智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色
智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色

如同人體,城市以一個複雜有機體形式的存在,針對其內在複雜的實體運作,往往不易有完整系統性的觀察。而在資訊科技發展下,城市的律動與新陳代謝皆產生出相對應大量的資料,透過網路,這些資料更得以即時的在各元件之間傳遞,讓城市居民可以據此進行創新,共同設計改進生活體驗的實驗。

在 2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展」當中,邀集了來自 14 個國家、50 個設計團隊、數位研究機構與研究室的 82 件作品,呈現出資訊設計的魅力。策展人認為數位化城市之所以能更加智慧,便是透過訊息設計,結合巨量資料挖掘的趨勢,以及創新數位能量,將智慧城市引入新的高度,並藉以提升公民意識,協同公民智慧,讓城市這個複雜的系統可更聰明、人性化的服務每位市民。

這次展覽以六個面向進行,包括城市規劃、交通、通訊、社會、環境與安全,匯聚各界在此領域成果。舉例來說,城市規劃部分,麻省理工學院的可感知實驗室(MIT Senseable City Lab)提出的「Live! Singapore」計畫,針對城市活動的各項即時資訊,建構了一個資料的收集、詮釋以及散佈的開放平台讓民眾使用。其背後的邏輯是,透過視覺化與可感觸的方式,讓人民可以即時使用其所居城市的資訊,可以讓民眾日常做的各項決策都能和所在環境更為整合。例如,「Isochronic Singapore」計畫呈現出新加坡居民的交通狀況,哪個路線會比較塞車、從甲地到乙地所需時間、週間與週末的差異等。「Raining Taxi」計畫,則結合了降雨和新加坡的計程車資訊,藉由了解此資訊以作為往後計程車調度的依據。

上圖:Isochronic Singapore。下圖:Raining Taxi。圖片來源:Live! Singapore

事實上,透過資訊科技掌握分析城市資訊,藉以改進城市設計的作法,已經有商業公司進行實作。舉例來說,美國每年投入上百億美金在處理廢水的設施,且多數大城市的下水道建造時間已超過一世紀,故對於下雨產生之大量廢水的消化能力有限。對此,Geosyntec 這間公司設計一套系統,透過網路讓感應器和控制裝置與天氣預報資訊結合,因此,當氣象單位發佈大雨特報時,供水系統便知道應該要排空水池以收集即將到來的雨水。也因此,過往需要透過土木工程改進排水系統的方法,可以透過滯留系統和儲水池的設備讓雨水可保留在土壤以及對應的空間。

城市是人與訊息的載體,透過資料分析與視覺化(Data Visualization)的方式,可以使得城市有機體由概念具象化,居住在其中的人,也能透過巨量資訊中擷取有意義的片段,累積為知識,作為生活在城市中各項設計與改變的依據,進而成為定位、解決城市問題,改善每日生活的重要方式。而臺北和新加坡等城市的距離有多遠呢?目前臺北市政府推出的政府資料開放平台只是第一步,期待未來能有更多的城市規劃與設計專家團隊的參與和投入,善用資料來看見、分析、解決更多問題,搭配具遠見和勇氣的決策和配套措施,共同形成一個積極的協力進化迴圈,具體驅動臺北往宜居城市的願景前進。

 

延伸閱讀:
2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展
>> 巴西:用ICT追蹤拾荒者,解決垃圾回收問題
>>智慧城市應備的25項科技

 

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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
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

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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