台灣之光!台大施詠翔勇奪IBM首屆世界盃大型主機競賽冠軍
台灣之光!台大施詠翔勇奪IBM首屆世界盃大型主機競賽冠軍
2014.04.10 | 科技

今年是IBM大型主機驅動科技演進邁入第50年,IBM特別宣布今年擴大舉辦大型主機校園競賽系列活動,啟動首屆「世界盃大型主機競賽」,史無前例從過去三年參與各國區域競賽的二萬名大學生中,遴選出來自全球22國43位頂尖選手參賽。

而來自台灣大學的施詠翔,在初賽時一路領先,在決選當天(美東時間4月8日)從競爭激烈的賽事中,獲得評審一致青睞,獲選為此屆世界盃大型主機競賽冠軍,為台灣抱回冠軍獎座。

IBM大型主機具有可靠性、可用性與可維護性 (Reliability, Availability, Serviceability )特色,獲全球排名前50大銀行青睞一致採用,全球70%以上的企業資料也都運行在大型主機平臺上。如今與生活密不可分的自動櫃員機ATM服務、電力和電話的計費、銀行的存放款業務、航空公司訂位系統,都是因為大型主機的支持,才能持續提供安全、穩定的服務。

為了培育新一代大型主機專家,持續為大型主機注入創新設計思維,IBM這次競賽更特別著重在大型主機針對海量資料、雲端、資訊安全、行動運算等創新趨勢的相關應用。

台灣IBM系統與科技事業部總經理魏大洋表示,IBM持續與逾70國政府及學界合作,透過System z學術計畫培育大型主機人才、普及大型主機技術。台灣IBM也曾4度舉辦大型主機校園競賽,並與逢甲、台科大、清大、交大等學校合作開設課程,幫助大型主機在雲端、行動、海量資料等新興領域皆能持續創新,同時也培育未來企業所需人才。

世界盃大型主機競賽冠軍得主、台大資工所施詠翔同學來自台南,從小學三年級便開始自學電腦程式。曾在2009年,當時才是大一新鮮人,就擊敗所有台灣程式高手,傳奇性地拿下大型主機競賽台灣冠軍,更被英國評審盛讚為IBM競賽史上最佳成績。

除了冠軍得主施詠翔,另一名台灣程式好手、2011年首獎得主中央資工所張嘉顯同學也代表台灣出賽、挑戰全球高手,同樣獲得佳績。在參賽過程中,選手不僅有機會和來自全世界的頂尖好手互相切磋企業級運算技能、學習業界最先進的開發工具、更有機會紮實地培養開發雲端運算、海量資料分析、社群、行動應用等新興科技應用。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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