全球平板電腦與手機耗用超過 30 萬噸資源,回收卻不到一半
全球平板電腦與手機耗用超過 30 萬噸資源,回收卻不到一半

10 日綠色和平發布與德國應用生態研究所 Oeko Institut 共同研究全球電子產品(包含智慧型手機與平板電腦)製造過程使用能源與資源報告,發現年銷售總額超過 10 億台的智慧型手機和平板電腦,在製造生產過程中耗用超過 30 萬噸資源,其中 4 萬多噸的鋁用於製造外殼,在電池中則可找到超過 1 萬噸的鈷,佔全球年產量近 10%。問題則是礙於現有的回收技術與效率不彰,造成資源提取再用的比例不及消耗的一半,這些高價資源反而成了污染環境的電子廢棄物。

據統計,2014 年全球智慧型手機銷售數量高達 13 億支,每支手機裡就含有超過 10 種以上元素,最常見的有金、銀、銅、鐵、錫、鎂、鈷、鋁等。而光是三星電子(Samsung Electronics)預計召回的 430 萬支 Galaxy Note 7 手機中,就有超過 20 公噸的鈷、1 噸以上的鎢、1 噸的銀及 100 公斤的黃金,但囿於目前回收體系的諸多問題,可能有許多資源,例如鎢、鎂、鎵和鉭,以及部分貴重金屬和稀土元素會在處理過程中損失。綠色和平全球 IT 專案主任李之安說:「Note 7 召回後的處置計畫就是三星挽回形象的成敗關鍵,三星須盡速公開最終處理方案,更應該善用同時處理大量同樣型號產品的機會,尋求或開發更好的回收方法,以增加資源提取效率,重複利用資源。」

2014 年第四季智慧型手機銷售前五大品牌分別為三星(Samsung)、蘋果(Apple)、華為(Huawei)、聯想(Lenovo)和小米。手機在開始製造時就大量消耗貴重金屬與稀土元素等天然資源,電氣及電子製造業用掉全球四分之一產量的銀,不僅衝擊環境,更衍生出資源不當回收,以及開採礦產的人權問題等。舉例來說,全球有 10% 的鈷用在手機和平板電腦的電池,大多產自剛果共和國,當地礦區的勞動條件極其惡劣,甚至有雇用童工的違法情況。李之安說:「推出周期短而快的新產品,會加速環境污染惡化與非法勞動問題,製造商的創新精神應放在循環經濟模式,改善產品設計以提高貴重金屬和稀土元素的回收率,且延長生命周期。」

報告中也提到,理想的產品設計,在一開始就須以容易維修、零件可再利用、有效回收珍貴資源等,納為產品研發重點,並盡量減少使用全新開採的原料,降低環境衝擊。依據 IDC(國際數據資訊)統計,台灣每年售出的新手機約有 700 萬支,全部堆疊起來的高度相當於 222 座 101 大樓,非常驚人。消費者也可以鼓勵製造商生產更容易維修的手機,延長使用年限,相對可減少汰換頻率,不僅對個人來說更加經濟,也減少資源浪費。

本文授權轉載自:TechNews

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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