台灣要走向5G時代,電信業還有2大問題待解
台灣要走向5G時代,電信業還有2大問題待解
2017.10.23 | 物聯網

第五代行動通訊網路(5G)將帶來新的一波科技革命,未來車聯網、物聯網、自動駕駛與智慧城市等需求,也將大幅驅動5G發展。根據研調機構CC Insight日前一份研究報告,2023年前全球5G上網人口將突破10億人。

5G技術預計在今年底開始第一波標準制定,目前各國業者都正積極佈局,並投入相關基礎建設,例如日韓中美等國在2018、2019年都會有大規模5G網路試驗,其中韓國與日本也分別將於2018年冬奧、2020年奧運展示5G技術。5G預計在2020年正式推向商轉。CCS Insight預估,在各國業者加速部署5G商用網路的情況下,5G的普及速度將會超越歷代行動網路技術。

以台灣在國際間的角色來看,雖然無法成為5G技術主導者,但可以當一個好的「follower」,發展相關應用服務,但根據台灣電信業者觀察,現階段台灣要從4G過渡到5G,還有兩大問題待解。

問題一:5G建設成本負擔重

第一點考量是,目前台灣4G頻譜即將進入最後一波競標,國家通訊傳播委員會(NCC)預計月底釋出第三波4G頻譜競標,此次共釋出1800MHz、2100MHz兩個頻段、合計15個區塊、150MHz頻寬,總競標底價新台幣294億元。對台灣電信業者來說,除了要備妥銀彈投入競標,也要持續加碼新的網路建設成本,對4G的投資都還沒回收,又要迎來5G,也帶來無形中的壓力。

「5G需要大量建設成本,」台灣大哥大技術長揭朝華就認為,除了業者原先就該承擔的網路建設成本之外,目前頻率的使用成本、頻譜的標售方式,價格上對業者來說負擔很大,「每隔兩年就要花很多錢,如果今天政府看遠一點,了解5G對國家的競爭力來說很重要,他就必須在稅收跟競爭力間取得平衡點,對國家、業者、民眾才是三贏。」

政府除了要投入資源,鼓勵民眾使用5G外,揭朝華認為,還要降低5G對設備商、行動通訊業者的成本。他認為,5G的重點除了滿足人的通訊需求,帶動的還有更多的聯網需求,看好水表、電表、瓦斯表三表,車聯網、穿戴式裝置等就是很大的潛力市場。台灣大現在也持續投入改進4G技術,建置pre-5G實驗網路。

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第五代行動通訊網路(5G)預計在2020年將正式商轉。
圖/ Shutterstock

問題二:台灣5G政策不明

「政府在5G的發展上,要有更明確的政策跟想法。」遠傳網路暨技術事業群執行副總經理饒仲華也表示,目前業者都持續在看5G的技術沿革,如果政府有更明確的產業政策與時程發展,會讓業者有更多的發揮空間。「例如說無線網,幾乎每兩年競標一次頻譜。如果全球2018年是5G元年,那到底(執照)台灣是19年發、還是20年發?怎麼個發法、頻譜又是在哪個段落?」遠傳網路暨技術事業群資深協理江華珮補充,現在各國都有自己對於大小、區段的看法,「那台灣的想法又是什麼?業者要有所遵循才能佈局。現在我們都只能看別人、可是我們看不到自己。」

未來電信市場將大洗牌

面對5G革命,KPMG全球媒體電信業主席霍特(Alex Holt)日前也表示,台灣稍微落後日韓歐美等國,台灣政府可以參考新加坡作法,前期提供一些資金補助,鼓勵更多的公司參與應用,以迎接5G帶來的龐大商機。

KPMG台灣科技、媒體與電信業營運長吳政諺表示,5G將為台灣科技帶來新成長動能,電信業者為搶占市場,將積極發展5G技術,提供用戶更佳的體驗與加值服務,預期電信業將出現更多的併購或策略聯盟,市場將出現新一波大洗牌。

另外,霍特也對台灣提出三項建議,首先是企業應充分利用政府在電信方面所提供的資源,發展5G標準與相關的智慧財產權,以及相關基礎設施。第二,台灣製造業可利用硬體製造優勢,與通訊大廠合作,將5G相關技術標準化做好長遠準備。第三,政府為確保5G技術的落地應用,應規劃具體藍圖,鎖定發展領域,如高畫質行動娛樂,或是行動虛擬實境等,讓企業在相關領域的研發經費投入方向更加明確。 

關鍵字: #5G
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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