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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關鍵字: #智慧城市
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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