美麗新境界 論智慧生活之現況
美麗新境界 論智慧生活之現況
2009.08.03 | 科技

在智慧生活與節能減碳議題發展下,必須透過整合不同的技術,並非傳統單一產業之解決方案所能因應,因此,如何將科技與傳統產業鏈連結,帶動新興產業價值鏈體系,進而開創新的服務,已成為產業重要與待解決之課題。目前台灣網通廠近來缺乏新應用、新標準等不利環境下,遭遇前所未見的毛利率掙扎困境,多家一線網通專業代工大廠陷入低毛利率保衛戰,因此,便逐漸尋求新的應用,而在愛台12項建設的利多帶動下,無線感測網路(Wireless Sensor Networks,WSN)將具有市場發展潛力。

台灣政府擬訂「U-Taiwan」計畫,利用ICT的普遍性與先進技術,讓每個人都能隨時隨地使用優質的生活e化服務,並推動愛台12建設-智慧台灣,以發展優質網路社會為主軸,透過網路匯流、感知環境、創新服務,營造智慧好生活及發展普及網路社群(Ubiquitous Network Society,UNS)相關產業所需技術。

一、WSN技術發展現況

所謂的無線感測器網路(Wireless Sensor Network,WSN)是指將許多感測器(Sensor)散佈在特定區域內,以隨意散佈的感測節點(Sensor Node)在未知感測區域來收集資料並回報給控制中心(Sink Node),即透過相互連結所組成的網路,針對環境中事物(如:溫度、濕度、光源等)做偵測,並將所收集的資料先做簡單運算處理後,再透過無線傳輸裝置將資料傳回。

WSN技術包括Z-Wave、INSTEON、ZigBee等,彼此競爭激烈,其中又以Z-Wave與ZigBee較受矚目。兩種技術各有其優缺點,Z-Wave主要應用在家庭控制及數位家庭,而ZigBee相對而言應用範圍較為廣泛,然而兩者在家庭WSN市場上可能成為競爭技術。然而實務應用上感測器電力與節點必須可靠、低功耗(因為這些節點通常由電池供電)考量下,而且還具備極低的購買、安裝和維護成本。因此ZigBee可能是目前最佳的方案。

二、WSN於家庭之應用

目前家庭自動化設備,大都採線控之方式設計,採用有線通訊技術,因為必須布線、重新安置節點(Node),電信營運商將會耗費更多建置成本,已建設完成的大樓更新線路也不容易,在住宅中,暴露的纜線更會破壞裝潢原貌,如:PLC便不適於大部分的應用,除了節點價格相對昂貴外,電源的位置也受到限制;此外有線通訊技術不適合須要重新建置的節點或行動式節點,為了克服傳統家庭自動化繁雜的線控方式的設計,各國皆積極研發WSN技術。其中在家庭之應用領域包括環境、空調、燈光、電源自動控制及安全、保全監控與情境控制等。

表一 全球WSN於家庭之應用實例

 投入廠商(國家)實際運用狀況台灣是否可行?
智慧電表Ember與Itron、Edison International (美)等聯邦政府方面已通過了2007年能源議案和2009年的刺激計畫,但公用事業機構實際上是以各州為基礎來分配電力的。1.台灣目前三表(水力、電力、瓦斯)分屬不同單位,難以統一。 2.尚未有相關法規制定。
家庭自動控制Control 4(美)等在設備施工時,免受現有電路管線之限制及自動化過程需於建物興建之時之電路設計及佈線施工,節省成本。耐用、功能、價格影響普及程度,觸控面板價格會直接反應在控制介面與智慧家電的成本上,也成為消費者是否願意導入智慧家庭的考量之一。
健康照護Harvard University -CodeBlue(美)、Olympus Medical Systems,FUJIFILM (日) 等藉著各種生理或環境感測器的使用,提早察覺老年人是否遭遇生理,或環境的危險狀態,並透過早期預防,降低後續處理費用。1.台灣保健制度健全,醫療診所林立。 2.醫療系統元件檢驗標準嚴苛,具產業跨入障礙。

Source:拓墣產業研究所,2009/07

透過中央控制系統,將燈光、視訊設備、音響等與系統整合的方式,即以一把遙控器進行操控,達成視訊分享、燈光控制、遠端操控,甚至門禁系統的整合等應用。甚至可經由手機或網路在外地或國外;遠端控制冷氣開關、查看監視狀況、關閉瓦斯閥等。目前在家庭自動化網路之通訊方式中,利用主控制器的周邊介面可連結無線網路或有線網路通訊來蒐集資料以及控制家電;含有無線通訊模組的家電亦可透過主控制器來控制其他電力線網路的家電,反之則亦然,依此達成家庭自動化網路通訊之功能。

三、WSN於商業、工業之應用

在工業安全監控方面,包括設備管理、環境監測及人員進出控制等應用,以協助店家、住戶進行安全管理,透過各種感測器,如:窗戶破碎偵測、裝置煙霧偵測器等設備,達到安全監控之目的。在建築自動化方面則可降低運營成本,如:遍佈空調供暖(Heating and Air Conditioning,HVAC)設備,並在每台空調設備上都加上一個ZigBee節點,就能對空調系統進行即時控制與節約能源。應用領域則包含辦公室智慧化,包括建築、環境及安全控制自動化等;而工業智慧化,則包括工業環境及安全控制監測自動化等。

表二 全球WSN於商業、工業之應用實例

 投入廠商(國家)實際運用狀況台灣是否可行?
防災Fire Information and Rescue Equipment (FIRE) Project(美)等建立自動防護警示系統,對環境安全需求監控與防災為應用主軸。1.可運用在地方環境資料建置與防治。 2.以洪災潛勢、水區崩塌地變遷、土石流監控等為發展方向。
工、商業控制Remtron (美)等目前主要應用於工業控制-機械、空調、暖氣等;辦公自動化-空調、燈光、電梯、門控等;建築智能監測-大廈、橋樑、電塔等;物流監測-倉庫、供應鏈、生產線;甚至有貨櫃貨運的安全監測-冷凍冷藏、易燃易爆物、有毒氣體。台灣商業運用可用在農業,如:溫室內部微氣候控制,亦可連接灌溉控制、花期調節遮光控制等其他控制系統,讓控制功能更完善。
橋樑監控Massachusetts高速公路、舊金山大橋(美)、深圳灣大橋(中國)等在橋上部署震動感測器並和無線傳輸模組,在橋樑上掛一繩索,拉緊繩索後釋放,使得橋梁震動,由無線傳輸模組傳回的振動訊號分析橋樑目前的抗震能力。1. 台灣屬多地震帶,目前已有應用在集集與鹿谷的橋樑。 2.應用於橋樑的結構壓力與張力,及結構的溫度、纜線強度、空間變形狀況、風阻、結構負載情況、鋼骨與混凝土間的連接做即時監控。

Source:拓墣產業研究所,2009/07

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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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