平均一年700顆!SpaceX將在2019年開始發射4,425顆網路衛星
平均一年700顆!SpaceX將在2019年開始發射4,425顆網路衛星
2017.05.05 | 電信通訊

除了有殖民火星的遠大夢想以外,Elon Musk的SpaceX還有一個似乎更加實際的目標,到2019年開始運營寬頻衛星網路。SpaceX負責衛星政府事務的副總裁Patricia Cooper在出席美國參議院商業、科學與技術委員會聽證時表示,公司將利用自己的獵鷹9號可回收火箭,在2019年到2024年的6年時間內分別將4,425顆軌道平面衛星,為全球客戶提供高速寬頻網路服務。

Cooper在聽證會上提出,太空與地面技術的發展、衛星製造成本的下降、軟體與運算能力的改進,以及火箭發射成本的顯著下降已經為利用近地軌道衛星群提供高速、低時間延持、覆蓋廣(尤其是偏遠地區和地面網絡難以抵達的地區)的網路服務提供了條件。

根據聯合國可持續發展寬頻委員會的一項最新數據,全球仍有57%人口(42億)未實現網路連接。這個龐大的數字對於任何一家追求未來發展潛力的公司來說都是極具誘惑力的。 Facebook、Google等網路巨頭已經有了各自的行動計劃和試點專案。

但SpaceX的起步也非常早。早在2015年時,SpaceX就開始了相關的測試專案,去年12月,該公司又向FCC提交非靜止軌道衛星網絡寬頻網路服務的經營執照申請。根據Cooper在聽證會上的介紹,這個衛星網絡初期將由4,425顆衛星組成,部署在83個軌道平面上(距地1,110公里到1,325公里之間),採用Ka與Ku波段頻譜。地面上還需要同步建設控制設施、網關地面站以及終端用戶地面站。此外SpaceX還在申請V波段,如果獲得批准將在更近地的距離(1,070公里)再部署7,500顆衛星作為補充,以提高整個網路的頻寬並降低時延。

SpaceX承諾自己的系統將具備很好的成本效益,可為終端用戶提供「類光纖」的連接速度,頻寬可達1Gbps。用戶側只需要一個筆記本大小的平板終端接收信號即可完成連接。

SpaceX計劃在今年晚些時候開始衛星測試,並在今年年末用其可回收的獵鷹9號火箭發射一顆原型,在2018年初再發射另一顆。然後到2019年,SpaceX打算開始運營性的衛星發射計劃,到2024年將所有的衛星發射完畢。

平均1年700多顆衛星的發射任務對於獵鷹9號來說無疑是非常重大的考驗,哪怕一箭多星也要很多批次的發射才能完成,所以SpaceX能否按期實現目標我們還要打個問號。但是,相對於Google的Project Loon氣球和Facebook的太陽能無人機,這些衛星一旦部署之後提供的服務似乎更加可靠。

本文授權轉載自:36 氪

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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