 1831.33971875
transcript.pyannote[555].end 1833.28034375
transcript.pyannote[556].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[556].start 1831.99784375
transcript.pyannote[556].end 1834.39409375
transcript.pyannote[557].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[557].start 1834.64721875
transcript.pyannote[557].end 1834.66409375
transcript.pyannote[558].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[558].start 1834.66409375
transcript.pyannote[558].end 1843.20284375
transcript.pyannote[559].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[559].start 1835.22096875
transcript.pyannote[559].end 1837.44846875
transcript.pyannote[560].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[560].start 1843.35471875
transcript.pyannote[560].end 1848.61971875
transcript.pyannote[561].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[561].start 1848.99096875
transcript.pyannote[561].end 1850.32409375
transcript.pyannote[562].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[562].start 1855.48784375
transcript.pyannote[562].end 1856.29784375
transcript.whisperx[0].start 11.195
transcript.whisperx[0].end 23.543
transcript.whisperx[0].text 主席韓院長在座卓院長與行政團隊各位媒體先生記者小姐還有各位同學大家早安大家好主席可不可以請卓院長麻煩再請卓院長備詢
transcript.whisperx[1].start 32.109
transcript.whisperx[1].end 51.116
transcript.whisperx[1].text 看到那麼多的學生裡面還有來自美國的有些美國來的朋友我們現在台灣的關係跟美國是不是歷史以來最好最密切
transcript.whisperx[2].start 51.906
transcript.whisperx[2].end 79.418
transcript.whisperx[2].text 我想今年學生也好外國來的朋友也好要看的是台灣的民主政治我們在這個民主殿堂上的對話在民主發展過程當中是非常重要的不僅如此會來這裡看的就是跟我們理念相近的國家所以我們歡迎美國來的朋友所有理念相近國家的夥伴們一起來關心台灣國內的民主狀況也關心我們國家在印太地區我們願意扮演的責任跟角色
transcript.whisperx[3].start 79.798
transcript.whisperx[3].end 107.403
transcript.whisperx[3].text 是 太好了 所以我們高考醫生台灣加油我的問題是說我們台灣現在跟美國的關係好不好台灣跟美國的關係一直以來都是一種盟友的關係既然那麼好 接下來的話這個月底馬上就有川習會
transcript.whisperx[4].start 109.348
transcript.whisperx[4].end 113.032
transcript.whisperx[4].text 那你知不知道川習會在談的當中這次會不會談到台灣的問題據川普總統的講話當中之前說有要談
transcript.whisperx[5].start 120.134
transcript.whisperx[5].end 141.802
transcript.whisperx[5].text 但是我是認為不論是有談無談還是公開談私底下談美國跟台灣應該有共同的國際上的利益這個利益包括經濟包括科技包括區域的和平穩定我想這個應該不會在談判過程當中有任何的散失這是我們的期待所以這一次的川習會台灣不會被賣掉吧
transcript.whisperx[6].start 145.117
transcript.whisperx[6].end 151.828
transcript.whisperx[6].text 怎麼會 台灣會被誰賣掉呢我們不希望被賣掉我看到烏克蘭啦烏克蘭就被搞垮啦
transcript.whisperx[7].start 153.855
transcript.whisperx[7].end 174.975
transcript.whisperx[7].text 烏克蘭從一開始你看 全部北約的關係 美國的關係最後死的是烏克蘭人最後要割地賠款的是烏克蘭所以我很擔心 你說你跟美國好你可以透露一點 稍微批評一下會不會把台灣賣掉
transcript.whisperx[8].start 176.616
transcript.whisperx[8].end 203.991
transcript.whisperx[8].text 報告委員台灣的國家的民主發展我們的經濟實力我們的科技的整個領先地位以及我們在地緣關係上對台灣目前整個安全上的維護台灣都不會是烏克蘭台灣就是台灣就是中華民國台灣這個不容改變而且外交部掌握的資訊比我們一樣關於美國不只是川普總統其他重要的國家的一些
transcript.whisperx[9].start 205.636
transcript.whisperx[9].end 211.259
transcript.whisperx[9].text 誰也有我們跟美國的關係啊我們台積電去美國了我們台灣也擁有美國很多很多的美國債券的國債我們總要換一點利益回來吧
transcript.whisperx[10].start 219.994
transcript.whisperx[10].end 236.524
transcript.whisperx[10].text 我們要讓台灣再次偉大前提是台灣不能被犧牲掉啊會不會在川習會的這個討論當中他能確保台灣的安全台灣有事 美國就有事
transcript.whisperx[11].start 237.364
transcript.whisperx[11].end 257.506
transcript.whisperx[11].text 他可以做到這一點 捍衛台灣的安全嗎我相信我們跟世界的理念相同的國家跟夥伴都有共同的利益那至於美方的講法 外交部現在有新的做法那個部長說一下報告委員 那個美國國務卿入比歐剛才在昨天已經說明了 充分說明說
transcript.whisperx[12].start 258.587
transcript.whisperx[12].end 282.424
transcript.whisperx[12].text 雖然有川習會但是絕對不會放棄台灣再來剛才委員也跟上面在打招呼台灣跟美國是兩個社會之間的關係兩個社會是數百萬數千萬人之間的關係這個很難被背叛所以台美關係應該就如同剛才所說的是史上最好我們有太多的共同利益那這個共同利益是會我們會共同去維護的所以你對
transcript.whisperx[13].start 285.014
transcript.whisperx[13].end 294.121
transcript.whisperx[13].text 台美的關係堅定穩固的安全關係你是有信心的包委員非常有信心有信心等不等於現實的情況
transcript.whisperx[14].start 295.097
transcript.whisperx[14].end 321.402
transcript.whisperx[14].text 也是現實的情況剛才應該委員報告了盧比歐美國國務卿盧比歐說絕對美國絕對不會放棄台灣那就事實來講因為美國也是台灣也是美國的一個重大利益所在所以其實我們光是看最近有一個數字國安局釋放出來的數字在最近三個月內應該是很精確來講美國跟亞太各國在這個地區已經實施近30次的軍事演習
transcript.whisperx[15].start 323.203
transcript.whisperx[15].end 345.784
transcript.whisperx[15].text 這個請各國還有請美國在這邊進行軍事演習代表這個地區是美國的重大利益所以台灣的穩定安全絕對是美國重大利益我們一定是兩國一定共同維護這是為什麼我剛才跟委員報告台美關係從來沒有如此好過我們的共同利益也從來沒有如此強大過既然台美關係那麼密切那麼好拜託你轉達一下
transcript.whisperx[16].start 347.245
transcript.whisperx[16].end 361.544
transcript.whisperx[16].text 是不是可以在川習會見面的時候起碼提一點點括號共軍不要再來台灣飛一飛報告委員不要常常軍演你至少要表達你需要什麼
transcript.whisperx[17].start 362.369
transcript.whisperx[17].end 382.316
transcript.whisperx[17].text 美國跟我們講他需要台積電需要我們成立主權基金來幫助美國我們也該做都做了我們也買了很多的美國的空債你可不可以講一句拜託的話拜託保護台灣的安全麻煩川習會在會談的時候起碼
transcript.whisperx[18].start 385.077
transcript.whisperx[18].end 395.929
transcript.whisperx[18].text 第一個小紙條你工軍不要再來飛台了吧或者是說加強兩岸的和諧或者你可以講一些什麼訴求請他幫忙
transcript.whisperx[19].start 397.869
transcript.whisperx[19].end 422.906
transcript.whisperx[19].text 兩國的外交關係是經常年累月累積起來不是一張小紙條的動作我們不會用小紙條我們是光明磊落 正大光明的以國家的利益跟國家的利益來結合大聲說出口這一個川習會事實上可能就是又是一個轉變想一下去年的時間台海兩邊 兩岸感覺
transcript.whisperx[20].start 424.319
transcript.whisperx[20].end 444.307
transcript.whisperx[20].text 劍拔弩張感覺山雨欲來風滿樓會不會因為川習會這次的見面兩岸改變變成是另外一個主軸就是世界要和平包括貿易的部分是不是在這次川習會當中中美貿易戰
transcript.whisperx[21].start 445.626
transcript.whisperx[21].end 471.949
transcript.whisperx[21].text 他100%的關稅現在聽說要取消了會不會又變成另外一個契機啊因為我們看到川普啊川普總統他有他的智慧他講了半天他也是希望股市漲啊所以美股現在啊四大標準指數屢創新高啊畢竟他是一個生意人如果川媒講完以後
transcript.whisperx[22].start 473.394
transcript.whisperx[22].end 480.035
transcript.whisperx[22].text 會不會出現台海和平的另外一個契機報告委員 我想
transcript.whisperx[23].start 481.333
transcript.whisperx[23].end 505.345
transcript.whisperx[23].text 和平現在不只是我們台灣非常努力在做我想美國也是所以前陣子以色列跟加薩和平美國也扮演重要角色剛剛美國總統也去了泰國泰國跟高棉的和平也簽訂和平美國也扮演重要角色所以我們相信對於美國的一個重大利益就是一個和平穩定這個地區我剛才提到過因為台灣跟美國其實不止還有跟日本
transcript.whisperx[24].start 506.105
transcript.whisperx[24].end 530.522
transcript.whisperx[24].text 的共同利益 韓國各地的供應財是太大了所以美國總統也剛剛去日本訪問跟新當選的首相高市早苗我們可以看到在美日 台灣還有整個地區的共同努力之下我覺得和平是一定可以維持的謝謝 大家都愛和平 全世界都希望和平那麼請問行政院卓院長
transcript.whisperx[25].start 533.432
transcript.whisperx[25].end 543.84
transcript.whisperx[25].text 軍購的預算會不會三減我們國防預算難道要持續再增加嗎我們當然依照國家的財政跟國防的需求會整體考量
transcript.whisperx[26].start 544.963
transcript.whisperx[26].end 570.831
transcript.whisperx[26].text 天購強化我們的國防力量因為和平是要靠實力的和平不是用談出來的任何一張和平的談判都不能代表永遠的和平歷史上太多次了我們都應該相信包括國共兩黨之間越談越打越打越輸所以談判在目前為止我們認為只有強化我們自己的力量我們才能維持
transcript.whisperx[27].start 571.587
transcript.whisperx[27].end 585.753
transcript.whisperx[27].text 永遠的而且有尊嚴的和平所以該做的都還要做就對了必須要做好 既然這樣我們看到這個川普川普是你的好朋友吧我們國家的好朋友川普他願意跟全世界做好朋友
transcript.whisperx[28].start 586.701
transcript.whisperx[28].end 609.245
transcript.whisperx[28].text 那川普是好朋友你的好朋友我們的好朋友川普都跟習近平要見面了現在國民黨的黨主席鄭麗文他說為了兩岸的和平他也願意去跟習近平見面啊那請問如果鄭麗文去安排跟習近平見面那行政院的態度是如何
transcript.whisperx[29].start 610.424
transcript.whisperx[29].end 623.471
transcript.whisperx[29].text 如果真的有這麼一天我希望他能夠堅持中華民國主權不會被侵犯不會被剝奪台灣人民的民主自由方式也不會被改變那雙方能夠在一種對等
transcript.whisperx[30].start 624.765
transcript.whisperx[30].end 651.338
transcript.whisperx[30].text 的狀況底下如果能夠展開有序的接觸健康有序的接觸站在國家的立場我覺得對人民也是好的對全世界也是好的發展太棒了那很顯然說曾立文他當上了國民黨的這個主席以後即將跨出第一步行政院卓院長也是蠻支持的那第二個問題就是說他如果進行了正席會的時候那卓院長你要不要一起陪同
transcript.whisperx[31].start 654.414
transcript.whisperx[31].end 678.364
transcript.whisperx[31].text 不成體制不要一起陪同這立委他走他的政協會那有沒有可能卓院長可以跟兩岸的高層在第三地試試看嘛不要說兩岸的關係一味的叫一定要互碰互碰火車對撞也許可以有點輕鬆的方式啊
transcript.whisperx[32].start 679.266
transcript.whisperx[32].end 707.839
transcript.whisperx[32].text 那這也非我一廂情願可以做一個學術交流或者是說中華民族的和平探討也可以啊這也非我一廂情願只要對方不設前提不扣帽子不堅持台灣是他的一部分能夠以中華民國跟中華人民共和國互不隸屬的身份來立場來對談我絕對願意真的吼真的那我們也是樂觀其成只要對兩岸好的
transcript.whisperx[33].start 708.971
transcript.whisperx[33].end 714.692
transcript.whisperx[33].text 我一直在這邊守了三十年的立法院我唯一一點就是說台灣不要戰爭
transcript.whisperx[34].start 716.545
transcript.whisperx[34].end 743.507
transcript.whisperx[34].text 你要派我去做什麼或者是有一些工作什麼的我都願意個人的犧牲都無所謂但是兩岸千萬不要戰爭戰爭剛剛馬祖的陳雪生他們都第一線歷經多少戰爭的痛苦跟犧牲多少的流血所以我們希望說政治歸政治有時候還是有一些其他輕鬆的方法
transcript.whisperx[35].start 744.548
transcript.whisperx[35].end 767.373
transcript.whisperx[35].text 你正面的要做你其他方式也要做所以本席很認同剛剛主任長所講的這一點有機會談還是希望來推動一下多一點的交流另外一個就是兩岸的關係現在冰凍了很久現在陸委會有沒有跟大陸沒有任何的聯繫上一次高層的聯繫是什麼時候
transcript.whisperx[36].start 771.581
transcript.whisperx[36].end 795.429
transcript.whisperx[36].text 跟委員報告我們持續維繫兩岸關係聯繫的方式溝通的方式都有那是中國大陸基於他要消滅中華民國要併吞台灣的政治前提不願意跟我們談判我們希望兩岸可以很快的回到對等尊嚴的原則下進行
transcript.whisperx[37].start 796.873
transcript.whisperx[37].end 811.843
transcript.whisperx[37].text 溝通對話這是有必要的這是兩岸關係良性互動的開始我們希望對方能夠正視中華民國客觀存在的事實我是說你上一次跟大陸的高層見面是什麼時候陸委會
transcript.whisperx[38].start 814.206
transcript.whisperx[38].end 831.813
transcript.whisperx[38].text 我想我們上次兩岸有所謂的您講的高層應該是海基會跟對岸海協會首長的會談那個還是在2015年的時候2015年今年幾年了
transcript.whisperx[39].start 832.642
transcript.whisperx[39].end 860.311
transcript.whisperx[39].text 我想我們都在努力促成兩岸能夠恢復官方的互動是中國大陸用了台灣無法接受的政治前提在他們的前提裡面中華民國不可能存在我們不斷的呼籲對岸要以人民的福祉為念要互利互惠共榮共存共同來努力你剛講的很好啊如果他宣布說他不消滅中華民國你就要跟他見面了嗎
transcript.whisperx[40].start 861.698
transcript.whisperx[40].end 883.134
transcript.whisperx[40].text 我想剛剛委員有說黨對黨的交流不能取代政府對政府的交流我們才能夠維護整體國家的利益黨對黨的交流可不可以繼續進行我想剛剛我們院長也說了只要在對等尊嚴只要能夠確保國家主權跟我們自由民主的生活方式
transcript.whisperx[41].start 884.684
transcript.whisperx[41].end 891.791
transcript.whisperx[41].text 這些都能夠確保的話我想我們願意樂觀其成但是我們也擔心
transcript.whisperx[42].start 893.103
transcript.whisperx[42].end 913.605
transcript.whisperx[42].text 在2019年這個元月月號習五條之後所謂中共的九二共識一個中國原則以及一國兩制都是三位一體的對台政策在這個政策裡面沒有中華民國的空間那個你輕鬆一點沒關係啊因為
transcript.whisperx[43].start 916.237
transcript.whisperx[43].end 945.379
transcript.whisperx[43].text 分析會馬上就要見面了見面完你就等著看你就有釋出一些訊息出來你們就等著迎接另外一面的交流也不要把自己說這個太緊張自我封閉 故不自封我們還是希望看到兩岸多多交流我們還是一樣不卑不亢維持現狀謝謝那現在非洲豬瘟的問題這個問題很嚴重那造成現在
transcript.whisperx[44].start 946.567
transcript.whisperx[44].end 960.459
transcript.whisperx[44].text 也不曉得什麼可以吃以前過去滷肉飯滷肉飯是國民美食大家吃吃院長吃到現在不曉得要吃什麼不是排骨飯就是雞腿飯
transcript.whisperx[45].start 961.921
transcript.whisperx[45].end 988.701
transcript.whisperx[45].text 豬的豬腳什麼也都不能吃了那現在還有什麼可以吃就是在禁營禁宅的期間那我們國內有庫存的國產的豬肉那冷凍的部分我們也會釋出包括學童營養午餐包括我們的超市量販店還是都可以買得到這個物價的評議很重要畢竟現在物價飆漲一些年輕人還有學生苦哈哈
transcript.whisperx[46].start 989.687
transcript.whisperx[46].end 1008.974
transcript.whisperx[46].text 真的買一個便當雞腿便當140那一個月下來要多少的費用是要注意這個問題這個豬瘟的問題如果守不住的話對台灣的農民還有這個畜牧業影響非常非常大
transcript.whisperx[47].start 1010.202
transcript.whisperx[47].end 1038.295
transcript.whisperx[47].text 希望委員多給我們現在這個防疫團隊多多的鼓勵農業部也好 環境部也好甚至我認為包括台中市政府也應該更加的努力中央地方合為一心 合為一體我們才能夠面對這個病毒大家一起來鼓勵目前市面上的肉品絕對是沒有問題的那我們已經把那些有疑似的已經銷毀有流向的也已經管控那盡量就做到各個場域的清消
transcript.whisperx[48].start 1038.835
transcript.whisperx[48].end 1062.17
transcript.whisperx[48].text 目前會進到第二輪的疫調第二輪疫調在完成之後我們會有更有更充實而且科學的依據跟國人做報告我們再進到第三輪希望這個為期15天的禁運禁載禁用廚餘的這個時間能夠是我們可以掌握的最短的時間我們在這裡做最短時間的作戰大家加油那請問院長這個破口到底是從哪邊出現的
transcript.whisperx[49].start 1063.875
transcript.whisperx[49].end 1090.75
transcript.whisperx[49].text 我跟委員報告現在我們正在疫調那台中市政府提出來初步的疫調的一個報告在昨天送過來了但是我們也發現說在疫調裡面有非常多的必須在釐清的部分那我們也在今天早上的那個台中的前進應變所也特別告訴也要求台中市政府一定要盡快的把相關的疑點再次釐清我們才能夠找到這個這個可能的來源
transcript.whisperx[50].start 1092.11
transcript.whisperx[50].end 1121.348
transcript.whisperx[50].text 第一個時間不要懈責因為中央跟地方兩邊要合作中央跟地方其合作其利可斷金一定要合作的態度我們在議調的時候是用專業的角度去尋找所謂的可能的一個來源像有人說淘寶網拼多多現在是不是全部都禁掉了怎麼會有矛頭指向財政部說是因為
transcript.whisperx[51].start 1122.659
transcript.whisperx[51].end 1128.798
transcript.whisperx[51].text 這個什麼電商進口然後從那邊出了問題事實到底是怎麼樣
transcript.whisperx[52].start 1130.095
transcript.whisperx[52].end 1158.227
transcript.whisperx[52].text 我跟委員報告就是在我們在昨天在那個應變中心討論的時候有討論到我們的跨境的電商的部分那你所提到的這個淘寶的部分其實農業部相對的跟淘寶的電商平台有一些合作模式就是淘寶在平台的時候如果你的地址你購單的地址或者是你的身份或者是你的IP address如果是在台灣的時候他就會屏蔽這是第一個部分第二個部分就是我們
transcript.whisperx[53].start 1159.44
transcript.whisperx[53].end 1183.681
transcript.whisperx[53].text 跨部位的合作就會在平台網路去爬收相關的關鍵字如果有遇到可能是含有肉製品的時候我們也會跟平台通知平台會立即下架那這個部分我想我們持續在做那至於說有一些新的平台我們也持續的跟他建構一個比較合作的關係所以這個破口到底是哪裡是不是淘寶
transcript.whisperx[54].start 1185.454
transcript.whisperx[54].end 1210.295
transcript.whisperx[54].text 我剛才說了我們現在的疫調過程中有一些疑點必須釐清在疫調沒有完整的時候我們沒辦法確定它的來源是哪裡財政部的說法是說所有的物品進口全都用X光機檢查過嗎 是不是是的 對於那個進口的油包快遞的貨物或旅客行李攜帶進來的在高風險地區來我們都是百分之百X光檢查的 都要檢查
transcript.whisperx[55].start 1210.635
transcript.whisperx[55].end 1240.05
transcript.whisperx[55].text 我也跟委員補充就是在整個邊境管制從旅客進來的手提行李後送行李或者是從國外進來的郵包郵件甚至於平台的這些郵包我們都是百分之百過X光那如果特別針對高風險區來的部分那手提行李還是百分之百的就是X光檢查這個部分我想院長也指示了在這個邊境的管理裡面我們會加強我們的效率跟我們的方法
transcript.whisperx[56].start 1242.007
transcript.whisperx[56].end 1264.599
transcript.whisperx[56].text 大家加油共同的防疫把關要守好畢竟這個產值也非常大總共農業產值一千多億另外就是大家對政府的信任的問題譬如說朝野的和諧是很重要的我們防疫也要大家齊心來努力也在這裡感謝卓院長
transcript.whisperx[57].start 1266.013
transcript.whisperx[57].end 1278.837
transcript.whisperx[57].text 這個從我一開始就提苦民所苦這句話是我們韓院長講的就是普帕現金一萬塊終於現在要發了吧一萬塊那一萬塊你領帶一萬塊你準備打算怎麼花我覺得國家需要這一萬塊所以你會捐出來嗎
transcript.whisperx[58].start 1294.134
transcript.whisperx[58].end 1314.848
transcript.whisperx[58].text 我也會捐 我大概捐給一些弱勢團體因為我發現這幾年弱勢團體還有一些民間的團體他們收入來源很少所以希望響應這個院長所說捐出來反正你就領到 你要捐就捐 你要留就留不勉強 希望說大概領到一萬塊
transcript.whisperx[59].start 1317.233
transcript.whisperx[59].end 1331.678
transcript.whisperx[59].text 大人小孩通通樂開懷每個人都靈大今年的稅收可能要超徵了今年的稅收超徵的話今年或是明年要不要變成常態性的不課現金
transcript.whisperx[60].start 1333.198
transcript.whisperx[60].end 1346.974
transcript.whisperx[60].text 達到一定的目標當然不影響我們這個稅出的預算當稅收超徵的時候我們把它的精神拿出來就是懷稅愚民把它變成一個制度化的一個process好不好
transcript.whisperx[61].start 1348.533
transcript.whisperx[61].end 1373.096
transcript.whisperx[61].text 沒有所謂超增啦是我們的時增數超過我們預算數那預算都是一個預估但預估的時候你沒有辦法想像前一年的預估跟往後一年政府的施政的必要的作為有哪些是突然的所以還是要把整個財政結構讓它有彈性可以積極運用好如果把它硬性規定一定做某一種用途
transcript.whisperx[62].start 1373.636
transcript.whisperx[62].end 1402.719
transcript.whisperx[62].text 那等於是削弱了國家在這個時候的應變力那應變力削弱之後我們整個的競爭力跟防衛力也會減少所以我認為還是要彈性的來應用會比較符合國家的需求看情況再來決定啦那有需要的時候我還是繼續為大家來爭取另外就是普發現金我們領是領到現金嘛我手上有很多的鈔票那我看到央行也在這邊鈔票有新有舊但是新的鈔票很多現在來啦
transcript.whisperx[63].start 1403.919
transcript.whisperx[63].end 1430.426
transcript.whisperx[63].text 民間苦哈哈現在政府說鈔票要改版那院長你看我這個隨便拿出來這個新的鈔票都很多你就要改版改版全部都要銷毀那我請問你看這個100塊的還都很好用而且我們從小到大看到要嘛不是孫中山就是一些偉人的相片我跟他有感情的所以
transcript.whisperx[64].start 1431.358
transcript.whisperx[64].end 1447.826
transcript.whisperx[64].text 鈔票也沒救也沒爛偽鈔也沒有很多的情況之下要改版請問鈔票改版一次要花多少錢這個委員您對你手上的鈔票非常有感情因為他跟你相處了24年這麼長的時間你當然對他有感情
transcript.whisperx[65].start 1448.846
transcript.whisperx[65].end 1466.872
transcript.whisperx[65].text 基於這個時代的科技的進步未來我們會想要更永續更安全 更全民這樣的觀念來做央行有在做規劃當然規劃的過程當中還要跟社會取得很大的共識請總裁來說明先不要改鈔票你改一次鈔票花五百億
transcript.whisperx[66].start 1468.372
transcript.whisperx[66].end 1495.961
transcript.whisperx[66].text 現在人民苦哈哈你花這500億更何況上一次的COVID-19來的時候疫情來的時候已經給我們一個很大的教訓了現在使用鈔票的人是越來越少我們用行動支付用LINE PAY 逼一下悠遊卡逼一下就好為什麼要去製造那麼多的紙鈔紙鈔弄完了以後你要銷毀你還燒掉還迫害環境我們大家用電資
transcript.whisperx[67].start 1498.043
transcript.whisperx[67].end 1503.609
transcript.whisperx[67].text 報告委員 你剛剛說的那個500億是不對的請問是多少錢500億呢 當時說會有估計500億呢主要的是那個Coin 就是那個銅板
transcript.whisperx[68].start 1513.494
transcript.whisperx[68].end 1527.221
transcript.whisperx[68].text 這一次我們改版不用銅板不改版銅板銅板當時估計就是要400多億所以你看看就是說500億裡面有400多億都是銅板這一次銅板
transcript.whisperx[69].start 1531.443
transcript.whisperx[69].end 1544.129
transcript.whisperx[69].text 是不改版的所以不是像委員剛剛所說的就是說要500億 沒有所以銅板不改版我們每一張的鈔券現在改版的話都增加1.5塊錢
transcript.whisperx[70].start 1547.252
transcript.whisperx[70].end 1563.574
transcript.whisperx[70].text 1.5塊那1.5塊你看看24年24年增加1.5塊錢是不多的如果說按照這樣子你看看24年1.5塊是多嗎我說我們現在不改版的話我們以後改版我們大概我們的成本會更多
transcript.whisperx[71].start 1564.415
transcript.whisperx[71].end 1590.333
transcript.whisperx[71].text 所以這個是一個24年跟其他的國家來比較24年已經是非常慢的很多的國家都是11年、15年、16年就改版了改一次版要花100多億好可怕不用那麼多那總是有好幾十億啊 那個錢拿來給弱勢照顧一些老弱產單親家庭不是很好嗎
transcript.whisperx[72].start 1591.957
transcript.whisperx[72].end 1599.844
transcript.whisperx[72].text 把這些錢100億拿來照顧一些需要的人我想這個就是說你如果說微超多的話你的損失會更多
transcript.whisperx[73].start 1605.209
transcript.whisperx[73].end 1618.055
transcript.whisperx[73].text 因為現在科技在進步我們可以用行動支付等等鼓勵大家多用行動支付但是問題是現在的行動支付還是沒辦法來替代紙鈔的紙鈔是在某種情況之下紙鈔一定都會存在的
transcript.whisperx[74].start 1628.82
transcript.whisperx[74].end 1643.734
transcript.whisperx[74].text 沒有 你可能很久沒有去過大陸了沒有沒有沒有你去那個大陸的一線城市我記得上次去已經是很久以前去了去我拿那個線鈔啊要用 居然還沒辦法用
transcript.whisperx[75].start 1645.16
transcript.whisperx[75].end 1673.987
transcript.whisperx[75].text 問了很多的商家說你們現在都不用紙鈔錢幣沒人在用了大概去餐廳餐廳的100個客戶客人裡面他說大概只有1%是用現金所以這一點請央行考慮一下考慮再三也沒有世界規定說你幾年一定要換鈔沒有這個規定而且我剛拿出來的鈔票裡面你看新鈔還那麼多
transcript.whisperx[76].start 1675.416
transcript.whisperx[76].end 1700.809
transcript.whisperx[76].text 這個你看這個是隨機的這個都是新鈔你看我們的梅花路還很漂亮中國哨幫隊還打得很好所以這個你考量一下另外我再來請一下世界的潮流現在到處美國也發美元計價的穩定幣USDT USDC那請問台灣什麼時候要來發行台灣計價的穩定幣
transcript.whisperx[77].start 1706.825
transcript.whisperx[77].end 1715.21
transcript.whisperx[77].text 現在呢 我要跟您報告事實上現在那個金管會他已經提出了虛擬資產服務法現在正在進行當中以新台幣計價的穩定幣什麼時候會上路
transcript.whisperx[78].start 1724.868
transcript.whisperx[78].end 1746.21
transcript.whisperx[78].text 報告委員我想立法院先通過立法執法會在法定程序公佈就可以開始來執行所以以後有機會可以發以台幣新台幣計價的穩定幣這是一個潮流是不是這個是很多國家都在立法也在進行這位是金管會主委吧黃主委表現得不錯
transcript.whisperx[79].start 1747.284
transcript.whisperx[79].end 1776.323
transcript.whisperx[79].text 你看他官運也很通啊一上來股市破2萬點接著股市就要破3萬點了當然美國也漲很多啦那我們看到未來的時代是一個AI的時代一家NVIDIA創辦人是哪一位院長知道嗎 回答黃仁訓先生你看台灣一奈跟你一樣是台南人
transcript.whisperx[80].start 1777.352
transcript.whisperx[80].end 1806.964
transcript.whisperx[80].text 很厲害啊我不是台南人你不是 你在那邊服務過我也沒有服務過你市政院長服務到台南你可以看一個台灣嬰兒受到全世界到處的歡迎到處轟動那究竟台灣的未來要不要支持AIAI這個未來的趨勢人工智慧到底是剛剛開始還是一個泡沫化所院長可不可以請回答一下
transcript.whisperx[81].start 1808.635
transcript.whisperx[81].end 1830.41
transcript.whisperx[81].text 就半導體晶片的AI的世界台灣已經在世界上取得非常領先的地位了那我們現在要做的是繼續在製造上面繼續的精進領先同時我們要發展到軟體的設計軟體設計一起來之後會帶動台灣另外一個國力的新的發展這就是我們的AI新時代建設的一個
transcript.whisperx[82].start 1832.172
transcript.whisperx[82].end 1837.096
transcript.whisperx[82].text 我們不只黃仁勳在台灣的台積電我們的環球晶我們的日月光我們的大廠以及大廠底下好 謝謝
gazette.lineno 824
gazette.blocks[0][0] 羅委員明才:(11時17分)主席韓院長、在座卓院長及行政團隊,各位媒體先生、記者小姐,還有各位同學,大家早安、大家好。
gazette.blocks[0][1] 主席,請卓院長。
gazette.blocks[1][0] 主席:麻煩再請卓院長備詢。
gazette.blocks[2][0] 羅委員明才:卓院長好。
gazette.blocks[3][0] 卓院長榮泰:羅委員好。
gazette.blocks[4][0] 羅委員明才:看到那麼多的學生,裡面可能還有來自美國的。Anyone comes from USA?有,有一些美國來的朋友。卓院長,現在臺灣跟美國的關係是不是歷史以來最好、最密切?
gazette.blocks[5][0] 卓院長榮泰:我想青年學生也好、外國來的朋友也好,要看的是臺灣的民主政治,我們在這個民主殿堂上的對話,在民主發展過程當中是非常重要的,那……
gazette.blocks[6][0] 羅委員明才:是,為臺灣的民主掌聲。
gazette.blocks[7][0] 卓院長榮泰:不僅如此,會來這裡看的就是跟我們理念相近的國家,所以我們也歡迎美國來的朋友,所有理念相近國家的夥伴們,一起來關心臺灣國內的民主狀況,也關心我們國家在印太地區,我們願意扮演的責任跟角色。
gazette.blocks[8][0] 羅委員明才:是,太好了,所以我們高喊一聲:臺灣加油!臺灣加油!
gazette.blocks[8][1] 我的問題是,臺灣現在跟美國的關係好不好?
gazette.blocks[9][0] 卓院長榮泰:臺灣跟美國的關係,一直以來都是一種盟友的關係。
gazette.blocks[10][0] 羅委員明才:既然那麼好,接下來,月底馬上就有川習會,你知不知道這一次川習會在談的過程當中,會不會談到臺灣的問題?
gazette.blocks[11][0] 卓院長榮泰:據川普總統的講話當中,之前有說要談,但是我認為不論有談無談,或者公開談私底下談,美國跟臺灣應該有共同國際上的利益,這利益包括經濟、包括科技、包括區域的和平穩定,我想這個應該不會在談判過程當中有任何的閃失,這是我們的期待。
gazette.blocks[12][0] 羅委員明才:所以這一次的川習會,臺灣不會被賣掉吧?
gazette.blocks[13][0] 卓院長榮泰:怎麼會?臺灣會被誰賣掉呢?
gazette.blocks[14][0] 羅委員明才:我們不希望被賣掉。我看到烏克蘭就被搞垮了!烏克蘭從一開始,你看全部……北約的關係、美國的關係……
gazette.blocks[15][0] 卓院長榮泰:不要把臺灣當作烏克蘭。
gazette.blocks[16][0] 羅委員明才:最後死的是烏克蘭人,最後要割地賠款的是烏克蘭。
gazette.blocks[17][0] 吳次長志中:報告委員……
gazette.blocks[18][0] 羅委員明才:所以我很擔心,你說你跟美國好,如果好的話,你可以透露一點,讓我們稍微「鼻芳」一下,會不會把臺灣賣掉?
gazette.blocks[19][0] 卓院長榮泰:報告委員,臺灣的國家民主發展、我們的經濟實力、我們科技整個的領先地位,以及我們在地緣關係上,對臺灣目前整個安全上的維護,臺灣都不會是烏克蘭。臺灣就是臺灣,就是中華民國臺灣,這個不容改變。
gazette.blocks[20][0] 羅委員明才:當然不容改變啊!
gazette.blocks[21][0] 卓院長榮泰:而且外交部掌握的資訊跟我一樣,關於美國,不只是川普總統,其他重要的國家也有一些聲音。
gazette.blocks[22][0] 吳次長志中:報告委員,美國國務卿盧比歐剛剛說明,說絕對不會放棄臺灣。
gazette.blocks[23][0] 羅委員明才:我們跟美國的關係,我們的台積電去美國了,我們臺灣也擁有美國很多很多美國債券的國債,那我們總要換一點利益回來吧?我們要讓臺灣再次偉大,前提是臺灣不能被犧牲掉。
gazette.blocks[24][0] 卓院長榮泰:我們希望臺灣跟世界……
gazette.blocks[25][0] 羅委員明才:川普會不會在川習會的討論當中,他能確保臺灣的安全?臺灣有事,美國就有事!他可以做到這點,捍衛臺灣的安全嗎?
gazette.blocks[26][0] 卓院長榮泰:我相信我們跟世界理念相同的國家跟夥伴都有共同的利益,至於美方的講法,外交部現在有新的作法,請次長來說明。
gazette.blocks[27][0] 羅委員明才:請次長說一下。
gazette.blocks[28][0] 吳次長志中:報告委員,美國國務卿盧比歐昨天已經進行很充分的說明,他說雖然有川習會,但是絕對不會放棄臺灣。再來,剛才委員也跟上面打招呼,臺灣跟美國是兩個社會之間的關係,這兩個社會是數百萬、數千萬人之間的關係,這個很難被背叛,所以臺美關係應該就如同剛才所說的,是史上最好,我們有太多的共同利益。這個共同利益,我們會共同去維護。
gazette.blocks[29][0] 羅委員明才:所以你對臺美堅定穩固的安全關係,你是有信心的?
gazette.blocks[30][0] 吳次長志中:報告委員,非常有信心。
gazette.blocks[31][0] 羅委員明才:有信心等不等於現實的情況?
gazette.blocks[32][0] 吳次長志中:也是現實的情況。剛才已經跟委員報告了,美國國務卿盧比歐說美國絕對不會放棄臺灣。就事實來講,因為臺灣也是美國的一個重大利益之所在。其實我們光是看最近有一個國安局釋放出來的數字,最近三個月內,精確來講,美國跟亞太各國在這個地區已經實施近30次的軍事演習,請各國與請美國在這邊進行軍事演習代表這個地區是美國的重大利益,所以臺灣的穩定、安全,絕對是美國重大利益,我們兩國一定共同維護,這也是為什麼我剛才跟委員報告,臺美關係從來沒有如此好過,我們的共同利益也從來沒有如此強大過。
gazette.blocks[33][0] 羅委員明才:好,既然臺美關係那麼密切、那麼好,拜託你轉達一下,是不是可以在川習會見面的時候,起碼提一點點,共軍不要再來臺灣飛一飛,好不好?不要常常軍演。你至少要表達你需要什麼嘛!美國跟我們講他需要台積電,需要我們成立主權基金來幫助美國,我們該做的都做了,我們也買了很多美國的公債,你可不可以講一句拜託的話,拜託美國保護臺灣的安全,麻煩川習會在會談的時候,起碼遞一個小紙條,叫共軍不要再來飛臺了吧!或者是加強兩岸的和諧,或者你可以講一些什麼訴求,請他幫忙。
gazette.blocks[34][0] 卓院長榮泰:報告委員,兩國的外交關係是常年累月累積起來的,不是一張小紙條的動作,而且我們不會用小紙條,我們是光明磊落、正大光明的,以國家的利益跟國家的利益來結合。
gazette.blocks[35][0] 羅委員明才:好,那大聲說出口!這個川習會,事實上可能又是一個轉變。想一下去年的時間,臺海兩岸感覺劍拔弩張,感覺山雨欲來風滿樓。會不會因為川習會這一次的見面,兩岸改變,變成是另外一個主軸?就是世界要和平,包括貿易的部分。在這一次是川習會當中,中美貿易戰美對中的100%關稅,現在聽說要取消了,會不會又變成另外一個契機?因為我們看到川普總統,他有他的智慧,講了半天也是希望股市漲啊!所以現在美股四大標準指數屢創新高,畢竟他是一個生意人,如果川習會講完以後,會不會出現臺海和平的另外一個契機?
gazette.blocks[36][0] 吳次長志中:報告委員,我想對於和平,現在不只是我們臺灣非常努力在做,我想美國也是嘛!所以前陣子以色列跟加薩能和平,美國扮演著重要角色。剛剛美國總統也去了泰國,泰國跟高棉也簽訂和平協議,美國也扮演著重要角色,所以我們相信對於美國的重大利益就是和平、穩定。對於我們這個地區,我剛才提到過臺灣跟美國,其實不只,還有跟日本、跟韓國等各地的共同利益實在是太大了,所以美國總統也剛剛去日本訪問,並會面新當選的首相「高市早苗」。我們可以看到在美、日、臺灣,還有整個地區的共同努力下,我覺得和平是一定可以維持的。
gazette.blocks[37][0] 羅委員明才:好,謝謝。大家都愛和平,全世界都希望和平。請問行政院卓院長,我們軍購的預算會不會刪減?我們國防預算難道要持續再增加嗎?
gazette.blocks[38][0] 卓院長榮泰:我們當然是依照國家的財政跟國防的需求,會整體考量、添購,以強化我們的國防力量,因為和平是要靠實力的,和平不是用談出來的,任何一張和平的談判都不能代表永遠的和平,歷史上出現太多次了,我們都應該相信,包括國共兩黨之間,越談越打、越打越輸,所以談判在目前為止,我們認為只有強化我們自己的力量,才能維持永遠且有尊嚴的和平。
gazette.blocks[39][0] 羅委員明才:所以該做的還是要做就對了?
gazette.blocks[40][0] 卓院長榮泰:必須要做。
gazette.blocks[41][0] 羅委員明才:既然這樣,我們看到川普,川普是你的好朋友也是我們國家的好朋友吧?
gazette.blocks[42][0] 卓院長榮泰:川普願意跟全世界做好朋友啊!
gazette.blocks[43][0] 羅委員明才:川普是好朋友、你的好朋友、我們的好朋友,都跟習近平要見面了,現在國民黨的黨主席鄭麗文說,為了兩岸的和平,他也願意去跟習近平見面。如果鄭麗文安排跟習近平見面,請問行政院的態度是如何?
gazette.blocks[44][0] 卓院長榮泰:如果真的有這麼一天,我希望他能夠堅持中華民國主權不會被侵犯、不會被剝奪,臺灣人民的民主自由方式也不會被改變,雙方能夠在一種對等的狀況底下,如果能夠展開健康有序的接觸並且能站在國家的立場,我覺得對人民也是好的,對全世界也是好的發展。
gazette.blocks[45][0] 羅委員明才:好,太棒了。顯然鄭麗文當上國民黨主席以後,即將跨出第一步,行政院卓院長也是蠻支持的。第二個問題是,他如果進行鄭習會的時候,卓院長要不要一起陪同?
gazette.blocks[46][0] 卓院長榮泰:這不成體制啊!
gazette.blocks[47][0] 羅委員明才:好,不要一起陪同。鄭麗文他走他的鄭習會,有沒有可能卓院長可以跟兩岸的高層在第三地試試看嘛?不要說兩岸的關係一定要互碰、互碰,火車對撞,也許可以有一點輕鬆的方式啊!
gazette.blocks[48][0] 卓院長榮泰:非我們一廂情願。
gazette.blocks[49][0] 羅委員明才:是不是可以在第三地做一個學術交流,或者是中華民族的和平探討也可以啊!
gazette.blocks[50][0] 卓院長榮泰:這也非我一廂情願。
gazette.blocks[51][0] 羅委員明才:不要……
gazette.blocks[52][0] 卓院長榮泰:只要對方不設前提、不扣帽子,不堅持臺灣是他的一部分,能夠以中華民國跟中華人民共和國互不隸屬的身分及立場來對談,我絕對願意。
gazette.blocks[53][0] 羅委員明才:真的嗎?
gazette.blocks[54][0] 卓院長榮泰:真的。
gazette.blocks[55][0] 羅委員明才:我們也是樂觀其成啊!只要對兩岸好的……我一直在這邊守了30年的立法院,我唯一一點就是臺灣不要再戰爭啊!你要派我去做什麼或者是有一些工作,我都願意,個人的犧牲都無所謂,但是兩岸千萬不要戰爭,剛剛馬祖的立委陳雪生,他們位處第一線,歷經多少戰爭的痛苦跟犧牲,多少人流血,所以我們希望政治歸政治,有時候可以有一些輕鬆的方法,正面的要做,其他方式也要做。本席很認同剛剛卓院長所講的這點,若有機會談的話,我還是希望能推動一下,多一點交流。
gazette.blocks[55][1] 另外,兩岸關係已經冰凍很久,現在陸委會跟大陸有沒有任何聯繫?上一次高層的聯繫是什麼時候?
gazette.blocks[56][0] 邱主任委員垂正:跟委員報告,我們持續維繫兩岸關係,不管是聯繫的方式或溝通的方式都有,是中國大陸基於他要消滅中華民國,要併吞臺灣的政治前提,不願意跟我們談判!我們希望兩岸可以很快回到對等尊嚴的原則下,進行溝通對話,這是有必要的,這也是兩岸關係良性互動的開始,我們希望對方能夠正視中華民國客觀存在的事實。
gazette.blocks[57][0] 羅委員明才:我是問陸委會上一次跟大陸高層見面是什麼時候?
gazette.blocks[58][0] 邱主任委員垂正:上次兩岸有所謂的……你講的高層應該是海基會跟對岸海協會的首長會談……
gazette.blocks[59][0] 羅委員明才:什麼時候?
gazette.blocks[60][0] 邱主任委員垂正:還是在2015年的時候。
gazette.blocks[61][0] 羅委員明才:2015年?今年幾年?
gazette.blocks[62][0] 邱主任委員垂正:我想我們都在努力,促成兩岸能夠恢復官方的互動……
gazette.blocks[63][0] 羅委員明才:今年幾年?
gazette.blocks[64][0] 邱主任委員垂正:是中國大陸用了臺灣無法接受的政治前提,在他們的前提裡,中華民國不可能存在,我們不斷呼籲對岸,要以人民的福祉為念,要互利互惠,共榮共存,共同來努力。
gazette.blocks[65][0] 羅委員明才:你剛剛講得很好,如果他宣布不消滅中華民國,你就要跟他見面了嗎?
gazette.blocks[66][0] 邱主任委員垂正:剛剛委員有說,黨對黨的交流不能取代政府對政府的交流,這樣我們才能維護整體國家的利益。
gazette.blocks[67][0] 羅委員明才:黨對黨的交流可不可以繼續進行?
gazette.blocks[68][0] 邱主任委員垂正:剛剛院長也說了,只要在對等尊嚴,只要能夠確保國家主權跟自由民主的生活方式,這些都能夠確保的話,我想我們願意樂觀其成。但我們也擔心在2019年元月2號的習五條之後,所謂中共的九二共識、一個中國原則以及一國兩制,都是三位一體的對臺政策,在這個政策裡面沒有中華民國的空間。
gazette.blocks[69][0] 羅委員明才:你輕鬆一點沒關係。川習會馬上就要見面了,見面完你就等著看,屆時會釋出一些訊息,你就等著迎接另外一面的交流,但也不要太緊張,自我封閉,故步自封,我們還是希望看到兩岸多多交流……
gazette.blocks[70][0] 邱主任委員垂正:我們還是一樣不卑不亢,維持現狀。
gazette.blocks[71][0] 羅委員明才:謝謝。現在非洲豬瘟的問題很嚴重,以致現在不曉得什麼可以吃。過去滷肉飯是國民美食,大家都在吃,但是院長,現在不曉得吃什麼?不是排骨飯,就是雞腿飯,但現在豬腳什麼的也都不能吃了,現在還有什麼可以吃?
gazette.blocks[72][0] 陳部長駿季:跟委員報告,在禁運、禁宰期間,我們會釋出國內庫存的冷凍國產豬肉,如此包括學童營養午餐,包括超市、量販店還是都可以買得到。
gazette.blocks[73][0] 羅委員明才:物價的平抑很重要,畢竟現在物價飆漲,一些年輕人、學生苦哈哈。真的,買一個雞腿便當一百四,一個月下來要多少費用?所以要注意這個豬瘟的問題,如果守不住的話,對臺灣農民、畜牧業影響將非常非常大……
gazette.blocks[74][0] 卓院長榮泰:希望委員多多給予我們現在的防疫團隊鼓勵,不管是農業部也好,環境部也好,甚至我認為包括臺中市政府也應該更加努力,中央地方合為一心、合為一體,這樣我們才能夠面對這個病毒,大家一起來鼓勵。目前市面上的肉品絕對沒有問題,我們已經把那些疑似的銷毀了,流向也已經管控,儘量做到各個場域的清消。目前會進到第二輪的疫調,第二輪疫調完成之後,我們會有更充實且科學的依據來向國人報告,之後再進到第三輪,希望這個為期15天的禁運、禁宰、禁用廚餘的時間能夠是我們可以掌握的最短時間,我們在這裡做最短時間的作戰。
gazette.blocks[75][0] 羅委員明才:是,大家加油。
gazette.blocks[75][1] 請問院長,這個破口到底是從哪邊出現的?
gazette.blocks[76][0] 陳部長駿季:我跟委員報告,現在我們正在疫調,臺中市政府所提出的初步疫調報告在昨天送過來了,但是我們發現在疫調裡面有非常多必須再釐清的部分,我們也在今天早上的臺中前進應變所特別要求臺中市政府一定要儘快把相關的疑點再次釐清,這樣才能夠找到可能的來源。
gazette.blocks[77][0] 羅委員明才:所以第一個時間不要卸責,因為中央跟地方兩邊要合作,中央跟地方齊力合作,其利可斷金,一定要採合作的態度。
gazette.blocks[78][0] 陳部長駿季:跟委員報告,我們在疫調的時候是用專業角度去尋找所謂的可能來源。
gazette.blocks[79][0] 羅委員明才:像有人說淘寶網、拼多多,現在是不是全部都禁掉了?怎麼會有矛頭指向財政部,說是因為電商進口,然後從那邊出了問題,事實到底是怎麼樣?
gazette.blocks[80][0] 陳部長駿季:跟委員報告,我們昨天在應變中心討論的時候有討論到跨境電商的部分,您所提到淘寶的部分,其實農業部相對的跟淘寶的電商平臺有一些合作模式,就是在淘寶這個平臺,如果你的購單地址或者是你的身分或者是你的IP address是在臺灣的時候,它就會屏蔽,這是第一個部分。第二個部分就是我們跨部會的合作會在平臺網路去爬蒐相關的關鍵字,如果遇到可能是含有肉製品的時候,我們也會通知平臺,平臺會立即下架,這個部分,我想我們持續在做。至於一些新的平臺,我們也持續跟他們建構合作的關係。
gazette.blocks[81][0] 羅委員明才:所以這個破口到底是哪裡?是不是淘寶?
gazette.blocks[82][0] 陳部長駿季:沒有,我剛才說過,我們現在的疫調過程中有一些疑點必須釐清,在疫調沒有完成前,我們沒辦法確定來源是哪裡。
gazette.blocks[83][0] 羅委員明才:財政部的說法是所有的物品進口全部都有用X光機檢查過,是不是?
gazette.blocks[84][0] 莊部長翠雲:是的,對於所有的進口郵包、快遞貨物或是從高風險地區入境旅客手提行李,我們都是實施百分之百X光檢查,都要這樣做。
gazette.blocks[85][0] 陳部長駿季:我也跟委員補充,在整個邊境管制,從旅客進來的手提行李、後送行李,或者是從國外進來的郵包、郵件,甚至於平臺的這些郵包,我們都是百分之百過X光,特別針對高風險區進來的部分,手提行李也是百分之百的X光檢查,這個部分院長也指示了,在邊境管理部分,我們會加強效率跟方法。
gazette.blocks[86][0] 羅委員明才:好,大家加油,共同防禦,把關要守好……
gazette.blocks[87][0] 卓院長榮泰:好。
gazette.blocks[88][0] 羅委員明才:畢竟這個產值也非常大,農業產值總共有一千多億。另外就是大家對政府的信任問題,比如說朝野的和諧是很重要的,我們的防疫也要大家齊心來努力。
gazette.blocks[88][1] 在這裡也要感謝卓院長,從我一開始提的苦民所苦,這句話是我們韓院長講的,就是要普發現金1萬塊,終於現在要發了吧?1萬塊。
gazette.blocks[89][0] 卓院長榮泰:對,預算通過,總統也公布了,已經生效,財政部也在做規劃。
gazette.blocks[90][0] 羅委員明才:請問一下卓院長,你領到1萬塊後,準備、打算怎麼花?
gazette.blocks[91][0] 卓院長榮泰:我覺得國家需要這1萬塊。
gazette.blocks[92][0] 羅委員明才:所以你會捐出來嗎?
gazette.blocks[93][0] 卓院長榮泰:是的。
gazette.blocks[94][0] 羅委員明才:我也會捐耶,我大概捐給一些弱勢團體,因為我發現這幾年弱勢團體還有一些民間團體的收入來源很少,所以希望響應院長所說的捐出來,反正你領到後要捐就捐、要留就留,不勉強。大家領到這1萬塊,可以說是大人小孩通通樂開懷,因為每個人都有領到。今年的稅收可能又要超徵,如果今年稅收超徵,今年或是明年,要不要變成常態性的普發現金?達到一定的目標,當然不影響我們的歲出預算,當稅收超徵的時候,我們把還稅於民的精神拿出來,把它變成一個制度化的process,好不好?
gazette.blocks[95][0] 卓院長榮泰:沒有所謂超徵啦,是我們的實徵數超過我們的預算數,而預算都是一個預估,在前一年預估的時候沒有辦法想像往後一年政府施政的必要作為中有哪些是突然的,所以還是要讓整個財政結構有彈性,可以積極運用,如果把它硬性規定一定做某一種用途,等於是削弱了國家在這個時候的應變力,當應變力削弱之後,我們整個的競爭力跟防衛力也會減少……
gazette.blocks[96][0] 羅委員明才:對,看情況再說啦!
gazette.blocks[97][0] 卓院長榮泰:所以我認為還是要彈性運用會比較符合國家的需求。
gazette.blocks[98][0] 羅委員明才:看情況再來決定啦!
gazette.blocks[99][0] 卓院長榮泰:是。
gazette.blocks[100][0] 羅委員明才:有需要的時候,我還是會繼續為大家來爭取。
gazette.blocks[100][1] 另外,普發現金我們領到的是現金,現在我手上有很多的鈔票,這些鈔票有新有舊,但新的鈔票很多,現在民間苦哈哈,但政府卻說鈔票要改版。院長,你看我隨便拿出來的這些新鈔票還很多,你就要改版了,改版的話全部都要銷毀,你看這個100塊的也都還很好用,而且我們從小到大看到的不是孫中山就是一些偉人的相片,我們跟它是有感情的,在鈔票沒舊也沒爛而且偽鈔也沒有很多的情況之下要去改版,請問鈔票改版一次要花多少錢?
gazette.blocks[101][0] 卓院長榮泰:委員,你對你手上的鈔票非常有感情,因為它跟你相處了24年,這麼長的時間,你當然對它有感情。
gazette.blocks[102][0] 羅委員明才:對啊!
gazette.blocks[103][0] 卓院長榮泰:基於時代的科技進步,未來我們會朝更永續、更安全、更全民的觀念來做!央行有在做規劃,當然在規劃的過程當中還要跟社會取得很大的共識,我請總裁來做說明。
gazette.blocks[104][0] 羅委員明才:先不要改鈔票,你改一次鈔票要花500億耶!
gazette.blocks[105][0] 卓院長榮泰:沒有!
gazette.blocks[106][0] 羅委員明才:現在人民苦哈哈的,你花這500億,更何況上一次COVID-19疫情來的時候已經給我們一個很大的教訓,現在使用鈔票的人是越來越少,我們用行動支付,用LINE Pay、用悠遊卡,嗶一下就好了,為什麼要去製造那麼多的紙鈔?紙鈔弄完了以後要銷毀的時候要燒掉還會破壞環境,鼓勵大家用電支嘛!
gazette.blocks[107][0] 楊總裁金龍:報告委員,你剛剛說的那個500億是不對的。
gazette.blocks[108][0] 羅委員明才:那請問是多少錢?
gazette.blocks[109][0] 楊總裁金龍:當時會估計500億,主要是因為coin,就是銅板,這一次我們的改版並沒有要改版銅板,銅板的改版在當時的估計就是要四百多億,所以你看看,500億裡面有四百多億是銅板的改版費用,而這一次銅板是不改版的,所以不是像委員剛剛所說的要500億,並沒有……
gazette.blocks[110][0] 羅委員明才:所以銅板不改版?
gazette.blocks[111][0] 楊總裁金龍:我們每一張鈔券現在改版的話是多增加1.5塊錢,這一版鈔票已經發行24年了,24年增加1.5塊錢是不多的,如果按照這樣,24年多1.5塊是多嗎?
gazette.blocks[112][0] 羅委員明才:不過也不是為……
gazette.blocks[113][0] 楊總裁金龍:如果我們現在不改版的話,以後改版的成本大概會更多,這個我們已經使用24年了,跟其他國家相比較,24年已經是非常慢的了,很多國家都是11年、15年、16年就改版了。
gazette.blocks[114][0] 羅委員明才:你改一次版要花一百多億,好可怕!
gazette.blocks[115][0] 楊總裁金龍:不用、不用,不用那麼多!
gazette.blocks[116][0] 羅委員明才:那是多少?總是也好幾十億,那個錢拿來給弱勢……
gazette.blocks[117][0] 楊總裁金龍:這個錢是中央銀行要付啊。
gazette.blocks[118][0] 羅委員明才:照顧一些老、弱、殘、單親家庭,不是很好嗎?
gazette.blocks[119][0] 楊總裁金龍:啊?
gazette.blocks[120][0] 羅委員明才:把這些錢、把100億拿來照顧一些需要的人,不是很好嗎?
gazette.blocks[121][0] 楊總裁金龍:我想如果偽鈔多的話,你的損失會更多。
gazette.blocks[122][0] 羅委員明才:好,這樣子啦,因為現在科技在進步……
gazette.blocks[123][0] 楊總裁金龍:是,沒有錯,就是因為科技進步……
gazette.blocks[124][0] 羅委員明才:我們可以使用行動支付等等,鼓勵大家多用行動支付,請問一下……
gazette.blocks[125][0] 楊總裁金龍:那也是沒有錯啊,但問題是現在的行動支付還是沒辦法來替代紙鈔,紙鈔在某種情況之下是一定都會存在的。
gazette.blocks[126][0] 羅委員明才:沒有!你可能很久沒有去過大陸了……
gazette.blocks[127][0] 楊總裁金龍:沒有、沒有、沒有,這個紙鈔……
gazette.blocks[128][0] 羅委員明才:大陸的一線城市,我記得上次去已經是很久以前了,去到當地,我拿現鈔要用居然還沒辦法用。我問了很多商家現在是不是都不用紙鈔?他們說錢幣沒人在用了,100個去餐廳的客人裡面,他說大概只有百分之一是用現金。所以這一點請央行考慮再三,世界也沒有規定說幾年一定要換鈔,沒有這個規定啊!而且我剛剛拿出來鈔票裡面,你看新鈔還那麼多,你看,這個是隨機的,都是新鈔,我們的梅花鹿還很漂亮,中華少棒隊還打得很好,所以此事你考量一下。
gazette.blocks[128][1] 另外,我再來請教世界的潮流,現在到處,美國也發美元計價的穩定幣USDT、USDC,請問臺灣什麼時候要來發行臺灣計價的穩定幣?
gazette.blocks[129][0] 楊總裁金龍:我跟委員報告,事實上金管會已經提出了虛擬資產服務法,現在正在做。
gazette.blocks[130][0] 羅委員明才:以新臺幣計價的穩定幣,什麼時候會上路?
gazette.blocks[131][0] 彭主任委員金隆:報告委員,我想立法院先通過立法,我們的子法會照法定的程序公布,就可以開始來執行這些……
gazette.blocks[132][0] 羅委員明才:所以以後有機會可以發行以新臺幣計價的穩定幣,這是一個潮流,是不是?
gazette.blocks[133][0] 彭主任委員金隆:這個是很多國家都在立法也在進行當中……
gazette.blocks[134][0] 羅委員明才:這位是金管會主委嘛?
gazette.blocks[135][0] 卓院長榮泰:是,彭主委。
gazette.blocks[136][0] 羅委員明才:彭主委表現得不錯,你看他的官運也亨通,一上來股市破兩萬點,接著股市就要破三萬點了,當然美國也漲很多。我們看到未來的時代是一個AI的時代,一家NVIDIA,創辦人是哪一位,院長知道嗎?輝達。
gazette.blocks[137][0] 卓院長榮泰:黃仁勳先生。
gazette.blocks[138][0] 羅委員明才:黃仁勳,你看,「臺灣囡仔」耶!跟你一樣是臺南人,很厲害……
gazette.blocks[139][0] 卓院長榮泰:我不是臺南人。
gazette.blocks[140][0] 羅委員明才:你不是?你在那邊服務過。
gazette.blocks[141][0] 卓院長榮泰:我也沒有服務過,我是去過。
gazette.blocks[142][0] 羅委員明才:沒有服務過?你行政院長服務到臺南啦。
gazette.blocks[142][1] 你看看,一個臺灣囡仔到處受到全世界的歡迎,到處都轟動,那究竟臺灣的未來要不要支持AI?AI人工智慧這個未來的趨勢到底是剛剛開始,還是一個泡沫化?卓院長可不可以請回答一下。
gazette.blocks[143][0] 卓院長榮泰:就半導體、晶片的AI世界,臺灣已經在世界上取得非常領先的地位,我們現在要做的是在製造上面繼續的精進領先,同時,我們要發展到軟體的設計,軟體設計一起來之後,會帶動臺灣另外一個國力的新的發展,這就是我們的AI新十大建設的一個三角形當中……
gazette.blocks[144][0] 羅委員明才:全世界都支持黃仁勳,那我們中華民國……
gazette.blocks[145][0] 卓院長榮泰:不只黃仁勳,我們自己的……
gazette.blocks[146][0] 羅委員明才:要不要讓輝達在臺灣落戶,甚至更加大力度的來支持黃仁勳?
gazette.blocks[147][0] 卓院長榮泰:我們不只支持黃仁勳,在臺灣的台積電、環球晶、日月光等等這些大廠,以及大廠底下所有的協力廠商、中小企業,我們都全力支持。
gazette.blocks[148][0] 羅委員明才:好。
gazette.blocks[149][0] 委員羅明才書面補充資料:
gazette.blocks[149][1] 盡速興建深坑輕軌
gazette.blocks[149][2] 深坑目前最重要的建設就是深坑輕軌,預估經費202.71億元。新北市政府預計今年底再次提報交通部、轉行政院審議其可行性研究。可行性研究一旦獲行政院核定後,才能進一步接續辦理綜合規劃、環評及都市計畫變更作業,預計核定後需7年完工。
gazette.blocks[149][3] 然而,每延宕一次,工程經費只會愈來愈高,納稅人的錢也會愈花愈多!深坑輕軌不只是地方建設,更直接關係到區域交通便利與民眾生活品質。本席懇請院長及交通部長大力支持,盡速完成深坑輕軌可行性研究的審議,好讓深坑輕軌能早日動工、早日造福鄉親。
gazette.blocks[149][4] 深坑輕軌路線圖
gazette.blocks[149][5] 盡速興建安坑一號道路第三期之華城快速道路
gazette.blocks[149][6] 華城快速道路(安一路到華城路,經費28.25億元)是鄉親殷殷期盼的建設。這條道路能串起安坑多個大型社區,分擔安康路一段長期過載的車流量,可直通北二高,大幅改善華城路口上下班時的壅塞。此外,還能銜接灣潭重劃區,讓碧潭對岸的交通動線更順暢,有助於促進地方發展與居民生活便利。本席懇請院長及內政部長予以補助(內政部─生活圈道路交通系統建設計畫),協助地方加速推動華城快速道路工程,讓新店安坑地區的交通建設更臻完善,造福民眾。
gazette.blocks[149][7] 安坑一號道路第三期(華城快速道路)路線圖
gazette.blocks[149][8] 安坑一號道路延伸至土城交流道(安城快速道路)
gazette.blocks[149][9] 北二高新店、安坑交流道至中和交流道這一路段,大家都知道經常塞車,尖峰時段車速往往僅有每小時20至30公里,不僅影響通勤效率,也降低整體交通運輸效能。如果能從新店安坑五城至北二高土城交流道新闢一條「安城快速道路」,不但能大幅分流車流,紓解壅塞情形,也能進一步帶動安坑五城地區的整體開發,促進地方繁榮。經新北市政府初步評估,此路段建設經費預估超過百億元,本席懇請院長給予支持與經費補助,協助地方加速規劃與推動,讓地方交通更順暢、民眾生活更便利。
gazette.blocks[149][10] 安坑一號道路延伸至土城交流道(安城快速道路)路線圖
gazette.blocks[149][11] 安坑輕軌串聯規劃中的捷運「中和光復線」
gazette.blocks[149][12] 安坑輕軌於2023年2月10日正式通車,惟自開始收費以來,運量始終低迷,目前日平均運量僅約5,000人次。民眾若搭乘安坑輕軌通勤進入台北市,至少需轉乘2次,加上候車時間,整體通勤時間相當耗時,反而不如騎乘機車或開車便利。本席認為,若能將安坑輕軌與規劃中的捷運「中和光復線」串聯銜接,不僅可減少轉乘次數與通勤時間,更能有效提升安坑輕軌的運量與使用效益:
gazette.blocks[149][13] (1)新和國小站至秀朗橋站間尚未開發,可考慮規劃安坑輕軌於此段由高架轉入地下,未來將可無縫銜接中和光復線,而不影響其預定採取的地下設計。
gazette.blocks[149][14] (2)輕軌車站具量體小之優點,可減輕車站開挖負擔,有效節省中和光復線的興建成本。
gazette.blocks[149][15] (3)安坑輕軌機廠先前曾縮減用地,也就代表仍有空間可以擴建,未來可容納中和光復線的新增列車。
gazette.blocks[149][16] 啟動全國邊坡監控
gazette.blocks[149][17] 近期連日豪大雨造成多處邊坡潛在崩塌風險,請問院長,政府是否已啟動全國邊坡監控機制,以保障民眾生命財產安全?然而,面對氣候變遷帶來的極端降雨、暴雨及土石流事件,現行的監控、預警與防災能力是否足以應對未來更頻繁、更劇烈的災害?
gazette.blocks[149][18] 1.全國邊坡監控現況與精準度:
gazette.blocks[149][19] (目前全國邊坡監控涵蓋率、感測器數量及巡檢頻率為何?
gazette.blocks[149][20] (在豪大雨或極端氣候下,是否能即時偵測潛在滑坡或土石流風險,並快速發送警報給地方政府及民眾?
gazette.blocks[149][21] 2.AI與大數據應用:
gazette.blocks[149][22] (政府是否已導入人工智慧與大數據分析,預測邊坡崩塌風險與雨量極值?
gazette.blocks[149][23] (AI模型的預測精準度如何?是否能結合即時氣象資料、土壤水分與地形資訊,提高警報的準確性與時效性?
gazette.blocks[149][24] (對於高風險地區,是否考慮利用AI輔助排程巡檢、調配人力與救援資源?
gazette.blocks[149][25] 3.跨部會協作與防災應變:
gazette.blocks[149][26] (面對未來極端氣候事件,政府是否已建立跨部會的快速通報與應變機制,確保資訊、預警與救援能快速落實到地方?
gazette.blocks[149][27] (是否有計畫將監控與AI分析成果向民眾公開,以提高社會防災韌性?
gazette.blocks[149][28] 本席認為,隨著極端氣候頻率增加,僅靠傳統巡檢與監控已不足以保障人民安全。政府必須加速導入智慧科技,建立精準、即時、跨部會協作的邊坡災害防護體系,確保民眾生命財產安全不受威脅。
gazette.blocks[149][29] 成立「台灣主權基金」
gazette.blocks[149][30] 一、進度:
gazette.blocks[149][31] 賴清德總統於今年5月20日就職周年談話中宣布,政府將成立主權基金,打造國家級投資平台,以應對國際經濟變局,並強調「當前是理想時刻」。如今5個月過去了,請教院長,目前「成立台灣主權基金」的進度到哪裡?具體時程及相關規劃為何?
gazette.blocks[149][32] 我們看看美國的速度:美國總統川普於今年2月3日簽署行政命令,要求財政部與商務部在90天內提交設立美國主權財富基金的完整計畫,內容涵蓋資金機制、投資策略、治理架構等細節。而僅在七個月內,美國政府已於8月底以89億美元收購英特爾(Intel)約9.9%的股份,作為交換,英特爾將加速獲得《晶片與科學法案》(CHIPS and Science Act)承諾的約100億美元補助資金。美國政府迅速轉身為「投資人」,展現出主權基金的實質概念與行動力。最近川普政府更積極洽談入股量子運算公司,動作頻頻、方向明確。相較之下,我國主權基金的籌設卻仍停留在「喊口號」階段,只聞樓梯響、不見人下來,這樣的進度實在太慢了!國人期待看到的不只是宣示,而是行動!
gazette.blocks[149][33] 二、「財務型」或「策略型」目標?
gazette.blocks[149][34] 是追求更高投資報酬?還是扶持產業?這兩種的執行方式和操作策略完全不同、甚至會互相矛盾,但過去十幾年來,政府在這一方面一直都沒有講清楚。請問院長,我們主權基金的任務目標是哪一種?本席認為,搞不清楚目的,就無從擬定策略與規範,連第一步都踏不出去。
gazette.blocks[149][35] 三、財源、規模:
gazette.blocks[149][36] 央行總裁楊金龍多次強調,主權基金的資金來源不宜由外匯存底直接無償撥用,建議由三大方式籌措,包括財政部發債、財政部撥款,或由財政部出資設立。請教院長,目前是否已擬定具體的財源規劃了?以及預計規模會是多少?
gazette.blocks[149][37] 本席建議,在籌措主權基金的財源時,政府應全面檢討現有公部門資金運用機制:
gazette.blocks[149][38] 1.以現階段來看,初步籌措資金,外匯存底看起來仍是短期內最具可行性的財源。今年9月底外匯存底達6,029.43億美元,首度突破6,000億美元大關,創歷史新高 。請問總裁,如立刻動用外匯存底作為主權基金的初期籌資來源,您認為安全界線應控制在多少比例?此外,台灣主權基金的規模若要兼顧穩健與效益,您認為理想規模應是多少?
gazette.blocks[149][39] 本席認為,即使立刻動用外匯存底10%(600億美元),外匯存底的安全性與流動性也絕不至於傷筋動骨。況且若台灣投入外匯存底500億美元成立主權基金,將立刻成為全球前30大!
gazette.blocks[149][40] 本席亦認為,台灣的主權基金規模不能太小,未來應至少達三至四兆新台幣,甚至更大。因為當我們這個「國家級投資公司」投資國際大企業時,就算只持有1%股權,都有機會接觸到對方的董事會、執行長。這樣的投資,將不只是追求賺錢,更相當於取得與國際大型企業高層直接對話的門票,無論在外交布局或尋求產業合作上,都將為台灣帶來極大的助益。
gazette.blocks[149][41] 2.多元注資「主權基金財源池」:若要建立具長期戰略意義的主權基金,本席建議,央行盈餘、國安基金收益、國發基金投資回收金三者若能形成一個穩定的注資機制──「主權基金財源池」,就能讓我國從「應急式理財」邁向「戰略性投資」,真正落實跨世代的財政永續。另本席也建議,政府應考慮將歲計賸餘、國營事業盈餘、甚至公有土地開發收益等,納入主權基金財源。透過多元注資與專業運用,不僅能擴大主權基金規模,更能提升國家資產報酬率,讓全民共享國家長期投資成果。
gazette.blocks[149][42] A.央行盈餘:央行是國庫金雞母,楊金龍總裁自2018年上任以來,每年繳庫盈餘高達數千億元,累計八年來繳庫逾1.46兆元。央行的盈餘目前全部上繳國庫,納入一般歲入使用,當年度花完就結束了。若能將其中一定比例挹注主權基金,作為種子基金,不僅能提升資產運用效益,也可為未來的社會福利、能源轉型、科技創新等戰略政策建立穩定財源,亦能強化我國在面對國際金融波動時的財政韌性。請問財政部是否曾與中央銀行討論過相關可能性?是否有規劃建立跨部會評估機制?
gazette.blocks[149][43] B.國安基金收益:另一隻國庫金雞母──「國安基金」,歷年績效七勝一敗。國安基金長年運作已有穩定盈餘,然而目前僅作為金融市場護盤之用,缺乏長期再投資機制。本席建議,國安基金年度結算後之盈餘一樣可提撥一定比例挹注主權基金,轉化為國家長期資產,兼顧金融穩定與財富累積。
gazette.blocks[149][44] C.國發基金投資回收金:國發基金近八年獲利達1,794億元。國發基金多年投資累積可觀回收金,但目前僅回流國發基金本體。請教院長,是否可以評估將部分回收金挹注未來台灣主權基金,以形成長期穩定財源?讓產業投資收益成為國家永續財政的動能。
gazette.blocks[149][45] 3.主權基金的財源可考慮納入勞保、勞退等四大基金。目前四大基金中有相當大的部分是委外投資操作,其實只要以委託方式運作,並事先明訂各基金期望的「合理報酬率」與遊戲規則,便可在符合各基金現行法規下「本位主義」原則的前提下,達成四大基金共同參與主權基金運作的目標。
gazette.blocks[150][0] 項目:四、美國干預?
gazette.blocks[150][1] 本席認為,主權基金的投資專業性與獨立性是不可動搖的神主牌。但看看最近的南韓和日本:在川普的關稅政策下,南韓承諾投資美國3,500億美元,協助美國再工業化,且投資項目由美國決定。日本投資的5,500億美元據傳來自主權基金,高達90%的投資收益將歸美國。
gazette.blocks[150][2] 請問院長,從之前的台灣與美國「五五分」共享晶片產能,到所謂「台灣模式」 ──推動在美打造產業園區,再到副總統蕭美琴所說的,不僅台積電,還包括整個ICT生態系都要到美國去──「德公移山」。本席相當關切,台灣未來成立主權基金,是否也可能面臨相同壓力,淪為協助美國再工業化的工具,甚至被迫購買美國長期公債?
gazette.blocks[150][3] 若未來台灣的主權基金是在美國要求下設立或投資,將可能使提高報酬率、推動國家產業政策的目標落空。在川普關稅政策的壓力下,台灣正處於產業升級、轉型的關鍵時刻,若辛苦規劃的台灣主權基金最後淪為協助美國再工業化的籌碼,實在是情何以堪!請問院長,面對台美關稅談判和國際政治壓力,政府是否能向國人明確保證:未來台灣主權基金將以國家利益為唯一出發點,絕不為其他國家代工理財?
gazette.blocks[151][0] 項目:五、中東主權基金啟示:Capital driven + Technology driven
gazette.blocks[151][1] 最近中東國家正積極利用主權基金,吸引全球AI公司前往投資,充分發揮「資本驅動產業」的功能。這些中東主權基金不但投資美國矽谷的新創企業,甚至親自設立大型AI數據中心,不僅取得財務報酬,也為本國建立起技術合作與產業鏈整合的通道。反觀台灣,我們在半導體與ICT資通訊產業方面已具有全球競爭優勢,但在資金厚度與國際投資網絡上,仍明顯相對不足。
gazette.blocks[151][2] 以台積電為例,這是全體台灣人共同打造的護國神山。去年台積電賺了1兆1700億元左右,結果我們全體台灣自然人和機構法人只拿到2925億元,其餘8775億元都被外國投資人和機構法人、甚至其他國家主權基金賺走了。也就是說,台灣人辛辛苦苦打造台積電護國神山榮景,卻只拿到四分之一的成果,這非常不合比例原則,也凸顯出台灣缺乏主權資本戰略的嚴重問題。
gazette.blocks[151][3] 如今行政院推動「AI新十大建設」,方向正確,但問題是整體預算只有1900億元,這樣的資金厚度和中東國家動輒上兆美元的主權基金相比,根本不在同一量級。我們應該認真思考,如何透過建立台灣主權基金,來支持AI產業與新興科技發展,讓國家資金為國家關鍵產業創造收益、掌握主導權。否則「AI新十大建設」恐怕又會成為一場典型的撒幣競技,就像民進黨政府當初推動的前瞻基礎建設計畫,總預算高達8,400億元,名目繁多、進度落後、效益模糊,甚至成為各方關係網絡爭搶資源的舞台。我們必須警惕,AI新十大建設絕不能重蹈覆轍。台灣需要的是長期戰略投資、主權資本布局,而不是一次性預算的短期消耗。
gazette.blocks[151][4] 稀土與「無人機民主供應鏈的亞洲中心」
gazette.blocks[151][5] 政府宣示要將台灣打造成「無人機民主供應鏈的亞洲中心」,這確實是一項重要的國家戰略。然而,在兩岸關係緊張的當下,我們必須正視一個極為嚴峻的挑戰:全球九成稀土金屬掌握在中國手中,而稀土是無人機、飛控馬達、精確導引系統等高科技軍事和民用設備不可或缺的關鍵材料。台灣高度仰賴中國稀土貨源,等於在產業鏈上被「掐喉」。換言之,我們在追求「民主供應鏈」的同時,卻可能被中國的稀土戰略牢牢制約。請教院長,在中國可能進一步擴大稀土出口管制的風險下,政府是否已針對稀土與關鍵原料的供應鏈安全進行完整盤點與替代方案?目前有哪些具體措施能夠降低對中國的依賴、突破稀土鎖喉?
gazette.blocks[151][6] 1.稀土替代與回收:經濟部曾提及「城市採礦」(Urban Mining),提煉廢棄物中的稀土。請問這項計畫目前的預計產能、成本效益為何?何時能讓我國無人機與關鍵零組件產業實質降低對中國稀土的依賴度?
gazette.blocks[151][7] 2.非中國供應鏈建構:除了回收再利用,我們要如何確保無人機核心零組件,例如高精度磁鐵、感測器等,能從非中國地區穩定供應?政府是否已與美國、澳洲等稀土生產或加工國簽訂長期採購或技術合作協議?
gazette.blocks[151][8] 3.亞洲中心的定位:目前不只台灣,日本、韓國、新加坡、印度等國都在積極發展無人機產業。請教院長,台灣的獨特優勢是什麼?我們在技術、資安、產業鏈管理等面向上,具備哪些不可取代的競爭力?更重要的是,我們要如何說服美國與歐洲盟友,將高價值無人機模組與關鍵技術訂單穩定地轉移到台灣,讓「亞洲中心」不只是口號,而真正轉化為台灣的產業實力和國際合作成果?
gazette.blocks[151][9] 「全真瑜珈健身」倒閉破產
gazette.blocks[151][10] 近期「全真瑜珈健身」無預警宣布破產倒閉,全台多家分店瞬間停業,導致逾4萬名會員拿不回預繳年費和課程款,血本無歸,引起社會高度關注與民怨。15年前亞歷山大健身房惡性倒閉,如今歷史重演,凸顯「預收型商業模式」的高風險性,也讓社會質疑政府主管機關在消費金融監理與預收款信託機制的落實上,是否存在明顯漏洞。
gazette.blocks[151][11] 部分國家健身房繳費制度與監理方式
gazette.blocks[151][12] 由此可見,多數國家都傾向限制不合理的長期綁定與大額預付,並透過履約保證、Chargeback或冷靜期等金融或法律機制保障消費者。反觀台灣,健身房業者屬於「大量預收、長期履約」的高風險行業,請教院長,可否借鑑他國經驗,研議限制「預收金額上限」與「預收年限上限」,避免超過一年的長期綁定與大額預付風險,以降低消費者集中風險?
gazette.blocks[151][13] 其次,健身房業者依法應辦理履約保障機制,既然制度上已有履約保證機制,為何仍一再發生消費者求償無門、權益懸空的情形?這是否顯示現行《定型化契約應記載及不得記載事項》所規範的履約保障門檻過低?或業者所採取的保證方式根本無效?
gazette.blocks[151][14] 再者,目前政府是否有具體監督機制,能有效監督業者是否確實依法設立信託專戶?以及對於承辦此類信託帳戶的銀行,金管會是否曾主動查核其履行監管義務?是否曾就「預收型產業信託專戶設置狀況」進行全面、定期盤點與風險評估?是否要求銀行定期揭露履約保證金額,確保足以涵蓋實際預收款項,保障消費者權益?
gazette.blocks[151][15] 「全真瑜珈健身」倒閉事件只是冰山一角,若主管機關持續放任這類「預收陷阱」橫行,下一個受害者恐怕就在不遠的未來。本席認為,凡屬大量預收、長期履約之高風險行業,例如健身業、美容業、補教業等,都應納入更嚴格的金流監管,防止業者挪用預收款,損及消費者權益。因此,本席建議:
gazette.blocks[151][16] (應與消保機關合作,研議設定「預收金額上限」與「預收年限上限」,以降低消費者集中風險。
gazette.blocks[151][17] (督導銀行建置「預收型行業警示制度」,針對異常資金流動或停業風險即時示警。
gazette.blocks[151][18] (強化信託銀行之消保義務,使其不僅止於形式性信託管理,而是能實質保障消費者權益,落實資金監管與風險揭露。
gazette.blocks[151][19] (並於三個月內提出具體改善方案與跨部會防範機制,讓國人不再一次次成為制度漏洞下的受害者。
gazette.blocks[152][0] 主席:謝謝羅明才委員的質詢,也謝謝卓院長跟各相關部會首長的備詢,謝謝。
gazette.blocks[152][1] 報告院會,我們上午質詢到此為止,本次會議沒有委員提出臨時提案,我們不進行臨時提案之處理。
gazette.blocks[152][2] 謝謝范雲委員、王鴻薇委員、林倩綺委員、丁學忠委員、許宇甄委員一起參與今天的質詢。下午兩點三十分繼續開會,謝謝卓院長、鄭副院長、各位閣員。
gazette.blocks[152][3] 現在休息。
gazette.blocks[152][4] 休息(11時49分)
gazette.blocks[152][5] � 台灣穩居全球第4大外匯存底國家,僅次於中國、日本和瑞士。
gazette.blocks[152][6] � 「台灣模式」是在美國打造產業園區的一種合作策略,結合了企業自主規劃、政府提供金融信保與協助整合資源、以及台美政府間的「G to G」(政府對政府)合作。該模式旨在借鏡台灣科學園區的成功經驗,透過產業、金融、政府三方協力,降低企業在美單打獨鬥的風險與成本,並爭取美方在土地、水電、簽證等方面的支持,以期在美國建立穩健的高科技生態系。
gazette.agenda.page_end 22
gazette.agenda.meet_id 院會-11-4-6
gazette.agenda.speakers[0] 韓國瑜
gazette.agenda.page_start 1
gazette.agenda.meetingDate[0] 2025-10-28
gazette.agenda.gazette_id 1148301
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1148301_00002
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第4會期第6次會議紀錄
gazette.agenda.content 報告事項
gazette.agenda.agenda_id 1148301_00001