《星際大戰》10大武器攻略
《星際大戰》10大武器攻略
2015.12.16 | 科技

圖說明

在星際大戰系列影片中,讓人非常喜愛的其中一個地方就是:高科技武器與載具。在數萬個武器與載具中,又可以分類成十種,這十種不是以知名度和破壞力來分類,也不完全是以經典性或者代表性來做區分,所以當然更不是什麼排名,就只是單純的歸納整理。

值得一提的是,這些武器不僅具有功能性意義,在星際社會中也有特殊意義存在。從星際的世界觀來看,光劍不只是光劍,舉凡戰艦、光槍、戰機、非光束類的實體武器、戰略性武器、生化武器、機器人、複製人……等,這些武器與載具都有一定的文化和政治涵義。

武器它們不是單純的戰鬥殺戮工具,因為從武器的運用和開發中,我們可以從中知道星戰世界觀的文化和生態,甚至是政治的發展。好比說等下會介紹到的死星,就是帝國為了鞏固自己的獨裁政權,用來對企圖想要反抗他們的人,下達恐懼的種子,使其不再有更多的反抗分子出現。又或者戰鬥機器人和複製人士兵的技術,是因應培訓的時間成本太長,還開發出來能使其快速投入戰場的士兵。

1. 光劍 The lightsaber

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是絕地武士與西斯武士的象徵性且專用武器,可用來當作進攻和防禦,就如同他們的主人在星際社會的代表性一樣,光劍同時包含恐懼與高貴兩種看似矛盾的意境。

2 X翼戰機系列 X-Wings

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翅膀四端共配有四門光砲,維修機器人可放置在中間來進行本身補修。在第七集時,除了性能提升外,也因為反抗軍變成正式的政權──新共和國,所以配色也做更改,還有一些特別機型來對應各種戰略。

3. 光槍武器 Blaster Weapons

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是星際大戰宇宙中的最常見武器,大到軍隊,小到流氓都有,且為了配合多種用途目的,而有不同的型號,可以說是最多衍生種類的武器。

4. 戰鬥機器人 Battle droid

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相當方便的士兵軍團,不需要像生物需養大且花時間訓練,只要製造出軀體,灌入戰鬥程式就能使用,缺點是無法彈性思考。

5. 複製人 Clones

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可以透過基因工程快速長大,不需要透過幾十年的時間訓練,且基因都一樣,手術、捐血等急救就很方便,且比機器人更能活性思考。

6. 鈦戰機系列 Tie Line

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帝國的戰機種類,擁有極度平衡的性能,而且改裝相當方便,可以馬上弄成轟炸、滲透、機動等型態,是多功能戰機,因此帝國不像反抗軍需要那麼多機型。

7. 死星 Death Star

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融合太空基地跟策略性毀滅武器兩大特色,裡面駐紮著部隊,重刑犯也關在裡面,且本身又可以發射毀滅光線,直接摧毀整個行星,因此就如同名字一樣,是個死亡象徵。

8. 近戰武器 Melee weapon

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會因為不同種族和用途而有各種造型,有些還會因材質而可以跟光劍硬碰硬,尤其最常用來對抗光劍的,都會有電擊效果。

9. 瘟疫與病毒武器 Weaponized plagues and viruses

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藉由傳染,來一次消滅多數星球的有機生命體而研發,其中以帝國的黑翼項目(Blackwing Project)最有名,因為會把有機生命體變成殭屍。

10. 滅星者戰艦 Star Destroyers

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帝國的艦隊的主力,依照大小有分許多不同級數,常用來對星球表面進行地毯式轟炸,各個星球只要看到一艘滅星者戰艦,就會聞風喪膽。

圖片來自:wikia

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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