要讓全球 70 億人都能上網!Facebook 太陽能無人機 Aquila 試飛成功
要讓全球 70 億人都能上網!Facebook 太陽能無人機 Aquila 試飛成功
2016.07.22 | 科技

由 Facebook 歷時兩年研發、用來傳輸網路訊號的太陽能無人機「Aquila」於 6 月 28 日正式升空試飛成功。稍早 Facebook 創辦人兼執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)公開了首次試飛影片。

Facebook Aquila 無人機計畫:讓偏遠地區有網路可用

Facebook 的「Aquila」無人機計畫,目的是要使居住在偏遠地區的人能夠連上網。現今全球仍有 40 億人沒有連上網,約佔世界人口六成。其中,有 16 億人居住在偏遠地區,以現有網路技術與設施,仍得耗費大量時間與成本,才能讓這些地區的人有可負擔的網路。

Facebook 執行長祖克柏因此創立了聯通實驗室(Connectivity Lab),研發飛機、衛星、無線通訊系統等技術,以讓更多人有便宜、快速、穩定的網路可用。

為達成這項目標,Facebook 自美國太空總署噴射推進實驗室、麻省理工媒體實驗室等單位聘請專家,斥資兩千萬美元收購英國航空公司 Ascenta 團隊,並由該公司的工程師 Andy Cox 主持 Aquila 無人機開發計畫。

Aquila 採用太陽能推進,機體主要以碳纖打造。儘管翼展寬達 40 多公尺,比波音 737 客機還大,不過重量僅約 400 公斤,耗能低、功率僅 5,000 瓦,大約等於三台吹風機。

Aquila 無人機預計每次航行任務為 90 天,從 18 公里高空透過雷射系統傳送高速網路至地面基地台,將可提供半徑 50 公里範圍的網路訊號。

Aquila
(來源:祖克柏Facebook

Aquila 首度試飛成功,下次要飛得更快、更高、更久!

Aquila 團隊先前已使用 1/5 大小的模型機進行幾個月的測試。上月 28 日正式以 Aquila 一比一原型機進行試飛。原本計畫僅低空飛行半小時,但首次航行超乎預期順利,最後航行超過 90 分鐘。當 Aquila 飛達測試高度 655 公尺時,地面人員皆情緒激昂,甚至感動落淚。

究竟何時會看見 Aquila 艦隊在空中傳送網路訊號,Facebook 並未透露,不過顯然仍有許多工程與技術問題需要克服。

這次原型機試飛為低空、短時間飛行,而且是以電池供能,並未使用太陽能面板。如果 Aquila 能順利完成連續三個月的飛行,也將會打破世界記錄,目前太陽能無人機最長連續航行記錄僅為兩週。

本回試飛只是通往目標的一小步,但仍大大鼓舞研發團隊繼續向前邁進,期望接下來能讓 Aquila 飛得更快、更高、更久,並且更便宜、堅固耐用,以利未來進行網路傳輸的飛航任務。

資料來源:TechCrunchThe VergeZuckerbergZuckerberg FB 影片FB Newsroom

關鍵字: #Facebook #無人機
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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