省電又管電,能源資通服務橫跨各產業,創造全球900億美元商機
省電又管電,能源資通服務橫跨各產業,創造全球900億美元商機
2012.12.04 | 科技

全球市場900億美金產值的碳排放管理,就在眼前螢幕上的這個「低碳管理雲」系統平台,北科大能源系教授李達生笑著說,「以往太陽能和LED『被動』幫家庭或企業省電,現在這個系統還會『主動』協助管電,分析各種電力使用資訊,讓這些資訊的附加價值更高。」

從個人家庭到企業組織每天都在用電,即便透過太陽能或LED的安裝省下許多電費,省多少就是賺回多少,但其實在省電的這個過程中,透過主動掌握電從哪裡來到哪裡去的流動方向,結合ICT技術,發展成能源資通訊,確實可以衍生出另一套新商業模式。

用電管理作為決策參考

北科大教授李達生表示,最初架構這個雲端平台的想法是協助一些超商、醫院及速食店業者找出有效率的節能方法,為企業省錢,因此最基本的商業模式是結合數位電錶、感測器、資通訊與雲端技術,監控企業的能源使用狀況,且透過一些個人數位載具能即時告知企業能源使用相關資訊,還能產生一些報表資料。

李達生認為,節能省電最大的價值其實是用電資料的大量蒐集與分析,「這些資訊不能只是數據拿來查詢,要能夠創造附加價值更高的綠能產業。」

比方速食店除了透過電力監控,可清楚瞭解所有設備的用電結構和用電時間外,若進一步統計分析,更可作為分店用電管理與決策依據,可知道哪個時段用電量高代表那個時間來客數較多,因此可以推出什麼樣的餐點或是食材備貨要多一點,更能精準掌握成本和行銷方案。

事實上,傳統的電力管理方式,多半是用人去管理,較少透過資訊系統來輔助,然而,一旦與雲端和物聯網做整合,裝了智慧電錶後便能進一步掌握這些有價訊息。

各產業領域都適用

例如早上幾點以後,很多電源同時被關掉了,代表很多人在這個時候出門,客運公司可以較準確估算某個時間點大概會有多少人出門,適時機動性地加開班次;依照電力使用紀錄可得知,傍晚大概有多少人回到家了,第四台業者能參考什麼時段該投放什麼樣性質的廣告,才可以獲得觀看數的最大效益。

此外,像工廠的生產線上、低溫倉儲、食品冷凍業者也可透過電力數據監控得知內部工作人員在操作機械或裝配產品時的效率,例如熟手和新手在使用同一台機器時的準確度便有差,前者可能一次就完成某個製程環節或搬運到正確位置,後者則可能得耗費較多力氣與能源,「監控好線上能源的使用方式,不僅能協助企業分析改善某個部分的工作狀況,還能替企業省錢。」

甚至,「如果碳排放是未來工廠生產的國際重要評估標準之一的話,那更不得不做。」碳足跡標示推動的進度各國不同,美國最大零售商沃爾瑪最早要求所有旗下供應商全部標示碳足跡,牽動整個供應鏈,目前則是連NB代工業者和半導體業者也正在緊追碳足跡認證。

李達生說,對國內很多中小型的出口廠商來說建立碳盤查的平台非常重要,「企業與其還要另外花錢找人幫忙驗證碳排放,倒不如乾脆使用這個系統平台,甚至以月租型付費方式,長期維護和更新,」出貨每一樣新產品時只要列印碳足跡標籤貼上就好,這對台廠出口歐美國家其實是很有利的。

預估未來能源資通訊商機主要受惠業者:

電信商、電力系統、電表、水表、感測控制器、空調系統、智慧票卡、建築業、LED、太陽能、風力、保全業者、伺服器、軟體開發

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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