IBM攜手MIT成立實驗室，要開發出像人一樣描述所見所聞的AI|數位時代 BusinessNext

由於計算能力的突飛猛進帶動了機器學習的發展，近年來人工智慧取得了不少突破。其中最顯著的體現在語音識別、圖像識別等方面，甚至連一些規則明確的遊戲AI也已經戰勝了人類的最高水平，比如在圍棋項目上擊敗李世石的AlphaGo就是例子。但是人類仍然有一些不可撼動的優勢，比如描述能力就是其中之一。看到一張圖片，AI的確能識別出裡面有兩個人和一個足球，但是卻無法說出「撲錯方向的切赫絕望地目送梅西將皮球送入網窩」這樣的話來，這讓我們人類仍然擁有一絲自豪感。不過情況也許就要不同了，IBM正在跟MIT合作，試圖在機器身上培養出這種能力。

IBM跟MIT聯合成立的實驗室叫做IBM-MIT腦啟發多媒體機器理解實驗室（IBM-MIT Laboratory for Brain-inspired Multimedia Machine Comprehension），該實驗室的目的，是要透過數年的共同協作，尋求解決計算機視覺和聽覺問題的解決方案。

該實驗室由MIT大腦與認知科學系主任Jim DiCarlo領導，研究人員則來自該係以及MIT的CSAIL實驗室，IBM的Watson團隊也會有成員加入，他們希望這種組合能夠碰撞出火花。其目標是研究出一套認知計算系統，這套系統應該能夠像人一樣，具備理解多來源的聲音和視覺信息的能力，然後透過集成再將對世界的這種理解展示出來（而不是簡單的二進制），從而提供醫療保健、教育以及娛樂等方面的用途。換句話說，就是像人一樣表述看到和聽到的東西。

按照這個目標，顯然目前的圖像識別功能還比較初級。 AI可以用與人類相當的精確度識別出圖像裡面的對象，但光有這一點信息並沒有太大的應用意義，圖片和聲音裡面蘊含著豐富的上下文信息都被忽略了。而要想挖掘這些信息，就需要多學科交叉的配合，比如計算機視覺、語音識別、自然語言處理、模式識別、預測方法、決策技術、領域知識等。

為此，這個聯合實驗室將採用了無監督的機器學習對音視頻流數據進行分析，並且按照大腦神經網絡的組織對AI神經網絡進行新的建模，透過多學科交叉來推進計算機的理解。而這種理解有很多的潛在應用，比如幫助老年人、殘疾人改善生活，幫助組織維護和保養複雜機器等各種跨行業應用。

Google對這個方向也很感興趣，而且已經有了一些初步的成果。如上圖所示，它的AI現在不僅可以識別出圖像的一些要素，而且還可以用類似自然語言的方式對場景進行表述了。比如說，「穿紅衣服的人」，「背對鏡頭的長頸鹿」等，這種能力已經高於幼兒牙牙學語的水平。

與Google相比，IBM在AI方面的努力也可謂過之而無不及。除了與MIT進行合作以外，IBM還在決策支援、網路安全、語言深度學習等方面開展了協作，這些的共同基礎是IBM的Watson AI，IBM希望，透過多領域的協作，最終能夠搭建出一個所謂的認知水平網路（Cognitive Horizons Network），到時候（也許是10年左右）也許我們就會看到一個超腦的雛形了。

本文授權轉載自：36 氪

企業減碳的下一步，正開始瞄準員工每天「怎麼移動」。

隨著全球淨零浪潮持續推進，企業的減碳計畫已經從辦公室與廠房節能、建置或採購綠電，逐步延伸至供應鏈與員工通勤。瞄準這波「低碳移動」新商機，零邁移動（ZEMO）以自組純電動車隊切入商務接送市場，並借力中華電信的技術、通路與資源，強化服務能力，將既有服務推向更多應用場景，為下一階段的成長找到更多機會。

看見低碳移動商機，零邁用演算法解開電動車隊營運難題

零邁移動創辦人呂學儒認為，電動車是低碳運具，非常適合作為營業用車，但市場上卻鮮少見到由電動車組成的商用車隊，背後的問題不在車輛本身，而是缺少一套適合電動車的車隊管理和營運機制。

畢竟，營業用電動車不像私人用車，可以自行安排用車方式，必須事先做好排程規劃，從客戶需求、接送時間、行駛路線、車輛剩餘電量、充電站位置與充電時間，每一項因素都要考量在內，才能做出最佳安排，確保車隊的營運效率與服務品質。

「所以我們自行研發管理系統，運用演算法與 AI 進行車輛調度與行程規劃，並採取全預約制，減少空車等候時間，」呂學儒說，除了建立精準調度機制，解決電動車商用化的營運難題，零邁移動也進一步思考，如何把「低碳」從車輛本身的特色，轉化為企業看得見、能運用的價值。

因此，零邁移動將每趟行程所使用的電能轉為碳排數據，提供企業作為溫室氣體盤查與永續報告的依據；同時積極提高自身的綠電使用比例，在電動車原有的低碳優勢上，進一步放大企業每一趟用車所能創造的減碳效益。

從連線、車隊管理到溝通，中華電信助零邁強化營運底座

靠著純電車隊與演算法，零邁移動建立起一套企業低碳移動的服務模式，並獲得華碩、微星、宏碁、友達光電、緯創、元太等 30 多家上市櫃企業與機構的青睞。

然而，這只是立足市場第一步，隨著企業客戶與服務趟次持續增加，零邁移動下一階段不只要接觸更多客戶、拓展更多應用場景，更要讓背後的營運能力跟得上市場成長速度，2025年加入中華電信5G加速器，正好為零邁移動補上這塊關鍵拚圖。

雙方的合作，先從強化零邁移動既有服務量能開始，透過中華電信三項解決方案，為團隊日後擴大營運規模打下基礎。

其中，保持車輛的穩定連線，是車隊管理系統的運作基礎。目前零邁移動全車隊與充電站皆採用中華電信物聯網 5G 聯網方案，確保車輛在移動過程中可以穩定回傳地理位置與行車資訊。

呂學儒表示，中華電信不僅連線速度快與穩定度高，網路覆蓋範圍也相對完整，能降低車輛在移動過程中遇到訊號死角的機率，「對我們來說，車子能不能隨時保持連線，是非常關鍵的一件事。」他說明，唯有連線不中斷，車輛才能即時回傳訊息，讓後端管理系統隨時掌握最新車況，一旦遇到突發狀況，也能即時因應與調度，避免影響後續行程與乘客服務。

在穩定連線之上，中華電信進一步協助零邁移動提升車隊管理的精細度。透過中華電信車訊平台和車聯網設備，零邁移動不只能即時掌握車輛位置、車況與行車影像，也能蒐集更深層的電動車數據與駕駛行為，並持續回饋至演算法，讓團隊可以做出更好的規劃與管理。

換句話說，這些數據的價值不只在於掌握車輛當下的運行狀態，更能從長期累積的數據中找出最佳使用方式，進一步延長車輛與電池壽命、降低長期營運成本。「這也是為什麼一般營業車跑到 30 萬公里，電池可能就頂不住了，我們可以撐到 50 萬公里的原因之一，」呂學儒分享。

除了強化車隊管理能力，零邁移動也藉由與中華電信的合作進一步優化服務流程，希望降低重複性工作，讓有限的人力發揮更大價值。零邁移動在自家雲端派遣系統上，整合中華電信 TAS 電話語音自動外撥與智慧語音服務，自動發送提醒或通知訊息給乘客，還能理解與判讀乘客需求，並進行初步分類與處理，再將需要真人處理的問題交由客服接手，讓客服人力從「重複撥電話」轉向「處理複雜或棘手的服務需求」。

從 B2B 走向 B2B2C，中華電信助零邁加速打開 C 端新市場

除了從技術端強化零邁移動的服務能力，5G 加速器也從市場端協助團隊接觸更多客戶、拓展新的應用場景。

「最大的改變是，市場對 ZEMO 的認知不一樣了，這讓團隊有機會觸及過去難以合作的企業客戶，推動商業模式從 B2B 走向 B2B2C。」呂學儒分享，過去外界多半將零邁移動定位為企業接送服務，但在 5G 加速器促成下，零邁移動與中華電信福委會合作，提供集團員工自費乘車服務。

這項合作也為購物中心、百貨公司等面向消費市場的企業帶來新的啟發—原來ZEMO也能成為加值服務的一環，為顧客創造差異化的消費體驗。「以往跟他們談合作，對方往往找不到合作切入點，現在完全不同了，」他說。

當服務對象從少數企業客戶走向大量個人使用者，對客服能量、車隊監控與營運穩定度的要求也隨之提高。前述導入的中華電信解決方案，正好補強了這項營運能力，讓團隊更有底氣將服務推向一般大眾，進一步帶動消費端業務快速成長，其中又以品牌官網 D2C的營收表現最為顯著。

呂學儒說明，過去零邁移動的消費端營收，主要來自與第三方業者的合作，顧客比較少直接透過品牌官網下單，加入中華電信 5G 加速器後，推升品牌信任與市場能見度，也讓更多消費者認識零邁移動。反映在營收結構上，透過品牌官網直接銷售給一般大眾的 D2C 營收占比，從2025年的0% 成長到 2026 年的30%。

展望未來，零邁移動希望藉由與 5G 加速器的合作，將應用場景延伸至偏鄉長者共乘、長照接送，或是與自駕車串接，讓「移動」創造更多可能。對零邁而言，5G加速器帶來的不只是技術與客戶，更讓一家具備市場基礎的新創，有機會把既有能力帶進更大的商業市場，找到下一階段的成長機會。