【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
2013.02.17 |

如果說取捨是整理的第一步,那哪些東西該留?哪些又該捨?你的判斷基準會是什麼?很多人可能會說,「不能用的垃圾當然就直接丟啦!」所以壞掉的食物、過期的發票、破洞的衣服、無用的傳單,通通都可以輕易掃進垃圾桶裡。

但對於一些「還可以用,卻用不到」的東西,你會怎麼處理?免費拿到的購物袋、超商提供的免洗筷、路邊發送的原子筆、蛋糕附贈的保冷劑……面對這些東西,很多人會覺得「或許某天用得上,丟了實在可惜」而收起來,於是不知不覺中日積月累,生活空間中塞滿了這些「堪用的雜物」。

事實上,這些東西也應該全部捨棄。

以「會不會用到」做取捨,而不是「堪不堪用」
「把還能用的東西丟掉,不是很可惜嗎?說不定哪一天還會需要啊!」很多人可能都會這樣反問,但日本知名雜物整理諮商師山下英子,在大賣超過130萬本的《斷捨離》一書中表示,物品不用就沒有意義,許多在家中存放了好幾個月,甚至好幾年的物品,其實只不過因為不是生鮮食材才沒有爛掉,即便沒有壞,但就機能面來說早就腐敗了,本質上根本與「可回收垃圾」幾乎無異。

因此山下在《斷捨離行法》中明白指出,判斷一件物品該不該丟,基準非常簡單,那就是「不著眼於『堪用』或『不堪用』,而是『會用到』與『不會用到』」。

以此出發,任何事物都可以單純區分為以下兩種:

該留下的東西:以後還會用到,對現在的自己而言是「需要、適合而且愉快的東西」。

這些東西可能每天都會用到(例如喜愛的衣服)、或到了某個季節才會用到(例如戶外用品、聖誕樹等),不管是哪一種,自己都明確知道何時會拿出來使用;或是每次看到就會覺得幸福愉快的東西,例如特別珍愛的收藏、寫滿祝福的親筆賀卡等,以上都屬於會用到的東西。

該捨棄的東西:以後不會用到,對現在的自己而言是「不需要、不適合且不愉快的東西」。

不管是壞掉而無法修復的東西、已經完全耗損而無法使用的物品;或是雖然功能沒壞,但卻完全不會與不想用到的雜物(收在櫃中早已遺忘、或明知擺在那裡,卻視若無睹),這些用不到的東西對一個人的價值來說其實與垃圾無異,留下來也只是占空間而已,應該儘早捨棄。

以當下需求為取捨原點,而不是物品狀態 山下進一步解釋,上述對於物品分類的敘述,包含了兩個關於取捨時最重要的思考關鍵字:「自己」與「現在」,前者指出了評估物品存在意義時的「關係軸」,後者代表了物品對個人價值所在的「時間軸」。

所謂自己,是指必須將判別物品捨棄與否的焦點,從物品狀態轉移到自己身上,進而有意識地篩選出哪些東西應該留在身邊,而不是只因為「這個物品還能用」而留著。

而現在,則是必須從「現在需不需要」來決定這件物品對自己的價值,而不要執著於「過去」(當初買這個東西花了好多錢!),或希冀於「未來」(這件衣服我若減肥5公斤就能穿了)。 「捨,其實就是學會面對自我,」山下在《俯瞰力》一書中表示,任何進入我們生活之中的物品,當初一定都不會是廢物,然而隨著時間過去,或是需求改變,也可能是環境不同,有些東西必定會變得不再那麼合用。

取捨,就是釐清自己與物品之間當下的關係,進而察覺哪些東西才符合自己目前的需求。

如此,才能讓自己生活在每一樣東西都是精挑細選、且令人心情舒爽的環境中;反之,若將不屑一顧、置之不用,形同垃圾的東西,糊里糊塗地放置在生活空間中,等同讓自己活在垃圾場裡,只會徒然損耗自己的精神與能量,不只容易心情惡劣,更阻礙真正適合自己的新東西流入。

 

出自經理人網站

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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