因為它們夾帶客戶隱私、商業機密與人體訊號，企業與機構「不敢讓 AI 學習」。
信任斷層不解決，AI 的紅利就永遠停在螢幕裡的聊天視窗，進不了實體工作現場。
技師如何維修精密設備、實驗室人員如何操作流程、照護者如何協助病人。這些最有價值的現場知識，正是 AI 最需要、社會卻最不敢分享的資料。
因為它們夾帶客戶隱私、商業機密與人體訊號，企業與機構「不敢讓 AI 學習」。
信任斷層不解決，AI 的紅利就永遠停在螢幕裡的聊天視窗，進不了實體工作現場。
在真實世界的資料進入模型、代理人或機器人之前，先讓它變成可以安全學習的資產。
加速現場維修與服務、縮短新人訓練，並讓 AI 試點更快通過法務與資安審查。短期帶來客戶看得見的實質成效。
原始資料留在現場，邊緣端遮蔽敏感內容，再轉化為模型可讀的「工作圖譜（Work Graph）」，附帶用途授權帳本與資料來源證明卡。
從專家的第一人稱視角，在現場擷取。最有價值、網路爬不到的邊角案例。
一切在邊緣端處理。不上雲端，原始影像永不離開現場。
萃取成被授權、模型可學的表示：發生什麼、做了什麼決定、人在哪裡修正。
每份輸出附上同意與來源證明。可稽核、限定用途，且永遠不評估個人。
不是匿名化影片，而是權利清楚、可稽核、模型可直接學習的真實工作表示。讓隱私成為解鎖高價值資料的原因，而不是阻礙。
研究機構 Epoch AI 估計，網路高品質公開文字資料將在數年內趨於枯竭。AI 的下一個訓練集，在真實世界的實務工作與物理互動。Scale AI、DoorDash 等已開始投入實體多模態資料收集。
歐盟《人工智慧法》與美國多州神經資料立法於 2026 年陸續生效。定義「人類世界資料如何安全進入 AI」規則的治理窗口，正在此刻打開。
《經濟學人》警告，台灣工業成長高度集中於半導體與 AI 設備（約佔出口八成）。把 AI 紅利擴散到醫療、製造、社福等百工百業，攸關整體經濟韌性。
是任由 AI 無聲抽取，還是趁現在建立授權機制？
台灣握有世界級的半導體、算力、醫材與精密製造優勢，卻在「AI 應用落地與資料信任」這一環有明顯缺口。
如果台灣只提供硬體與算力，長期價值會被海外的模型與平台公司整碗端走。
這個計畫要補上「模型與現場應用之間」的信任基礎建設，讓台灣成為「具身智慧安全學習」方法論的早期輸出者，在全球 AI 治理與實境資料標準中搶下發言權。
個人商業驗證只是手段，公共財才是目的。
這不是憑空想像的題目，而是立基於深厚產業經驗、且已用破百萬自費前置驗證的方向。工作在 AI 與實體世界的交界：AI 系統、神經科技，以及讓它們能安全觸碰真實人類環境的信任基礎建設。
PlexMesh 最初是一個較窄的生物訊號身分驗證構想，透過客戶探索與 MIT Media Lab 產品驗證，更深的問題浮現：我們如何讓 AI 從真實世界學習，卻不把它變成未經同意的資料礦場？
生醫工程與神經工程出身。於 Philips 部署醫療影像 AI、於 McKinsey 受策略訓練、於 Google 做科技培育與產品進入市場、參與 OpenAI 科技治理前沿的跨領域策略；於世界經濟論壇全球傑出青年（WEF Global Shapers）擔任要角，投入青年領導力、社會公益與 AI 發展治理。
自 2026 年起自費超過新台幣 145 萬元，完成美國 CES 參展、MIT Media Lab 產品驗證、巴黎 RAISE 高峰會、WEF 日內瓦大會等多項驗證，把原本單一的硬體假設，嚴謹修正為更具底層價值的「實境資料信任層」。
WEF Global Shapers 台北分會即將上任策展人，並受邀加入 Humane Intelligence，第一手對接國際 AI 治理社群。已有 litell、Praxis、cmdr 等成熟 AI 工具實作先例，展現落地開發能力。
以舊金山（技術供給端）與紐約（受監管產業需求現場）為雙重深度驗證據點，完成 85 天拓荒，再把成果轉為台灣的公共基礎建設。
在保護弱勢尊嚴與隱私的前提下，讓台灣的非營利組織也能安全享受 AI 的效率紅利。