[專訪] 電信公司搶吃物聯網大餅，AT&T瞄準物流運輸業|數位時代 BusinessNext

貨櫃裝感測模組，助船運公司搶高價貨物訂單

AT&T目前正把物流業與運輸業視為重點發展領域，提供該產業物聯網解決方案，例如在貨櫃上安裝感測器，就能準確得知貨櫃的溫度、壓力、所在位置等等，讓船運公司更精準掌握貨櫃情形。AT&T亞太區物聯網解決方案高級總監維爾瑪（Sandy Verma）表示，以往船運公司無法確知貨櫃內食品的動向及保存品質，也因為沒辦法掌握貨櫃確切運輸位置，讓工人需要等候貨櫃，支出多餘時間成本，還得付工人加班費。

（圖說：AT&T亞太區物聯網解決方案高級總監維爾瑪（Sandy Verma）說，船運公司使用物聯網解決方案後，不但能降低成本，還能從航空業搶到訂單。照片來源：吳韻萱攝）

船運公司在貨櫃上裝了物聯網模組後，這個模組的小盒子內有全球SIM卡，在全球200多國、與600多家電信商有漫遊協議，還可與衛星溝通做WiFi通訊。當船上的工作人員使用手持裝置掃描感測器，就能把資訊回傳到AT&T控制中心，讓控制中心的工作人員即時控制狀況。這些資料也透過API串接，開發新應用及傳輸資訊更快速、方便。

維爾瑪說，這樣的解決方案可為運輸公司帶來五大好處，分別為清楚掌握狀況（increasing visibility）、更省時、降低成本、提高營運效率、提供新的利潤。再以醫療業的樣本運輸為例，以往血液樣本、組織樣本這類高價值的運輸物，都由航空業獨佔生意；等到船運公司取得物聯網解決方案後，更清楚掌握貨櫃的溫度、壓力、光線、位置等條件，就能從航空業搶訂單，甚至能用更便宜的價格提高競爭力。

美國的西南航空（Southwest Airlines）甚至把物聯網解決方案用於寵物運輸，這樣的特殊服務，讓西南航空硬是比其他航空公司多收了數百美元的費用，開拓新的營收來源。

物聯網怎麼做？按部就班四策略

維爾瑪表示，目前AT&T正進軍亞洲，他觀察到，美國企業CEO面臨的挑戰，也正在亞洲發生，例如大家都知道物聯網很重要，但到底該從哪裡著手？他提出四個層面的策略：

第一，一定要有商業模式，且不能交由單個部門進行，例如只交給IT或是產品開發，而是要跨部門合作。第二，要作出投資報酬率分析，一定要知道這個解決方案可以為公司帶來幫助。第三層面是需要一個主導者，物聯網計畫非常需要高階主管當主導人，才能解決可能發生的層層問題。第四是按部就班的進行，有事先的計畫後，再設計出方案。

AT&T在1月底與台灣電電公會成員會面，銜接台灣製造商與美國市場；若製造商的裝置通過 PTCRB 及FCC（美國聯邦通信委員會）之後，就能於美國的AT&T網路上使用。

另外，AT&T透過兩種方式啟動創新能量，一是開放API，致力於建構開發者社群。在今年CES前夕，AT&T發表M2X平台，提供開發者需要的軟體libraries，提供資料儲存、分析等開發工具，讓使用者可在上面開發及測試，驗證物聯網服務。

第二種方式則是透過在全球的四個創新實驗室（AT&T Foundry），每天開發出許多新應用；包括位在美國矽谷（軟體開發）、亞特蘭大（車聯網）、德州（物聯網）、以色列特拉維夫（經營開發者社群）。

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。

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。

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。

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。