[朱宜振] 來去上太空?硬體創業的浪漫
[朱宜振] 來去上太空?硬體創業的浪漫

有多少人的小時候,夢想是未來要當太空人呢?

至少我記得我曾經在小時候許下的長大後的志願:太空人、科學家都在我的志願之列。當然,往往到了年紀越長,當年的夢想就漸行漸遠。例如我自己當我到了國中就發現我當不了科學家了。我想,如果我可以當科學家應該很早就跳級了,但這件事情沒有發生,所以只好來做工程師。

NASA 火星科學實驗室的好奇號 (Curiosity),數位時代翻攝於 NASA
(圖片說明:NASA 火星科學實驗室的好奇號 (Curiosity),數位時代翻攝於 NASA)

但是,我也想想,或許是因為我留在台灣吧!出生在本土真的想當太空人,大概真的就得去歐美日才有機會了。出社會後,這些夢想又離我越來越遠,除了過往曾經因為身處在嵌入式裝置產業中,很間接地接觸了國防與航空相關的應用。

過往的這些夢想,卻又在踏入創新創業的路上時開始發現離自己近了起來...當我發現,原來台灣有 ARRC 的火箭團隊,心中的那股熱血開始燃燒起來。當我發現,身邊的優秀年輕人所寫的程式被用在 NASA 衛星上太陽能風帆的容錯機制,就突然開始覺得世界很浪漫。當看到,水道橋重工要和美國 Megabot 進行世紀機器人大戰,瞬間鋼彈魂都開始爆發,感覺一年後的戰爭很快就即將要開始了。而這些熱情在過往工作時都只能深埋心中。直到最近...

這幾年,從好奇號上了火星,到最近剛傳回冥王星照片的新視野號,於是開始有很多人因為這樣探討起這些太空設備的各種規格及技術。

其中,我還記得2012年好奇號開始掀起討論時,很多人問著為何該是想像中最先進技術的 NASA,在好奇號上花了25億美金,為何使用的CPU卻是 IBM Power PC 750 一個十多年前的 CPU、而且使用的數位相機鏡頭竟然只有兩百萬像素。如果這發生在台灣,恐怕就先被我們偉大的立法院拿出來大大的檢討了。討論這個之前,我們先來拿一個我們身邊比較貼近的例子來舉例。或許有人還記得台北市的 Ubike 曾經被拿出來檢討,為何一台看似普通的腳踏車,需要花到上萬元,是否是圖利捷安特?鄉民也很多人贊同,對啊!我家的淑女車也大概是這規格,甚至變速還多了好幾段。

這些問題都必須回歸到「使用情境」,Ubike 設計必須考量到每天可能會有多人次的變換情境,每個人的騎乘方式和強度不一,各種地形都可能會有人使用(例如,網路上就有人用 Ubike 環台。)。如果又具備複雜、高級的變速系統,在這樣的高壓使用下,其實非常容易損壞,所以最後選擇設計內變速,而非使用傳統的外變速。這些設計,在這樣的公共運具都必須被徹底考量的;耐用度就成了非常大的設計重點,所以花了一萬元以上一點都不意外。事實上,以這樣的強度要求設計,恐怕你要花一萬在市場上都還買不到的。

回到好奇號,這也是在「使用情境」上得先考慮的。沒有人上過火星,所以所有的情境都必須用更嚴苛的方式來考慮。為什麼這些太空科技用到的電腦怎麼都是過時的 Low tech?事實上是考慮完全不同。這就是為什麼在那個你我的手機動輒七八百萬像素的年代,上火星的好奇號竟然只有兩百萬像素。

太空飛機 X-30 想像圖,數位時代翻攝自 NASA
(圖片說明:太空飛機 X-30 想像圖,數位時代翻攝自 NASA)

很多時候,如果這樣的事情發生在台灣,就可能質疑難道 NASA 的人都是笨蛋嗎?還是其中必然有弊案,錢不知道到哪去了。所以美帝就是個裡面一堆亂七八糟的組織才會什麼都貴。我們來做,馬上成本省一半以上,然後我還可以賺 30%。如果繼續做出類似推論的,那就只是證明我們自己真的是井底之蛙。

同樣都是看成本,只是人家看到的是真正的 Total cost,而不是只有 Material cost。那為何這麼貴,因為能夠經過「千錘百鍊」(完整測試驗證)系統的成本就是這麼貴。而也因為太貴才會開始有 COTS (Commercial off the shelf)方案的出現。因為確實民間的技術發展太強大;以前電腦都是軍方或者NASA才開發出來的,但多虧IBM、Microsoft、Intel 或這十幾年 Open Source 的推進,美國軍方/NASA 都不可能再開發出比民間更優良的電腦/電子系統了。所以才會 leverage 民間的系統,但官方的單位要使用,就會把重點放在測試驗證的部份及改良成能夠上外太空,抵抗「把 Dr. Bruce 變成 Hulk」的珈瑪射線.

所以,前幾年會有說法,可以直接讓手機上太空變成小衛星。但是,可千萬不要覺得隨便就可以上太空了。很多時候,專業上要考量的變因真的太多太多了。

想做硬體的Startup,怎麼不來試試搞搞這個,來成為亞洲的 Elon Musk呢?而如果能夠上太空,不正是做硬體創業的夥伴的人生中,最浪漫的一件事情嗎?

原文出處:Entrepreneur Adventure

關鍵字: #創新創業
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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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