我們的能源生活體驗
我們的能源生活體驗

周六拜訪上海閔行區一個熱門景點:「體驗式」生態與能源教育「環保達人」倪歡老師的家。跨出計程車門時,上海的雨勢突然大了起來。等待的當下我心中有個疑問:在下雨天,太陽能板仍然可以發電嗎?

圖說明

答案是可以的。她帶我看了家裡的太陽能發電系統,即便在陰雨天,仍然有42瓦的發電功率;足夠支撐魚菜共生系統虹吸過濾裝置所需的電量。更重要的是在這些實驗背後,還有一套政府的補貼作為:她每發1度電,就算當場用掉它,還會額外獲得中央財政支付的0.42元補貼;如果白天沒有用電,或者發的電比白天用的電還多,餘電將自動上網賣給國家電網,政府根據浮動的收購價格來買回。

倪歡老師曾經在中國的WWF擔任過許多職務;推動這些個人計畫的同時,也動員社區婦女參與並訓練他們的孩子擔任解說工作。

她的家裡面有著兩種不同的PM2.5監測器,顯示著室內空氣品質狀況。「我們大部分的生活空間其實是室內。然而室內的PM 2.5問題卻往往被大家所忽略。」對治這種困境的,是循環扇加上不同構造的濾網:自製的空氣過濾系統。家長們大多願意自費添購昂貴的室內PM2.5監測器:他們想知道孩子一整天所待的生活空間,到底是否會對他們的孩子有潛在危害?倘若有嚴格的數據證據,他們也可以運用這些數據資料來跟校方交涉,請他們編列預算採購空氣過濾的裝置。

圖說明
打開玻璃門走到室外,我們看到柱子上掛著的,是一個專屬的鐵盒子,裡面鎖著電力系統公司提供特定帳戶的充電座。倪老師用這個充電座在替自己的電動車充電。

戶外的物業公司在他們的社區外,建置了一排電動車的停車位。租下這些停車位的居民,需要一次付清所有的費用,停車位加上充電系統。這裡面涉及到白天與晚上不同時段,工業用電與民生用電的區隔。

看著這些電費的Excel表格,倪歡解說著發生在家裡的改變。原本她都是晚上洗衣服,白天起來曬;當有自有發電的補助之後,她決定白天洗衣服,因為與其把電減價賣回給電力公司,不如自己用完;在白天洗衣機可以用自己所發的電來運轉,帶來更多的效益。她還打算採購遠距可以關閉與啟動的電源插座,這樣可以找到方法更加順利地調配家中電氣設備,在對的時間來用電。

在這個瞬間,我突然想起了Google Nest。這個知名的公司遭逢無法順利推出第二個產品的窘境。倘若沒有這些由下而上、「後現代」主婦們的計算意識,他所面對的就是一個巨大的困境:沒有人願意購買高貴的物聯網產品,用新的角度來面對最基本的、最容易「視而不見」的家戶空間。真正讓人們計算本能甦醒的,不是買另外一個產品與服務,而是政府的補貼。一旦你開始計算,你才會需要幫手來幫你算得更精、算得更好。

台灣有各式各樣的生態與環保先驅與達人們,散布在各個角落。舉例來說,大地旅人的江慧儀和孟磊,既是樸門永續設計的引領者,自己也同樣身體力行導入了太陽能板與各種永續生活技術。與台灣的這些先行實踐者相比,倪歡的經驗更像是直接對應到政府補貼政策的聰明消費者。

如何去克服種種阻攔、說服電力公司、物業管理、社區、鄰居的舉報、修改遊戲規則與建立組織,來串接改變未來的新生活?這種制定政策的藝術,就像武俠一代宗師出手的風格一樣,將考驗眾人的智慧,把達人轉變成聰明消費者。而中國的消費者經驗、Nest新創公司的挑戰與其他更多的能源與環境故事,例如英國藝術家與污染對話、韓國首爾省下一座核電廠電量的經驗,都該成為我們思考未來時思想的連結資源,在極端氣候的時代重新定義我們的能源生活。

圖片提供/Flickr-Centre for Alternative Technology

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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