微軟共同創辦人打造了史上最大飛機,一次可以載運、發射三枚火箭!
微軟共同創辦人打造了史上最大飛機,一次可以載運、發射三枚火箭!

作為世界上最大、最成功的網路/科技公司之一,微軟為它的共同創辦人們帶來了幾乎取之不盡的財富。當已經遲暮的比爾·蓋茲(Bill Gates)決定把大部分財產捐出來用於慈善事業時,另一位創辦人保羅·艾倫(Paul Allen)的錢卻有著更瘋狂的用途:造出世界上最大的飛機。

昨天,在加州的莫哈韋沙漠(Mojave Desert),艾倫創立的航太科技公司Stratolaunch Systems正式揭露了公司的第一架飛機:Stratolaunch。

Stratolaunch無疑是世界上最大的飛機。這是一架雙體飛機,兩個機身中間有很大的空間可以用於裝載貨物,使得它的翼展達到385英尺(約117公尺),比現役的最大客機空客A380 和最大貨機H-4「大力神」都長。

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Stratolaunch和其他世界最大飛機翼展對比。
圖/ PingWest

這麼大的雙體飛機要用在哪?其實它的名字已經透露了它的用途:Strato作為平流層 (stratosphere) 的簡稱,launch 的意思是發射。 Stratoluanch飛機的任務,是在平流層發射(火箭)。

在機翼的下方、兩個機身的中間,Stratolaunch可以攜帶重達110噸的火箭,從地面升空,飛到平流層三萬五千英尺的高空,然後讓火箭點火、發射、脫離大氣層、送衛星進入近地軌道。

Stratolaunch
Stratolaunch有28個輪子。

Stratolaunch的使用空重(不加油不載重)已經突破了226噸。與看起來皮包骨的外表不相稱的是它令人難以置信的起飛重量(即滿載並加滿航油的重量):超過了590噸,比A380最大起飛重量多一倍有餘。這可能也是這架飛機的外號「roc」(大鵬)的由來。中東地區的傳說中的Roc是一隻巨大的神鳥,能用爪子抓起一頭大象。

保羅·艾倫早在2011年就提出了造出這架飛機的想法,但飛機的建造工作其實從2010年就開始了。最初,Stratolaunch母公司,艾倫創立的Vulcan Aerospace對第一架飛機造價的預估是3億美元左右。當時Stratolaunch還吸引到了SpaceX,兩家公司打算合作進行空射火箭專案研發。

然而到了2012年,SpaceX退出了合作。當時Stratolaunch 的前總裁查克·比姆斯(Chuck Beames) 表示,「我們對SpaceX的引擎很感興趣,但伊隆和他的團隊……他們要去火星,和我們的目標不一樣。」

現在的火箭技術這麼先進,SpaceX和藍色起源的火箭都可以重複利用了,為什麼還要用飛機發射?如果你想要問這樣的問題,那你可能小看了 Stratolaunch 的發射效率。該公司現任CEO讓·佛洛依德 (Jean Floyd)稱,Stratolaunch的最大能力是一次起飛發射三枚火箭!

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Paul Allen。
圖/ Miles Harris via Wikipedia

當然,三枚並不是像獵鷹9號、長征五號或者土星那樣的重型火箭,而是小型商用火箭。Stratolaunch正在和軌道科學公司(Orbital ATK)進行合作,未來的首次發射測試時將採用該公司旗下的「飛馬座」(Pegasus),一款專門用於空射的小型火箭。

我們可能要等很多年才能親眼看到Stratolaunch升空。這架飛機接下來經歷長時間的地面測試、引擎試車、滑行測試,直到這些測試安全完成才能進行首次試飛,可能要等到2019年⋯⋯

空射運載火箭的理念,現在已經不算時髦。1990年4月5日,美國首次使用一架改裝過的B-52轟炸機,在大西洋上空13公里處的平流層發射了一枚飛馬座火箭,將巴西的第一顆人造衛星送進軌道。除了B-52之外,洛克希德馬丁公司生產的L-1011 Stargazer運輸機也經常被改造成空射火箭發射平台。

和地面發射火箭相比,空射火箭有其優勢和劣勢。優勢在於空射火箭避開了大氣濃密的地表,使得火箭進入軌道所需的推力/升力減少很多,降低成本。總體來說,這種發射方式能以較低成本將載荷快速送入太空,不需要復雜的發射場設備。另外,研究空射火箭技術也具有巨大的軍事價值。

而空射火箭的劣勢,在於飛機的起飛、升空和飛行過程中有可能會對火箭帶來意料之外的損傷,進而增加發射中的不確定性。SpaceX創辦人伊隆·馬斯克(Elon Musk)認為空射火箭的個體優勢並不足以彌補它的劣勢,「從SpaceX的角度來看,是用一架巨大的飛機來發射火箭,還是把火箭的第一級容量增大5%?我會選後者。」

空射和地面發射到底孰優孰劣,需要具體事情具體分析,要考慮客觀現狀,也和技術的進步有著很大關係。不管怎樣,至少Stratolaunch在昨天刷爆了科技新聞頭條:一次起飛發射三枚火箭?聽上去太酷了⋯⋯

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圖/ PingWest

人類的未來就靠這些有錢的老頭了!

本文授權轉載自:PingWest

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

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。

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