雪山隧道通車的幕後功臣
雪山隧道通車的幕後功臣
2006.08.15 | 科技

「施耐德電機」(schneider-electric)這個名字對台灣來說有些陌生,但其實日常生活裡已經出現愈來愈多「施耐德」的影子:當駕駛人行駛在十二.九公里長的雪山隧道,包括全套電力、照明系統、安全系統、空調系統與消防火警等,都是由施耐德電機一手策劃。除了雪山隧道,包括高雄捷運系統、台北一○一大樓等台灣近年來最重要的公共建築都在施耐德手裡完成。
曾被《富比士》(Forbes)雜誌評選為全球最佳二十七家公司之一的施耐德電機,二○○六年也名列《財星》(Fortune)雜誌全球五百大公司第四百七十九名。施耐德一八三六年在法國成立,以電力設施為核心事業,目前已是全球第一大的電力輸配公司。

為硬體建設加入神經系統

「我們是做埋在牆壁裡的事業,」施耐德工業自動化事業部副總經理鐘建國笑著表示,無論是建築物、公共設施,外觀的硬體建設只是一個空殼子,施耐德電機就是為這個空殼子注入靈魂的推手。台灣國工局的長官就形容施耐德電機是為硬體建設加入「頭腦」與「神經系統」。當人們享受著舒服的住宅品質時,可能使用的就是施耐德電機所規劃的電力輸配系統。
以雪山隧道來說,一條什麼設備都沒有的隧道根本無法通行,隧道內的抽風、安全監控、照明、甚至消防安全等系統,都是必須要有的基本配備。施耐德配合台灣的系統整合廠商「領航資訊」一起規劃,從二○○四年開始著手進行機電施工。運用自身多年的經驗,施耐德密切地與台灣本地夥伴合作,終於完成雪山隧道這項重大工程。領航資訊副總經理黃揚宗就表示,「全長十二.九公里的隧道要完成照明、電力、通訊等工程,這是他做過的工程裡最艱難的。」

不斷購併達到企業創新

除了經驗與合作夥伴,從施耐德電機的發展歷史軌跡中,也可以看出,「購併」是它不斷成長的動力。施耐德台灣區總裁穆德華(Mike Hughes)認為,施耐德可以百年來屹立不搖的一個原因,就是透過不斷的購併來達到企業的創新。

尤其在一九八八到一九九六年之間,陸續購併以配電產品為主的Merlin Gerin、配電材料商Square D,以及工業控制與安全自動化的Telemecanigue等公司,讓施耐德電機的核心事業從電力供應擴大到電力輸配、工業控制、自動化等三項產品。施耐德進軍中國大陸時,也購併了陝西寶光真空電器,在加拿大也購併了加拿大電力測量公司(Canada-based Power Measurement, PMI)等。
另外,年輕化也是施耐德百年不老的秘訣之一,像施耐德電機在法國剛上任的執行長萊克曼(Henri Lachmann),年紀也不過四十歲,從管理階層到工程師,施耐德電機用青春串起無限活力。

重視跨國人材交流互動

不斷整併的過程裡,施耐德卻沒有遭遇企業文化無法融合,或歷史包袱過重的問題。為了讓全球各地的員工可以互相融合與認識,每個地區的施耐德電機都施行「馬可波羅計畫」。透過該計畫,員工外派至各地工作。像現在台灣地區就有一位從法國來台實習的年輕人,台灣施耐德電機也將派譴兩名年輕工程師,在九月赴上海學習。「全球員工大搬風是我們很大的動力,」台灣施耐德市場行銷部副總經理高偉蠡自信地表示。
很多跨國企業不敢用當地的人才,甚至對於跨國人才的交流也不多。「這樣是無法幫助企業融合的,我們盡量讓世界各地的人才可以自由走動,除了了解不同文化面,更可以幫助在融合過程中,取得相互的平衡,」高偉蠡表示。
施耐德電機為了培養新一世代的接班人,除了透過馬可波羅計畫,讓全球員工走透透之外,還有領導型菁英領袖計畫。今年僅有一名的亞洲菁英領袖計畫,就是被目前服務於台灣施耐德電機的客服部經理陳嘉偉所拿下。他得意地說:「別看施耐德是個一百七十歲的高齡企業,就算在台灣,施耐德也有二十年的歷史,可是放眼望去,工作者的平均年齡都在三十歲以內,每個員工都充滿熱情和動力。」

*軟硬體搭配,成就重要工程

施耐德市場行銷部副總經理高偉蠡、施耐德台灣區總裁穆德華、領航資訊副總經理黃揚宗、施耐德工業自動化事業部副總經理鐘建國(由左至右)是施耐德在台的重要幹部,尤其是黃揚宗與鐘建國更是在雪山隧道建置過程中重要的推手。透過多年的合作經驗,施耐德提供硬體設備,領航資訊設計系統與軟體,才造就如今舒適通暢的雪山隧道。由於雪山隧道的通風、照明、配電系統複雜,建置難度相當高,總裁穆德華更多次親身前往雪山隧道探班,了解工程進度,並為所有員工加油打氣。

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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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