Future Cities Catapult執行長麥登:都市創新領導者,應該彎下腰了解市民如何工作
Future Cities Catapult執行長麥登:都市創新領導者,應該彎下腰了解市民如何工作
2014.08.28 | 科技

[2014年8月號雜誌精選] Future Cities Catapult是一個由英國政府建立的私人企業,主要任務是利用英國資料分析、建築設計與工程、財務金融與學術研究上的優勢與多元人才,開發城市創新可能的發展模型與各種解決方案,並且將這些解決方案輸出全球,讓英國成為都市創新的領先者,以此帶動整體經濟成長。以下是執行長麥登(Peter Madden)的專訪整理:

Q:在都市創新的議題上,英國本身有哪些世界優勢?和美國有什麼不同?

A:英國在都市設計、建築、ICT與金融方面擁有世界優勢。首先英國有上萬家都市設計、規劃與建築公司,主導綠色建築評估標準,所設計的建築資訊管理系統被全球廣用。

而英國在開放資料、資料分析建模與視覺化領域領先全球,在ICT科技上,ARM設計的晶片被大量應用在電子裝置上。另外,英國更是全球重要的金融中心,吸引大量資金投資,資金不虞匱乏,也有有強大的學術研究力量,這些都是英國在都市創新上的優勢。

英國和美國的發展方式大不相同。矽谷是非常聚焦在科技技術上,把最新的技術導入生活,但在英國我們關切城市居民本身的行為與生活,也關切居民如何和環境互動。高科技應用雖然是未來城市的一部分,但有很多城市問題並不是科技可以解決的。

舉例來說,我們有一個「感知倫敦」(Sensing London)計畫,其中市民的休閒場所海德公園(Hyde Park),成為我們重要的計畫地點。我們在海德公園放置偵測聲音、水、空氣等多個感應器,蒐集海德公園內各種動物的聲音、公園的溫濕度、雨量、風向與風速、公園內湖泊的水質、空氣品質等資料,這些資料幫助我們設計出符合人民需求的公園服務或產品,主要在研究城市的公共建設,如何影響市民的健康、福祉與自然環境之間的關係。

Q:你們主要專注在哪些都市創新的發展方向?資料在你們的運作模式中扮演什麼角色?

A:我們設立城市實驗室(City Lab),彙集倫敦與其他重要城市的開放資料,從建模、模擬、分析、視覺化與快速測試,設計出城市創新解決方案,建立起城市模式(City Model)。舉例來說,大型的交通建設如捷運,雖然對民眾生活更便利,但也會造成房價上漲,因此我們透過模型去探討,大型交通建設會對城市造成哪些改變?或是人口、土地開發、交通、空氣品質等與都市生活之間的關係。

最後把經由科學實證的商業模式輸出到英國以外的國家,雖然目前採用這些模型的主要城市還是以英國市場為主,但我希望在10年以後會轉換成國際市場為主,而我們則授權這些都市模型賺取授權金。

在這個過程中,市民必須一起參與,市民不是旁觀者。在Future Cities Catapult組織內,有一半是科學家,另一半則是設計師,這些設計師親自走到地方社區,和當地居民互動,了解居民真正需要什麼,彎下腰來體會居民如何生活、工作、購物以及玩樂。

Q:都市創新總是牽涉跨領域的合作,因此耗時費力窒礙難行,你們如何克服?

A:對於城市的執政者來說,如果沒有得到足夠的科學證明,他們也不敢貿然嘗試。要打破這個城市過去的慣例與舊習,需要足夠的證據支持,才能有效地說服都市執政者大舉投資。用科學方法搜集資料、分析資料,找到市民的真正需求,讓執政者在大規模投資前,能有所依據,進行證據導向的決策(Evidence-based Decision Making)。

政府給予我們前5年的運作資金,在未來我們會逐漸降低政府部門的資金援助,自己籌措資金來源。也就是說,我們是由政府建立的私人企業。因為英國政府認為,要在公部門內部執行大型創新計畫很困難,因為公部門比較不願意冒險,但若不冒險,是很難有所創新的,因此有了Future Cities Catapult的計畫,讓我們有更多的自由去冒險、去創新。在都市創新的過程中有很多阻礙,我們組織存在就是這些阻礙的溝通者與橋梁,如不公平的採購規則、不充分的知識產權規則以及缺乏融資等。

Future Cities Catapult特點

1.和美國比起來,英國更關切城市居民本身的行為與生活、居民如何和環境互動。高科技應用雖然是未來城市的一部分,但有很多城市問題並不是科技可以解決的。

2.用科學方法搜集資料、分析資料,找到市民的真正需求,讓執政者在大規模投資前,能有所依據,進行證據導向的決策(Evidence-based Decision Making)。

3.城市創新的過程中,市民是重要參與者,而不是旁觀者,都市創新領導者應該彎下腰來真正了解市民如何工作、玩樂及生活。

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(圖說:Future Cities Catapult執行長麥登(右二)表示,要讓都市執政者在大舉投資都市創新時,能進行證據導向的決策。圖片來源:林衍億攝影)

(更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放!科技新倫敦」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第243期)

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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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