全台唯一！Google街景背包碧潭初登場|數位時代 BusinessNext

六月中Google才剛發佈訊息，Google地圖街景的全新攝影器材「街景背包」，已正式登入台灣開始拍攝，16日首次在碧潭亮相。這個重達18公斤的街景背包，全台只有一個，台灣也成為繼日本之後，亞洲區第二個推出街景背包的國家。

Google自2009年在台灣推出街景服務，以駕駛街景車的方式，拍下道路實景，讓使用者在地圖中切換。為了能深入更多車子到不了的地方，街景服務也慢慢微型化，從拍攝小巷弄的「街景三輪車」，到拍攝室內場景的「街景手推車」，現在則更縮小為「街景背包」，拍攝只能以人工步行到達的地方。

Google大中華區與東南亞街景計畫負責人魏薌君介紹，街景背包高約120公分，重達18公斤，電池可拍攝六至八小時。背包上方配置球狀的攝影鏡頭組，內含15個不同角度的鏡頭，當工作人員開始步行移動，15個鏡頭每2.5秒拍攝一次7500像素的影像，之後再將這些影像拼接成360度的全景圖像，以及針對人臉隱私做模糊處理。

魏薌君表示，此前街景背包已在國外拍攝了許多知名景點，如美國大峽谷的岩石地景、厄瓜多加拉巴哥群島的野生地理生態系，及日本屋久杉森林、威尼斯水道等地區。而街景背包自六月中登入台灣，已拍攝了十多個景點，目前還不能透露拍攝了哪些地區，但類型涵蓋國家公園、森林步道和歷史古蹟，推出時間則依後製進度而定。此次選擇碧潭做為首次發表地，就是希望全球使用者都能看到世界僅存的鎢鋼球軸承吊橋，與台灣美麗的湖光山色。

Google同時也公佈街景背包的外借計畫，開放公益團體、政府單位、學校或研究機構、旅遊單位線上申請，通過審核後，Google會給予該單位負責拍攝的街景背包客訓練，隨後即會免費出借這個全台唯一的街景背包，希望可以吸引更多台灣使用者，以在地角度介紹各種私房景點和觀光路線，也幫助Google建立更完整的全景資料庫。

至於Google街景服務在台灣的發展現況，魏薌君表示，目前台灣共有五台街景車，街景三輪車、街景手推車和街景背包則各有一個。2012年初進行的台灣街景全島更新即將完成，預計陸續上線。離島方面，除了早前的澎湖街景，現在綠島和蘭嶼也已上線。

「台灣特蒐景點」數量則在上線一年半內增加了1.5倍，目前已突破250個，其中包含鹿野高台的熱氣球起降，以及墾丁鵝鑾鼻燈塔的風景。此外，繼Google街景手推車去年完成故宮博物院的室內實景上線後，今年夏天Google將增加更多台灣博物館、大眾運輸和歷史建築等360度室內實景。

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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。

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。