即將落成的蘋果「飛船」總部，施工過程就像打磨產品|數位時代 BusinessNext

即將落成的蘋果「飛船」總部，施工過程就像打磨產品

蘋果「Apple Campus 2」新總部即將落成，最快在一個月後遷入，而這座佔地 26 萬平方公尺、由 Steve Jobs 詳盡參與設計的新大樓，在細節上也展現了蘋果一貫吹毛求疵的專注。

全球最大的曲面玻璃

首先是巨大環狀建築物外圍使用了全球最大的曲面玻璃。這批由 sedak 以全新製程生產的曲面玻璃，單片達到 14 公尺長、3 公尺高，同時重達 3 公噸。包括環型建築主體，園區內的其他建物，像是主體藏在地下的劇院，研發中心，以及健身中心，蘋果共使用了 2,000 片這種尺寸的玻璃。這還不包括窗戶、遮罩的特規數量。

為了讓環狀建築的玻璃牆可以無縫接合，看起來渾然一體，蘋果首先希望 sedak 可以將曲面玻璃的公差壓到一般產品的 26%，同時要求施工團隊在裝配與設計時，不能讓建築周圍的通風口與管線的陰影反映到玻璃。為了規範建築使用的木材，蘋果的規章手冊更寫滿了 30 頁。

除了重要的建築本體，一些細節的內裝、甚至看不見的表面，蘋果也希望將建築材料的公差壓得比產業共識的 1/8 吋更小。而通常，1/8 吋已經會被認為是夠好的產品。一名參與的建築師便指出，如同當初 Steve Jobs 的風格，這棟高度設計取向的建築設計標準，經常超過建築業的現實與常規，這導致建造過程經常會有衝突，畢竟，「手機的公差標準和建築物，不可能完全一致」。

實際上在 Apple Campus 2 開工後，就有兩間建築公司選擇縮手。這在一棟 26 萬平方公尺規模的建案中，是非常少見的事。

引入蘋果產品的設計

蘋果也引入了自家產品的設計到新大樓，像是曲面的角度便參照了一些老產品的弧度。電梯的按鍵也參考了 iPhone 經典的 Home 鍵。白色漆面的廁所，則直接引進 iPhone 用過的調色。部分設計元素甚至參照了柏拉圖的美學標準。清麗的混凝土製成的天花板，則被要求裡裡外外都得參照 iPhone 的耳機孔內部。

結果是，數千片混凝土板因此從採購到組裝都得一再審核甚至退回。據該名建案經理回憶，最讓人厭煩的還不是天花板，而是門檻──因為蘋果希望讓專注的員工不需要因為略有突起的門檻而分心，因此要求「極為平坦」的室內外差。最終這項要求耗費了承包商數個月時間。

另一名包商則抱怨，由於蘋果的要求實在很多，又很細微，往往一個改動就會造成骨牌效應，讓工程延後數個月。就連廊道上的指標，蘋果也要求符合他們的漆面標準，可是這種淡雅的色調又偏偏與消防規章希望的急迫感不同──結果是，蘋果和聖塔克拉拉郡的官方代表開了 15 次會，來決定如何調整顏色。

造價至少 60 億美元

這樣的仔細自然讓工程延後。在 Jobs 最初的規劃裡，從 2011 年完成設計、開始動工後，Apple Campus 2 應該要在 2015 年就要啟用辦工，不過先是延到 2016 年年底，然後又再延至今年春季。Jobs 原訂落成的 2015 年，只來得及完成建築本體──那之後，蘋果還反覆考慮了門把應該採用什麼設計。直到受訪的專案經理在 1 年半後離職，門把的樣式都還沒有選定。

2015 年受訪時，Tim Cook 曾間接承認 Apple Campus 2 造價至少 50 億美元。而在《路透社》的訪問中，受訪者透露內裝部分的成本是 10 億美元。同時，蘋果也總共雇請了 13,000 名全職職工。

至於這間 Steve Jobs 自稱「所有建築系學生都會來此拜訪」的總部會如何，將會在 1、2 個月內亮相，首波產品則可能是 iPad，或者換上 Kaby Lake 的新 Mac。Apple Campus 2 也將是 Jobs 留給蘋果的最後一項設計。

本文授權轉載自：科技新報

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

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從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。