【有物報告】 第六次科技革命的前夕~ 綠通信
【有物報告】 第六次科技革命的前夕~ 綠通信
2013.05.22 | 科技

政治上的革命,通常轟轟烈烈、不乏流血、示威抗爭。好一點的結局能替一個區域的人們帶來較好的生活;差一點的結局,嗯,就只有流血而已。科技上的革命沒那麼轟轟烈烈,通常靜悄悄地在實驗室裡發生,然後,徹底改變全體人類的生活。

工業革命以來,人類社會歷經了五次劃時代的科技革命(Kondratiev waves),它們分別是:

  1. 工業革命(The Industrial Revolution—1771)

    1. 蒸氣機與鐵路(The Age of Steam and Railways—1829)
    2. 金屬與重工業(The Age of Steel and Heavy Engineering—1875)
    3. 石油、電力、與汽車量產(The Age of Oil, Electricity, the Automobile and Mass Production—1908)
    4. 資訊通信科技(The Age of Information and Telecommunications—1971) 

二十一世紀初期,資訊通信科技已經充分發揮,連電冰箱跟電視都即將上網(M2M 連網)。充分發揮的另一個角度就是,差不多該結束了。事實上,專家們也認為現在是第五次革命的尾端,下一場科技革新即將展開。

但對於下一次引領時代進步的科技,眾說紛紜。
 

奈米技術、生物科技,或圍繞著能源的全新技術革新 

比起其他候選者,能源科技最受注目。因為它不僅是個科技問題,還牽扯到環保、永續生存。從前,人類很渺小,認為許多資源都是無限的,但一次次革命將人類變得越來越巨大,我們才意識到腳底下的地球其實就這麼大一顆。不管是地底還是海裡的東西,都有挖光的一天。該如何充分利用有限的自然資源,從掠奪環境變成與環境共生的,這是人們預期,或說是期待可能更為恰當的下一輪科技革命。
 

綠通信(Green Communication) 

身為前一次革命的關鍵角色,資訊通信科技是降低能源消耗、實踐環保世界的關鍵。最簡單的例子就是平板電腦取代紙張,減少木材砍伐;視訊會議取代面對面的開會,減少交通的成本。

不過,工程師開發時最害怕的事就是:發明了一項可以降低成本A元的技術,但實現這項技術的成本比A元還多。人手一支的手機,遍布四處的無線上網,是否反而會成為浪費能源的罪魁禍首呢?

根據報告,未來幾年內,無線通信的年碳排放量將以三倍的速度成長,預計於 2020 年時,將會造成 2億3千5百萬噸的年碳排放量,相當於英國一整年,包括各種重工業的總和全國碳排放的三分之一。[1]

對系統營運商來說這個消息更糟糕。假設台灣有兩千萬支手機,消耗能量僅等於四百座基地台。無線通信的能源消耗,有高達百分之八十來自基地台。早在 2006 年時,能源成本就已經吃掉了電信商高達 1%的息稅前利潤。[2,3]

[![](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/05/image001-1024x348.png) ](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/05/image001.png)各國網路設施佔總能量的比率。圖片來源:[2,3]

就算不在意全球暖化(事實上基地台有16~25%的能源消耗來自冷卻系統,光這點就足以讓營運商跟北極熊站在同一陣線),沒有商人會跟自己的荷包過不去。於是,過去幾年來,不管是學術界還是產業界,資訊通訊領域內都掀起了一陣「綠通訊」的風潮。
 

綠通信陣線 

歐盟在 2010年提出了為期三年的「地球計畫」(EARTH,energy aware radio and network technology),目標是將無線通信技術的能量消耗降低一倍。換言之,提升一倍的能量使用效率。同樣在2010年,國際間組成了另一個聯盟 Green touch,他們的目標更遠大,宣稱將在五年内將能量效率提升一千倍。目前成果不錯,執行效果比 EARTH 計畫優良許多。

值得讓人注意的是,這個強大的 Green touch 聯盟裡面可以看見許多中國的影子,核心成員包括中國移動(China mobile),以及華為技術(Huawei)。Green touch 的優異表現,隱喻著中國通信技術的進步,可能比我們預計的還要再快上許多。
 

One size does not fit all 

環繞著綠通信,有許多新技術正在發展。我挑出幾個比較有趣的跟大家介紹。這些技術的核心可以用一句英文諺語解釋:One size does not fit all。
 

異質網路(heterogeneous network:HetNet) 

異質網路是 LTE 下一代 LTE-Advanced(LTE-A)的關鍵技術。傳統基地台為單一規格,為了服務較遠的區域,或是使用密度高的市區,常常得提升系統功率。異質網路針對這些特殊狀況,設計了較小的微基地台(micro base station),甚至是更小的超微基地台(pico base station)。

當使用了異質網路,在使用者密度高的地方,能量使用效率將從一焦耳傳輸 141 位元,提升到每焦耳可以傳輸 566 位元,高達四倍的效率提升。

[![](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/05/image0031-1024x697.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/05/image0031.png)圖片說明:紫色的線為異質網路,藍色為傳統同質網路。斜率表示傳輸同樣資料量時的能量消耗。低斜率的紫色線證明了異質網路的效益。[4]

微基地台並不是新的概念。跨年時開到信義區的行動基地台,就是微基地台。只是那時主要是用作提供高傳輸量,並非降低能源消耗。
 

多標準能量管理 

另一個技術是多標準能量管理(Multiradio power management)。

同樣地,不只基地台該有大小之分,無線通信也有範圍大小之分。事實上這本來也就有,好比藍芽、無線區域網路、3G,就是不同範圍的通信。多標準能量管理提出的概念有點類似智慧型手機的 WiFi offload 功能,也就是視需求自動切換到不同標準。

技術相同,目的不同。傳統的 WiFi offload 是為了降低 3G 的負荷量。而多標準能量管理是為了降低能源消耗。這項技術某種程度上,替已經失業的老技術們找回了生路,相關文件上有一句話是這樣寫的:

「我們常常會碰到建議使用者「關掉藍芽與 WiFi」甚至「盡量用 GSM 而不要用 3G」來提高電池壽命。當然,這樣做會讓多功能的智慧型手機變成一個老式的 2G 手機終端。」

“It is not uncommon to come across recommendation advising user to “turn off Bluetooth and WiFi” and even “perfer GSM and not to connect via 3G” in order to increase battery life. Of course, doing so renders a slick multi-access smartphone into an old-fashioned 2G cellular mobile terminal ."

所以說,科技也不是永遠往前走。偶爾偶爾,工程師們也會再過了好一陣子後,回過頭來才發現一度被淘汰的技術,其實還有無法取代的優點。

一直以來被詬病通信基礎建設進步緩慢,有將近 20% 用戶還在用 2G 通信的台灣,如今意外地發現走在前頭的人回頭看了,更該抓住機會,將現有的舊型基礎建設與最新的綠通信技術整合,或許在綠通信領域中反而可以後來居上。

[1] Fehske et. al, “The Global Footprint of Mobile Communications: The Ecological and Economic Perspective,” IEEE Commun. Mag. 2011, Aug.

[2] “Road map to reduce energy consumption”, Green Telco World Congress 2009,

[3] Correia et al., “Challenges and enabling technologies for energy aware mobile radio networks,” IEEE Comm. Magazine, Nov. 2010.

[4] F. Richter et al, “Traffic demand and energy efficiency in heterogeneous cellular mobile radio networks ” IEEE VTC09, 2009.

轉自有物報告

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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