屏東縣降低「霸王寒流」農損靠它——台灣第一家氣象付費服務企業:天氣風險管理開發公司
屏東縣降低「霸王寒流」農損靠它——台灣第一家氣象付費服務企業:天氣風險管理開發公司
2016.04.03 | 科技

古時科學觀念不發達,每當天氣出現異常現象如豪雨、乾旱,人們總會舉行各種儀式,再透過巫師之口理解天氣。如今,這個角色早已被一群專業人士取代,那就是氣象資訊服務商。由彭啟明在2003年創立的天氣風險管理開發公司,正是全台灣第一家提供氣象付費服務的企業。

彭啟明總是很忙。除了忙著開會、見客戶、主持廣播、上電視、參加研討會,還要幫自家公司錄氣象預報,就連採訪也得抓緊時間,一邊吃便當一邊進行。忙得團團轉,不是沒有原因。畢竟,身為一家氣象公司的領導者,不夠快,怎麼追得上天氣變化的速度。


圖說:彭啟明認為,氣象資訊服務是資料科學的演繹,透過電腦分析,將know-how賣給客戶。(郭涵羚攝影)

雖然以氣象預報廣為大眾所知,不過這其實不是彭啟明的創業首選。「我一開始想做的其實是天氣金融商品。」他說。原來,當初彭啟明觀察到,有些行業對冷熱晴雨很敏感,只要天氣不對,顧客就不會上門,所以業者需要「天氣保單」協助規避風險。因此,他開始努力跑客戶。先鎖定高社經階級最愛的高爾夫球,一步一腳印地跑了全台30幾家球場,與業者博感情。然而,受限於政府的保守態度和台灣市場規模,天氣保單的構想最後並沒有實踐。但是在跑客戶的過程中,彭啟明發現,高爾夫球場其實很需要天氣預報,以避免發生球友在雨天打球卻被落雷擊中等意外。於是,他決定轉個彎、再出發。在市場還不重視氣象資訊的情況下,他努力上電視、主持廣播,讓大家更了解氣象,終於闖出一片天。

幫屏東縣降低「霸王寒流」農損

十幾年下來,天氣風險管理開發的客戶遍及全台零售業、廣告公司、公關活動公司和電影公司,除了幫客戶比對銷售資料和天氣的相關性,也能提供未來天氣預報,方便業者做好事前規畫。最近幾年,觸角還伸到半導體產業。「科技業在意的是能源。因為他們要維持運作環境的穩定性,溫度不能忽高忽低,濕度要維持在一定的範圍裡,所以要透過空氣調節達到這個目的。而空氣調節就是會耗能,會受到外面天氣的影響。」在天氣風險管理開發公司已有十年資歷的氣象環資部經理賴忠瑋解釋。

圖說明
(郭涵羚攝影)

而除了一般企業,他們還提供縣市政府防災諮詢。以今年1月那場「霸王級寒流」來說,天氣風險管理開發就成功透過事先預警,有效降低了屏東農漁民的損失。「屏東縣政府這次很聽我們的話。我們在一、兩個禮拜前就跟他們說,這次寒害會很嚴重、很嚴重,一定要提醒農漁業者,於是他們就動員縣府機制。所以這次農損,屏東才1億多,台南快20億。」彭啟明自豪地說。

另外,公路總局也是彭啟明心中的得意案例。2010年,梅姬颱風導致蘇花公路大量土石崩塌,26位民眾罹難。因此,公路總局找上天氣風險管理開發,不僅請他們預報道路天氣,颱風來襲時,專業人員還會24小時駐守,協助公路總局判斷是否該封路、封橋。近年來,蘇花公路在颱風期間的死亡率已降為零,成效讓客戶很滿意。「我們的合作關係非常好,」公路總局資訊室主任陳守強說,「氣象局給的是廣泛天氣預報,但是他們給的是客製化資訊。很優質,也正是我們所欠缺的。」

幫業主找出關鍵性指標

雖然天氣風險管理開發的成績已獲得普遍認可,但是仍然需要花費許多心力去教育市場。一般而言,天氣大約會影響企業營收的10%,可是就算企業主認知到天氣的重要性,也不見得能找到真正的關鍵指標。

以今年的暖冬來說,服飾業者可能會擔心天氣不夠冷,大衣賣不出去,因此決定不要生產太多樣式。不過,暖冬並不代表不會有寒流。因此,業者的指標應該是寒流的次數和強度才對。「天氣是經驗跟直覺,可是氣象其實就是資料科學,可以協助你做出準確的決策。」彭啟明說。在氣候變遷影響下,未來的天氣變化只會越來越劇烈。而氣象資訊分析的發揮空間,也只會越來越寬廣。

天氣風險管理開發公司大事記

2003年 | 公司成立
2006年 | 獲得台灣第一張民間公司氣象與海象預報證照
2012年 | 開始與公路總局合作
2016年 | 員工人數已超過40人

亮點案例

今年1月,超強寒流侵襲台灣,造成全台嚴重農損,蔬果、養殖漁業、花卉都受到影響,總損失金額超過33億台幣。屏東縣政府在天氣風險管理開發的提前預警之下,動員縣府機制防災,大幅減少災損。

關鍵字: #資料科學
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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