180萬美元的任務!無人機隊潛入南極冰層,挖掘氣候變遷第一手數據
180萬美元的任務!無人機隊潛入南極冰層,挖掘氣候變遷第一手數據
2018.01.02 | 機器人

在南極洲,一支由七台水下無人機組成的機隊,將要在本月底潛入南極洲冰層下長達一年的時間,如果水下無人機隊能夠順利在嚴酷的環境中存活下來,蒐集回來的數據將有助於科學家進一步了解,未來南極大陸的冰層融化的速度,以及到什麼樣的程度會影響全球海平面高度。

七艘無人機組隊,找出冰川融化與海平面上升關聯

為了解決氣候科學最大的疑惑,過去以贊助風險極高研究著名的微軟共同創辦人保羅·艾倫(Paul Allen),贊助西雅圖華盛頓大學研發的水下無人機,預計潛入跨越50平方英里的南極海冰棚下長達一年的時間,近距離蒐集冰棚融化的第一手數據。

七台水下無人機組成的機隊預計在2018年一月底出發,這些探測機隊價值高達50萬美元。過去對於南極與格陵蘭冰層的觀測資料,科學家一直掌握不足,因此對於21世紀末海平面上升的高度仍然有極大的不確定性,「我們對於冰川系統的變化性仍然不是那麼理解,更不用說它們如何對應像海洋溫度變暖這樣的巨大外部壓力。」冰川學家Knut Christianson說。

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七台水下無人機組成的機隊預計在2018年一月底出發,這些探測機隊價值高達50萬美元。
圖/ Washington University

南極冰層下的世界一直以來都充滿神秘,隨著地殼的變動以及融化冰水不斷沖刷、切割,巨大的冰棚下充滿大小不一的洞穴和峽谷,冰水跟溫暖的海水在水下世界匯集,隨著海平面上升,了解地球的課題變得更加迫切,七台搭載最新科技的水下無人機將肩負使命,找出海平面上升和南極冰川融化之間的關係。

水下無人機搭配衛星,掌握更廣泛科學數據

華盛頓大學研發的水下無人機,最初是以開闊水域探勘、觀察目的所設計,讓高價科技設備進入充滿未知的南極冰層中的風險極大,「有可能這些機器人不會回來。」華盛頓大學海洋學家Jason Gobat說。

因此華盛頓大學的研發團隊沒有獲得聯邦研究資金的支持,微軟共同創辦人保羅·艾倫出資180萬美元贊助這項研究。過去40年,南極派恩島(Pine Island)冰棚的融冰速度加快了75%,如果融冰速度持續加快,將會淹沒地球上的每個海濱城市。

這次出任務的水下無人機機隊,共由三艘海船、七台有自主動力的無人機、四艘漂浮浮舟組成,透過浮舟的浮力來控制深淺、無人機的機翼來在水中滑行,再搭配冰棚附近的三個聲納浮標進行三角測量,在南極洲上方的一顆衛星也能接收指令,回傳蒐集到的數據,將機器人直接放入水中,可以更準確的蒐集到溫度、壓力、水中化學物質等資料。

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水下無人機機隊,共由三艘海船、七台有自主動力的無人機、四艘漂浮浮舟組成。
圖/ Washington University

過去科技還沒有這麼發達時,科學家都是透過在南極冰棚上鑽一個小洞,再把儀器從這個小洞送下冰棚執行小規模、短期的任務,缺點是這些數據蒐集的不夠廣泛,且只能在小範圍執行。

雖然這趟任務看似對高價、珍貴的儀器來說風險極高,但若能因此讓科學家更準確地預測未來南極冰層的變化,讓人類提早做出因應,就能展現科技美好的一面。

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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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