綠色城市最佳典範—瑞典馬爾默的明日之城市Bo01介紹
綠色城市最佳典範—瑞典馬爾默的明日之城市Bo01介紹
2009.01.06 | 科技

馬爾默在城市再造上,遵循著瑞典著重的「Eco-village」經驗,因此,如何為城市創造一個具可行性的生態住宅亦成為首要挑戰,達成讓市民在居住生活環境中,沒有空間限制的生活目標。在此計畫中,「Eco-village」為拯救世界而需有所犧牲的一種熱忱,追求降低對環境的危害因素。故在此對環境的高品質與對社會的高標準下,明日之城---Bo01也因而誕生。

2001年5月,瑞典第一屆國際住宅展正式對外展出Bo01,開啟了「明日之城」生態永續經營及富足社會的實證討論,企圖傳達今日及未來我們該如何生活的想法。Bo01的目標在於利用太陽能、風能及水能等再生能源,生產因應居民日常所需的電力,達成百分之百的自給自足,並成為全球永續發展城市的典範。Bo01呈現了以人為本,並結合對美學、生態學及高科技需求的未來生活藍圖。

Bo01分為永久性與暫時性兩部分做展示。永久性住宅包括與混合性住宅做區隔而新建的500間住宅,強調如何讓科技、解決方案及愉悅性,以及美感融入這個永續城市;暫時性住宅的展示則透過展覽的方式傳達對未來理想願景的實現。

馬爾默在Bo01測試計畫中獲得政府在地化投資計畫的補助,資金主要運用在實體建設的投資,以支付為追求高目標而超額支出之成本,另一部份資金則投資在科技系統及廢棄物的淨化與基礎建設中,資金同時亦被使用於資訊與教育計畫中,歐盟亦針對能源測量給予支援。

Bo01永續發展措施
廚餘資源再利用
廢棄物管理系統主要目標為創造出一套以最少的資源消耗,達到廢棄物的資源再利用,進一步讓廢棄物也能轉換為能源的系統。住宅附近的廢棄物分離處為此計畫的重點,而住宅或附近通常皆具備分類室,讓居民很容易進行紙張及有機物等之分類。同時,亦有兩套平行的系統可以追蹤食物浪費,包括水槽中廚餘的處理及集中式真空廚餘專用槽系統。全區居民所製造之廢棄原料經篩選後,再次投入廢物利用,廢棄原料則再用於街道巷弄的底層設施中。

100%自給自足發電系統
此一新城市的建造,以百分之百能源自給自足為基礎概念。在Bo01中,有1,000個家庭的能源是由再生能源所供應,包括太陽能、風能和水能。以水能來說,藉由熱幫浦從海洋及地下含水層中提取熱能,床岩裡最天然的水源保存亦促進了季節性熱冷水源的儲存。

共1,400m2太陽能板置於10棟最高的建築物,藉由熱幫浦進行熱能製造以供應地區所需。設於Norra Hamnen最大的風力發電廠(2百萬瓦)及120m2太陽能電池所產生之電力用於供應地區內之公寓、熱幫浦、螺旋槳與其他幫浦等之運作。能源概念最獨特之處在於廠房與城市的區域暖氣、冷氣及電網等能源系統之連結。100%再生資源的平衡是基於週年性的循環,即在一年中的某些時期,城市某些地方跟城市的其他系統借資源,在其他時間,Bo01會以其過剩的能源供應所需,此連結也為地區提供資源的保存。

另一個重要措施為針對建築物所訂定之低能源使用量,包括家庭用電每一個單僅被允許使用每年105kWh/m2的能源。許多建築物有達到此標準,但仍有些許建築物用電量大幅超過目標值,同時,也對此目標為何沒有達成進行相關研究,並持續進行能源消耗的量測。能源使用概念與歐盟的目標是一致的,希望能在歐洲永續概念下,增加再生資源共享的願景。Bo01所使用的解決方案已吸引了國際的興趣,在2000年秋季,也獲得歐盟的能源獎「The Campaign for Take-off Award」。

交通服務模式
為降低運輸需求,亦設計各種不同的交通服務模式,鼓勵居民使用對環境友善的交通方式,包括行人與騎單車者優先措施、每300公尺的公車站牌距離、公車連結主要的城市中心點,及平均每七分鐘的密集發車頻率。

IT-Solution
在一些房產建築中,IT-Solution主要做為能源使用、流量的測量與控制,寬頻網路為遠距工作及電流交換提供良好的環境,以最小化居民的運輸需求。Bo01也為居民建立專屬網站提供資料的搜尋,同時亦提供Web-TV的測試,包括資訊類影片、互動式影片及新聞等。

後續研究與評估,以及經驗傳承
在地化投資計畫的資金主要用於Bo01計畫,透過明確的規定來進行計畫評估,計畫目標在於城市永續發展的經驗收集,並希望此經驗可移植於未來的計畫中,不論是在地化或國際間的複製導入。此計畫也吸引相當多的目光,超過10所大學參與此評估計畫,同時也接收來自世界各地的研究者對Bo01進行深入的探討。

科技系統的基礎建設與功能研究為評估中相當重要的一部分,如廢棄物處理系統與能源供應。當科技被人類所使用,身為使用者的居民將有助於評估系統的運作,有些研究的焦點在於系統的使用,有些則在於住家與環境的知覺。另有全區域的研究,包括廢棄物污染消除、交通、能源、綠色結構、建築與生活、再利用、環境資訊/教育/永續發展等,以求能了解永續發展的關鍵要素所在。

馬爾默藉由Bo01城市的打造,宣傳永續城市發展的理念,在瑞典後續城市的打造上,如Vastra Hamnen亦依循Bo01之概念進行,以求持續發展永續社會,以人為本、符合人類不同的需求,如美感、自然、連結及安全等,為城市創造更多的吸引力,也讓人類與環境共存,進而創造出一個穩健的永續城市,成為國際焦點,新城市的最佳典範。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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