開發綠色新能源 論全球推動智慧電表之概況
開發綠色新能源 論全球推動智慧電表之概況
2009.07.27 | 科技

在半導體技術不斷提升下,使得過去的能源使用效益逐漸進步。然而在節能減碳的環保意識抬頭,如何能更有效率的使用能源,並使能源消耗更具效益的前提,各國紛紛提出尋找新能源之方案。觀察能源技術的生命週期,智慧型電網(Smart Grid)的佈建亦日益受到重視。根據英國牛津大學研究指出,透過家中電力資訊平均可讓使用者每月節省5~15%的電費,若50%的美國家庭皆同時省10%的用電量,將相當於節省800萬輛汽車所消耗的能源。

目前西歐、美、日等國皆積極智發展慧型電表,整體的智慧型電網整合發電、輸電、配電及用戶的電網系統是未來發展的目標,在推動智慧型電網建置的規劃,短期以建置智慧型電表為切入點,其後發展AMI(Advanced Metering Infrastructure)建設,最後以智慧型電網為節能減碳之政策目的。

一、各國綠色能源政策,將使智慧型電表扮演要角

(一)美國

美國Obama政府在振興經濟方案的藍圖中,預計兩年內將投入110億美元,來建置智慧型電網及先進電表(AMI),預估到2012年將在美國部署4000萬部智慧電表,而IBM、Siemens、Google、GE、Intel等大廠亦相繼投入相關產業,不外乎都是著眼於180億美元的商機,因此全美各大電廠皆開始推行智慧型電表之安裝。

其中Google搶搭此次的節能風潮,與電力公司合作跨足智慧型電網市場,開發Google PowerMeter應用程式,使用者登入iGoogle帳號並申請此項服務後,該程式可顯示消費者家中的各種電器用電量,並讀取自智慧型電表的資訊及分析,作為消費者用電的參考,找出節能的方式並減少電費。

IBM則計畫於2012年底完成智慧型電表之佈建,取代25萬個類比電表,將水表與先進的IT應用整合為一,同時提供管理、讀表與遠端監控等功能。而Cisco在智慧電網的角色則為協助電力公司降低能源儲存、傳輸成本,並降低網路斷線情況,提升電力網路的安全性。

(二)日本

日本廠商很早就投入發展家電自動化之智慧控制,如:Panasonic透過電視當顯示器,來監控家電用品的使用情形,並於1997年由家電、通訊設備製造商及電力公司等組成EchoNet協會,成員包括Toshiba、Hitachi、Sharp、Panasonic、Mitsubishi Electric等家電大廠及東京電力公司(Tokyo Electric Power Company)等,目標是期望透過電源網路和無線通訊技術來連接各種家電設備的網路標準規格,其中包含家庭智慧型能源管理系統的設計與規劃。

(三)義大利

義大利Enel電力公司自2001年推行Telegestore計畫,其為全球規模最大的先進電表管理(Advanced Metering Management,AMM)佈建計畫,目前已完成近3,000萬具電表佈署,總投入金額達21億歐元,並與電信業者合作以降低通訊費用。此外更使用現金收付的智慧型電表,將消費者之使用資訊連接到家中,從而進行轉帳和存取消費資料等,並對使用量和購買電量費用的計算更具有彈性。

二、佈建智慧型電表為基礎,最終目的為建置智慧型電網

智慧型電表必須配合電力用戶原本之連網方式與家庭內的智慧型設備的接取,一國對於節能環保的政策,首先會建置自動抄表(Automatic Meter Reading,AMR),之後會著眼佈建AMI系統,最終會朝向智慧型電網發展。所謂的智慧型電網包括智慧型電表、各式儲能設備、輸配電網路、資訊分析與管理軟體及電路安全保護機制等。目前英國、瑞典等國皆積極規劃推動智慧型電網,而義大利及美國已先試行。

### 圖一 由AMR、AMI到智慧型電網之未來發展 ![](http://www.itis.org.tw/ViewHTML/img/1_183783021.GIF)

目前西歐國家致力於智慧型電網的發展,其運用的概念為將供電端(電力公司)到用電端(消費者)的所有設備,透過感測器連接,形成完整的用電網路,並對其中資訊加以整合分析,藉此提升可靠性、提高用電效率、降低成本。

而根據家庭用戶的應用需求與連網方式,智慧提供電力資訊及控制服務,甚至搭配附加服務,如電費預算控管、不正常用電狀況警示、線上繳費等,使智慧型電表成為家庭的電力資訊Server。

三、台廠可從智慧型電表的模組進入產業價值鏈

目前全球智慧型電表的市場規模約為4,000萬台,只有6%的電表、8%的瓦斯表及4%的水表完成了數位化,預計未來將呈倍數成長。目前各國政府積極建置智慧型電表,以達需求端降低成本、二氧化碳減量、能源安定供給和節能效益等目標,由此可見商機可期。

此外根據統計,目前台灣現有電表超過1,000萬具,若要全面汰換,預估市場產值將超過200億元新台幣,而中國每年亦有10.5億美元的市場潛力。由於智慧型電表的市場潛在商機龐大,因此智慧型電表之相關產業成為台灣廠商可進軍的另一個領域。

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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
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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。

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