全球仿生科技大師珍妮.班亞斯:向自然學習,商機無限大
全球仿生科技大師珍妮.班亞斯:向自然學習,商機無限大
2014.06.30 | 科技

美國CNN新聞曾讚為全球不可不知的十位大師,仿生科技專家、全球仿生學先驅大師珍妮.班亞斯(Janine Benyus)就是其中一位,將自然法則導入科技運用,從觀察大自然、探索萬物法則及其生存策略,之中確實有許多關鍵技術和原理值得人類和產業界學習,並開拓相關商機。

珍妮.班亞斯指出,雖然人類創造經濟奇蹟,但同時也讓有限的地球資源陷入枯竭與全球暖化危機。在反思的浪潮中,「科技汙染」與「原始自然」常是人類面對的兩難。因而融合生物演化38億年智慧的「仿生科技」,逐漸為人類帶來一絲曙光。「好好觀察自然界很重要,」班亞斯說。

大自然就是一種創新

另外,像是蜘蛛人飛簷走壁不再只是科幻電影,生物仿生(Biomimicry)科技有望讓科幻技術在日常生活大躍進,仿生科技過去15年已創造數10億美元產值。

仿生科技真的可以落實生活,舉例來說,美國猶他州立大學(Utah State University)的15名工程學院學生從壁虎攀爬牆壁的靈感發想,發明1款吸盤爬牆機(Ascending Aggies) ,透過強大的吸力讓人類可以吸附於牆壁上,這項發明也讓這群學生獲得美國軍方5萬美元資助。

她認為,大部分科技的發展,歸功於自然所啟發的創新貢獻,工程師或科學家們必須在自然界中找到防水、航空力學、太陽能驅動等更多的設計靈感。」

比方說,日本減少子彈列車行駛時的噪音就是從鳥兒和魚得到靈感,就連日本Nissan的電動車也是參考蜜峰飛行的行徑和路線,以及一大群魚在水裡游卻不會亂了隊伍,並以此開發出車用雷達偵測和環繞車身的照相鏡頭。

另外,行動裝置為何感測聲音能如此迅速,就像人類的耳朵一樣智慧靈敏也是從大自然界的昆蟲中得到靈感;Volvo在車子裡的軟體系統也是從仿生學演化而來。

動物如何創造出它身上的色彩,例如孔雀、金龜子和各種顏色的蝴蝶,高通產品的mirasol的螢幕顯示像素,就是在台灣製造的,而且電力功耗可以比以前還低很多,這個技術對行動裝置非常重要,也是從蝴蝶翅膀的靈感而來。

鯊魚特殊的皮膚構造可以降低水阻,運輸船的船身表面就是採用類似原理,可節省航運能源;而蓮葉葉面的自淨功能,一般大樓外牆建築的設計也可參考發展類似的lotus coating蓮葉塗料,遇到雨天表面就不會那麼髒。

風力發電的風場效應,則是從海底魚類的移動觀察,發現其成群游行時,當中會造成很大的旋風,進而發現十倍速的風力,應用在垂直風場效應上;而從螢火蟲發光的原理中,則可發現原來LED 55%的光效率轉移可由此而來。

仿生科技將成為重要經濟價值

台灣經濟研究院生物科技產業研究中心主任孫智麗博士表示,2030年全球仿生學將高達1.6兆GDP產值其中5000億可節省能源損耗,「仿生產業在台灣的潛力仍待挖掘,可以借重商業與財務經營整合學界研發的力量來推動,使仿生學得以在經濟環境中從一個未成熟產業的角色,進而改變市場的遊戲規則,還能兼顧環境永續與經濟成長,建構屬於台灣的仿生經濟藍圖。」

孫智麗指出,根據國際研究顯示,仿生科技將成為潛在重要經濟體,歐美、中國大陸等國均積極發展,橫跨各產業領域並逐漸帶來影響,如農業、工程、建築、廢棄物管理及資訊科技等,尤其以製造業最為顯著。以仿生學為基礎的設計製造過程,將比傳統生產方式能省下更多原料,提供企業更好的解決方案。

清華大學陳柏宇教授則從材料科學的角度,介紹自然界中兼具強度、韌性且超輕量之複合材料。陳柏宇教授指出:「自然界的生物材料是具有複雜的奈微米結構及優 異的機械性質,歷經數百萬年演化,生物材料具有許多人工材料所沒有的特點,如多階層結構、多功能性、於常溫常壓下自體組成、自我修復與適應環境的能力。」

成功大學李旺龍教授以工程融會生物智慧的角度提到,「人類該謙虛的向生物學習,當研究人員竊喜從生物發現了很多研究的課題,也該自省所成就的許多論文發表及創新發明,是否對生物界永續發展有所貢獻。讓大家看得懂、看得到仿生科技及願意採取行動朝永續發展的方向進行是仿生與科學傳播可以發光發熱的目標。」

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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