[朱宜振] 亞洲矽谷？先問臺灣對物聯網相關的頻譜策略在哪裡？|數位時代 BusinessNext

智慧電表用手抄、加上數位時代 2016 年七月號封面故事引出林百里對「物聯網」與「聯網物」的討論，「物聯網」最常被重視的就是其中的「物」和「網」，但中間還有個重要的關鍵字：「聯」，卻鮮少被提及。許多人覺得只要裝置接上現有的 WiFi 或藍芽，這些裝置就成了物聯網產品了，但物聯網最有趣多元的服務，卻是許多不同無線頻段組合接入後才有的應用。

舉凡從國外常被提及的智慧電網、智慧瓦斯表、智慧水表、土石流監控、水災監測、船聯網與張忠謀先生認為機會較大的應用平台：車聯網等等，很多連接資訊串流的方法，並非是目前我們所熟知的 WiFi。因為先天各種場域所帶來的限制，這些裝置許多時候反而都用上了 Sub-1GHz 的各種頻段與 ISM Band (Industrial Scientific Medical Band)。其實，一般大眾所熟知，且已經天天使用的 WiFi 就是使用了 ISM Band。但是這一個頻段因為全球通用，也不用額外付費、而且也確實太好用，帶來的副作用就是相互干擾，還有覆蓋範圍限制。而在物聯網的應用中，則是有非常多的裝置會使用 433MHz 或者 915MHz 這幾個頻段。

由於台灣過去的歷史發展，讓我們在不同的應用上，根據當時的政治經濟因素分別在某些應用或產品上採用了美規或歐規。例如我們的電視系統大多走了美規的 NTSC，但是在 2016 年今天已經幾近成為歷史的 2G 行動電話系統卻又採納了歐規。這對我們的生活和未來到底有什麼影響呢？無論是美規或是歐規，這些規範都將牽扯到不同國家的無線頻譜分配表，隨著更多不同資訊應用引進臺灣，但分別採用不同的規則系統，我們的頻譜分配表相對於分別協調、配適過的美系或歐系國家來說就相形混亂了。沒記錯的話，關於智慧電表的應用，在國外頻段的問題早已解決。ISM Band 又不是只有 2.4GHz。915/868MHz 早就被導入在智慧電錶使用。台灣因為過去的歷史包袱，很多頻譜一下子跟歐規、一下子跟美規，所以我們自己的頻譜分配表當然就比人家錯亂很多。台電提到的頻譜問題，除了台電或經濟部該與 NCC 溝通外，NCC 對於頻譜分配的規劃，又是否有主動跟上時代呢？

（圖說：從上圖可以看到，目前在國際上常被使用的 915MHz ，因我們過去採用歐規 2G 行動電話頻譜的關係還被佔用。這部份也得看 NCC 何時能夠重新調整。資料來源：中華民國頻率分配圖，NCC。）

根據筆者過去在為美國鐵道設計通訊系統的新創服務經驗，當時為了在台灣做防災應用上的測試，必須透過學校系統申請專用電台頻率，也曾經與 NCC 交手；現實上，我們的防災單位必須在深山內將各種監測數據傳輸下山，常見的方法則是申請專用的電台頻率來傳送，但因為現實天然環境的限制，可說用盡各種灰色（不在法規允許範圍內的）手段，例如超過使用規範的大功率 WiFi 基地台，。

面對將要席捲世界的物聯網應用，傳統的硬體廠商使用既有解決方案相對單純，但對於需要與國際接軌的業者或新創團隊來說，這下挑戰來了：想用的頻譜不見得都可以使用，只要進行稍具規模的實驗就有觸法疑慮；如何設計一個場域，讓這些應用的業者可以在實際環境裡，無須複雜的流程申請與干擾就得以進行測試，可能比起在桃園高鐵站旁邊建一棟樓、劃設一個物聯網實驗專區還實際許多。又，臺灣需要採取什麼樣的頻譜策略，讓相關的物聯網服務或智慧城市應用可以順利導入，則是下一階段攸關國家或產業發展的重點政策。在物聯網的時代下，sub-1GHz 的 ISM Band 有非常多的舞台。NCC，你們其實扮演挺重要角色啊！

參考資料：
1. NCC：低功率射頻電機技術規範
2. 李興國/臺灣電力公司電力通信處，台電經營4G電信事業的前景 (從行動通信技術應用於智慧電網探討)，台電月刊
3. 智慧電表能傳訊 NCC視作基地台，聯合報
4. 陸向陽，物聯網 IoT 必行之路 -- Sub-1GHz 頻段，CTIMES

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AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。