[陳昇瑋] 熱浪研究：用電資料開放的應用潛力|數位時代 BusinessNext

台電資料並不是只能拿來檢驗或監督整體發電量及用電量，事實上，在許多領域，包括國安、經濟發展、產業升級，甚至公民的健康，都可以某種程度透過台電的資料來做更好的分析研究。

小小電表資料，大大用途。chia ying Yang 分享於 Flickr。

舉個例子：氣候變遷下，預期熱浪 (heat wave) 將頻頻發生，且不斷衝高歷史記錄。這幾年台灣亦遭逢異常綿延數日的熱浪，同時也看到熱浪期間呼吸道與心血管疾病死亡率攀升的情況。為了降低熱浪的負面衝擊，必須立即建構前瞻性之脆弱度評估，藉以擬訂熱浪調適策略。

為了降低熱浪的負面衝擊，必須立即建構前瞻性之脆弱度評估，擬訂熱浪調適策略。圖片來源：pixabay

目前全球各國對於熱浪並沒有標準的定義，原因是各地的氣候條件、基礎設施、居民健康狀況、政府及社區的支持度都不同，甚至溫度對於人體的影響某種程度也因人而異。例如，在荷蘭、比利時及盧森堡，熱浪的定義為連續五天最高溫超過 25 度，且其中至少有三天最高溫超過 30 度，但此定義在低緯度國家可能不適用。有了明確的熱浪定義，政府才能據此定義政策，例如說，在熱浪期間，公司不能強制戶外工作者在白天連續在戶外工作超過四個小時等等，以避免以熱浪引發的職業災害。

NASA 地球觀察製作了 2016 年 4 月的泰國熱浪的圖片。圖片來源：NASA Earth Observatory image by Jesse Allen using data from the Land Processes Distributed Active Archive Center (LPDAAC). Caption by Kathryn Hansen.

NASA 地球觀察拍下了 2016 年 4 月的泰國熱浪的圖片。圖片來源：NASA Earth Observatory image by Jesse Allen using data from the Land Processes Distributed Active Archive Center (LPDAAC). Caption by Kathryn Hansen.

很可惜的是，台灣目前還沒有熱浪的明確定義。筆者與台灣其他學者正在執行的台灣熱浪脆弱度評估研究計畫中，我們試著要去量化台灣約 8,500 個村里對於熱浪的調適能力。對於高溫的調適能力與經濟能力及教育程度相關，也與性別、年紀、身體狀況、對熱的敏感度以及環保認知等等相關，因此並沒有簡單的量測方式。

傳統的方式是進行大規模的電話及當面訪問，以抽樣的方式訪談幾百個村里的數千個家庭，期望能找到解釋因子來幫助我們量化每個村里對於高溫的調適能力。但是訪談方法費時耗力，且只能訪談全台不到 0.1% 的家庭，能否建立精準的統計模型也是個巨大的挑戰。

法國 Cattenom 核能電廠。Stefan Kühn 分享於 Wikipedia。 CC BY SA 3.0。

結果我們發現，台電的資料竟然可以幫助解決這個問題。台電目前公開的是村里等級多年的住宅用電量資料（每兩個月一筆記錄），我們拿來分析，比較每個村里每年最冷的兩個月及最熱的兩個月的用電量差異，就可以量化 8500 個村里每個村里對於高溫的調適能力，與熱疾病的相關，並找出此調適能力與其它所有社經因子的關係。

延伸閱讀：台電智慧電表「用手抄」，這是哪門子的智慧？

聽起來很美好，竟然可以用電力使用的資料幫助我們快速評估全國人民對於溫度的敏感度及調勢能力，這正是我們所謂大數據應用三個 V：（volume 資料大小、velocity 資料輸出入的速度、與 variety 多樣性) 中的 variety 多樣性所說的，讓資料 re-purpose (再應用) 到其它意想不到的領域，正是大數據應用的美妙之處。

往美濃的客運上國道之後看見的景象：高壓電塔，煙囪，高壓電塔，煙囪，高壓電塔，我們的高雄。

往美濃的客運上國道之後看見的景象：高壓電塔，煙囪，高壓電塔，煙囪，高壓電塔，我們的高雄。安比小姐分享於 Flickr

但是，人生就是有這個但是，很可惜的是，每天氣溫都在變化，因為台電的住宅用電仍然是人工抄表，我們只有每兩個月一筆的用電記錄。所以因為資料的時間精確度不足，在分析結果的精準度上有相當大的犧牲。

延伸閱讀：智慧電表錢從哪來？專家：政府先補貼台電，後讓使用者付費

我們瞭解因為智慧電錶尚未普及，因此在家戶等級，每兩個月一筆用電記錄可能已是台電所擁有的最佳資料。但若我們放大空間尺度，例如說在變電所等級，應該會有在時間尺度上更精確的輸電及用電記錄，例如每五分鐘一筆資料等等，若有這樣的公開資料，不會對於個資有任何危害，但對於許多像我們這樣的研究者，卻可以用這些資料來觀察／瞭解／改善這個社會。因此，對於台電（及其它官營事業）的資料公開及公享，只有期待再期待。

代表圖來源：Guian Bolisay 分享於 Flickr，CC by SA 2.0

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以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

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有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

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梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。

[陳昇瑋] 熱浪研究：用電資料開放的應用潛力