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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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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