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

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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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