當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila,正在接受著陸事故調查
當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila,正在接受著陸事故調查

6月28日,承載著佐克伯「連接世界」夢想的Aquila的太陽能無人機首次試飛成功,但目前該計劃不得不暫停。

近日,據彭博社消息,當日的測試裡出現事故,幸無人員傷亡,美國國家運輸安全委員會(the National Transportation Safety Board)已經介入調查,調查至少需要一個月才能出結果。

本次測試的是Aquila第一架原型機,未裝載太陽能電池板,僅在約655公尺的低空進行30分鐘的測試飛行,為自動飛行採集數據,Aquila最終超額完成任務,飛行了96分鐘。

試飛結束後,Facebook在一封郵件報告裡稱「此次飛行是成功的,沒有重大的意外事故」。 7月21日在Facebook官方部落格上,一篇關於Aquila的文章中再次寫到無人機的真實測試情況,文內則提到了「無人機在著陸前出現結構性故障」的問題。

美國國家運輸安全委員會(NTSB)也證實,Aquila無人機著陸時確實出現了「機器結構性故障」,但NTSB並沒有披露更多關於本次事故的細節內容,包括Aquila的損壞程度和故障發生的潛在原因調查結果。

NTSB的官方發言人稱,事故發生在當地時間的早上7點43分,且屬於「大型事故」,所幸沒有人員受傷。考慮到Aquila無人機的潛在危險性,NTSB將會進行一次全面徹底的調查。

用能長時間飛行的無人機替代衛星的做法,Facebook不是第一家,而這種無人機出現故障,Aquila也不是第一架。據NTSB介紹,2015年5月時,Google母公司Alphabet的無人機Solara 50在新墨西哥的沙漠著陸地帶飛行時遇到了熱上升氣流時就出現了失控的意外狀況。

Aquila的太陽能無人機是Facebook Connectivity Lab多年來的智慧結晶,計劃為世界16億無法上網的人提供廉價的網路接入。

根據佐克伯的願景,他們要保證無人機飛行在 20,000公尺的高空。在這個高度上,較弱的風可以保證飛行的穩定,也不會影響其他飛機的飛行,並且保證信號強度。這種高度上,一架無人機可以保證一個中等城市的網路連接。此外,在這個高度上飛行,Aquila最高可飛行長達3個月。(關於Aquila的技術問題此前愛范兒已有介紹, 有興趣者可點擊連結查看)

Aquila還在做實地測試。此前,愛范兒認為對Facebook來說,他們還有很長的路要走。第一,他們要首先完成飛行器的開發,裝上太陽能電池板進行實地飛行。第二,飛行器需要裝載上雷射發射器進行測試,並與地面的雷射接收器進行配合。現在,Facebook還得解決無人機著陸時的結構故障問題。

除了Aquila無人機,Facebook還有用衛星「連接」世界的打算。但此前馬斯克的 SpaceX的獵鷹9號火箭爆炸直接導致Facebook的第一顆網路衛星被完全摧毀,據悉,這顆AMOS-6衛星原本計劃是向非洲居民提供免費的上網服務。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Facebook
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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