【台北】城市科大校長連信仲：選擇有時比努力更重要收藏

口述／臺北城市科技大學校長連信仲　整理／大學問編輯劉蕙華 2018-11-18 2018-11-18 資訊學群 , 工程學群 , 機械群 , 電機與電子群資電類

從興趣找未來，因為從小接觸玩具並拆解結構而找到出路方向。臺北城市科技大學校長連信仲，從發掘興趣，進而成就興趣，利用唯一再創造第一。他的選擇，讓自己走出一片天。

讀書要想到將來，努力了一輩子，好不容易考上了博士，卻有人找不到工作，原因可能在於一開始就選擇方向錯誤，目標當然就不易到達。錯誤的原因可能選擇的不是興趣所在；或者可能選擇的科系不是產業上所需求，出路也不是當初自己所規劃的，才會平白花了這麼多時間，卻找不到適合的工作。選擇一旦錯誤，再多的努力也不一定開花結果。開始的時候就要思考產業需要什麼人才，想好未來出路，結合興趣，倒果為因，按部就班，循序漸進，必可水到渠成，也許不一定要讀到博士，可能大學畢業，薪水跟成就都要比博士還高。

至於產業需要什麼人才，同學如果多關注產業發展等相關新聞應該都能找到答案。通常政府會根據產業的需求規劃技職體系，當然也有普通大學可以選擇，但是有些冷門科系，最好先想好出路。總之，在選擇上要戰戰競競想好未來，才不會功虧一簣。

連校長鼓勵同學，要發掘興趣成就興趣，再利用唯一創造第一。

選擇有時比努力更重要

我唸國中的時候，體認到讀書的目的是就業，為何不提前學習在大學才接觸的專業知識，所謂熟能生巧勤能補拙，因而選讀工專機械科提前學習專業知識。選擇唸機械最大原因是自己的興趣，因為很喜歡玩具，在玩具拆解、組合中，可以得到很大的樂趣。國中畢業，曾去舅舅的機械工廠實習當個小工，當時觀察機械是一個看得到，想得到，做得到的產業，因此未來朝機械方面發展，應該有不錯的機會。

其次在職業的選擇上，會考量是否能養家糊口。當時的我認為：眼睛看到的東西大部分都是機械所生產，既然所有的東西都由機械製造，那麼這個行業工作機會應該很多。因此在興趣和家境的因素下，選擇朝機械這個領域發展。

作自己的筆記使它成為延伸記憶體

書讀不好不代表智商低，通常是找不到適合的學習方法。其實讀書是有方法的，我在當完兵後才了解這一點。以前讀書就是一股腦兒死背，或把老師的筆記抄得漂亮一點，但那樣一點意義都沒有。人的大腦和電腦一樣，如何將記憶體有效管理，讓知識可以隨插隨用，要懂得歸納整理，這就是讀書方法。建議同學要學著整理出自己一套看得懂的筆記，把老師講的內容，用自己的話寫出來，分門別類，歸納出各類別之解題步驟，不重複不必要之事務，這樣的筆記才是自己的延伸記憶體，隨插即用，才能節省複習的時間。

專業創意美學讓自己與眾不同成就志業

很多同學最大的困境是找不到方向，有些人畢業後工作薪水低，念什麼好像都一樣，沒有成就感，信心容易低落。但回歸源頭根本，「天生我才必有用，行行都可出狀元」，只要學習一技之長，你才有在這個領域找到工作的籌碼，再者，如何跟別人不一樣，提供創意的點子，產生美麗的驚嘆號很重要。同行之間比的就是誰有創意的思維、創新的想法，可以提出吸引或感動人的點子，就容易拔得頭籌成為領導。如果再將美學因子放入作品成為藝術品，甚至有機會精進專業成為該領域的大師。

連校長（圖左，攝於校慶活動）認為創意美學的培養可讓自己與眾不同。

利用唯一創造第一

想要成就什麼，就要先立定志向，一步一腳印，不能好高騖遠，先學習這個領域的一技之長，培養基本能力之後，再將專業深耕並結合創意變成唯一，進而將唯一變成第一。過程中，跨領域是必要的，而且是以建立主軸目標再到跨領域學習必要知識，不是今天學機械，明天學歷史這樣關連性不大的跨域。我在讀機械研究所時，就想讓機器變聰明，使它更有價值，作為主軸目標，所以第一個階段的學習目標，是讓機器跟人一樣有感覺，因此學習程式設計，並到資工與電機學習電腦視覺及感測學；第二個階段的學習目標，是讓機器跟人一樣有有智慧會判斷，因此到資工、資管及電機學習類神經網路、遺傳演算法、模糊控制、圖形識別、系統識別等人工智慧的相關知識，最後將感覺與智慧結合，即可完成建構智慧型機器的基礎架構。這就是以建構智慧型機械為目標，再到跨域學習必要相關知識的要領。

例如想製造智慧機器，如果本科系沒有相關課程，就要知道哪些科系專業資源比較多：例如大腦判斷可以去資工、資管系看看，神經感測與訊號傳輸可以去電機及電子系尋找，大腿骨架可以去機械系取經，將各領域的知識彙整起來，這樣的跨域能力才能讓你與眾不同。我常請同學思考：到底是世界第一容易？還是世界唯一容易？做出一項世界唯一的產品，還是世界第一的產品，哪一個比較簡單？就我來看，當「第一」何其困難，但是卻可以跨領域，利用「唯一」來創造「第一」。

臺北城市科技大學校長連信仲小檔案

★出生：1963年

★現職：臺北城市科技大學校長

★學歷：光武工專機械工程科、國立臺灣科技大學機械工程系學士、國立中央大學機械研究所碩士及博士

★專長及研究領域：創新設計、創意開發、專利發明、電腦視覺、智慧型控制、人工智慧、自動化與順序控制、校務規劃與評鑑

★專業所屬大學學群：工程學群機械工程學類、資訊學群資訊工程學類

★專業所屬技職群類：機械群、電機與電子群資電類

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