世界各國掀起替代能源熱
世界各國掀起替代能源熱
2006.10.15 | 科技

這幾年的石油危機讓世界各國卯足全勁開發各種替代能源,除了太陽能外,許多國家的能源計畫已逐漸把腦筋動到我們每天吃的糧食身上,亦即利用玉米、甘蔗、甚至廚餘,來生產能驅動汽車、發電的生物燃料。 南美洲的巴西是全世界最大的甘蔗生產國,年產量達一千萬噸以上,加上巴西的能源資產相當匱乏,有大半以上的石油必須仰賴進口。為了克服這項能源取得問題,很自然地促成了巴西政府致力於將甘蔗提煉成酒精的生質能源技術,目前已有三分之二的甘蔗用於提煉生質能源。 從甘蔗提煉出酒精 巴西政府早在一九三一年就頒布法令規定,全國各地銷售的汽油必須添加二%到五%的酒精,成為全世界第一個相關立法的國家。隨著七○年代的石油危機及工業化的持續演進,規定攙加酒精的比例增加到二五%,創下了世界各國汽油添加酒精比例的最高紀錄,聖保羅市也因此成為全世界空氣品質最好的城市之一。 這樣從農作物提煉成酒精,再推展至酒精汽油的模式,在國際間如同雨後春筍般拓展開來。從古巴、日本、南韓到中國大陸、美國、甚至台灣,農作物的種類也從一開始的甘蔗到玉米、高梁、大豆。 經濟持續火熱的中國,一方面為了緩解能源供需不平衡的狀態,同時也希望能因應「京都議定書」生效後,要求削減溫室氣體的排放量壓力,著手開始了從玉米、高梁提煉酒精燃料的開發,並進而透過這些燃料進行發電。 北京國能生物發電有限公司便在今年投資了五.三五億元人民幣興建生物燃料發電的相關設施,預計在二○○七年八月於玉米產區的黑龍江省開始營運,每年可發電二.七五億千瓦,並使當地六○%的剩餘玉米梗,從低經濟價值的施肥肥料轉為高經濟價值的能源,可謂將牛糞變成真的黃金一般。此外,帶給當地農村的效益,還包括每年提供一千多個就業機會,以及將剩餘玉米梗變現的收入增加,每年預計是四千多萬元人民幣。 看著世界各國紛紛跨足生質能源領域,台灣政府也積極規劃相關的計畫。農委會在去年於宜蘭縣、雲林縣等地各選定三十公頃的休耕農地,試種大豆及油菜等能源作物,並計畫在今年擴大至兩千公頃。 利用休耕農地種植高油份含量的作物,這樣的綠色油田一年最大可生產二十五萬公秉,占了全年柴油消耗量六百萬公秉的四%,同時還減少了每年九十萬公噸二氧化碳的排氣量,整個能源作物轉換的程式也比一般的石油更乾淨及更有效率。加以台灣的氣候環境,相比德國一年只能收成一次的油菜花,台灣能收成最多六次,更具有發展這樣生質能源的潛力。 汽車會與人類爭奪糧食? 但隨著各國在生質能源上的發展,開始有人擔心,會不會有一天糧食危機與石油危機變成不可分割的兩大問題。 「幾天前,我稍微算了一下,用酒精加滿一個多功能運動車二十五加侖油箱所需要的糧食足夠一個人吃一年;反過來說,假設這部車每兩個星期要加一次油,一年下來所耗費的糧食可以養活二十六個人。」這是今年七月,華盛頓的智庫機構球政策研究所所長萊斯特.布朗(Lester R. Brown)所發表的看法。 世界上愈來愈多的糧食被用來生產酒精,美國這五年來用來生產能源的糧食量,就從一千八百萬噸到五千五百萬噸,而在盛產玉米的愛奧華州,有五十五個提煉廠正在運轉及興建;跨個大西洋到歐盟國家,去年歐盟各國總共生產了十六億加侖的生物燃料,皆是由菜油及糧食所提煉的。 「亞洲生產生物燃料的趨勢也強勁成長,在印度有幾個甘蔗生產生物燃料的小型工廠正在運轉;在中國,去年把兩百萬噸的糧食轉化為酒精,今年可能更多;泰國用木薯來提煉乙醇;馬來西亞和印尼則利用當地最多的棕櫚油。」布朗憂心地表示,糧食儲備目前處於三十四年來最低的水準,而全世界每年要增加超過五千萬人。此外,現已有二十億的貧困人口拿著一半的收入購買食物。 利用生質能雖然可能造成糧食短缺問題,但仍然有些人持續往這樣的夢想前進。在日本,大阪產業大學、豐田汽車與燃料製造公司相關人員組成了一個研發團隊,並致力以透過炸天婦羅剩餘的廚餘廢油來提煉生物燃料。 該團隊請了日本前F1賽車手、現任大阪產業大學客座教授片山右京,駕著這樣的生物燃料賽車,參加明年一月舉行的達卡越野競賽,整個競賽從葡萄牙的里斯本出發,終點在塞內加爾首都達卡,全程一萬公里,途中甚至包括大片沙漠及不少險峻地形。 該團隊已在今年八月起向大阪產業大學的學生、學校餐廳及社區居民募集該生物燃料所需要的廚餘廢油,「我們希望達到全程不用一滴石油,也不用人類可食糧食的創舉,」片山右京表示。

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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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