屢遭氣象局潑冷水,熱血工程師不服輸!開發電腦版地震速報獲好評
屢遭氣象局潑冷水,熱血工程師不服輸!開發電腦版地震速報獲好評

如何知道最新地震情況,甚至有機會爭取逃生時間?由電信業者轉發訊息的災防告警系統(Public Warning System,PWS)是政府目前主推的速報方法。但是,如果你的手機不是走4G訊號、或是行動網路不穩,很可能就會錯過通報瞬間。而電腦版的地震速報軟體「地牛Wake Up!」,就是希望能提供民眾多一種輔助選擇。

只要在Windows作業環境下安裝軟體,當程式接收到地震速報,就會顯示地震到達所在位置的倒數時間,並且播放語音提醒。今年2月發生的花蓮地震,就有地牛Wake Up!的使用者錄下房間搖晃的情況與程式通報的現場畫面。

電腦版地震速報軟體,推播穩定性高

地牛Wake Up!的開發者朱偉綸,現年33歲,擁有北科大資工所碩士學位,現在是一間科技公司的工程師。因為對地球科學的熱愛,讓他對地震科技應用著迷,先是在2016年9月完成初版軟體,陸續對大眾開放下載,2018年的花蓮大地震後,讓他的每日軟體活躍用戶衝上高峰,超過2500人。

儘管類似的功能,透過市面上包含中央氣象局、民間業者推出的各式地震速報App都能達成,不過朱偉綸卻認為,就推播穩定性來說,電腦版地震速報仍然有其重要性。

「手機休眠時,每隔幾秒才會喚醒處理連線,這會讓推播訊息無法在第一時間送達使用者手上。」

地牛wake up
地牛Wake Up!台灣地震速報目前提供Windows版下載。
圖/ 螢幕截圖

他表示,電腦版速報軟體雖然穩定性高,但最擔心「伺服器無法負荷」,因為若服務上千乃至於上萬個客戶端,需要運算能力強大的電腦,以及大量的網路頻寬,費用非常驚人。

而這也正是中央氣象局的考量,並未直接提供一般民眾使用電腦版地震速報軟體,而僅提供學術機構、研究單位和公家機關等申請帳號。

雖然朱偉綸選擇採用了P2P網路連線技術,當地震速報發布時,伺服器只需要對其中幾個電腦發布速報資訊,就會立即將速報轉傳給與其相連的電腦,降低伺服器成本。

寫信向氣象局申請速報,以「非公司」為由打回票

不過,他的方法,其實走在模糊地帶。靠的是破解其他「直接」取得地震資訊授權的App,擷取封包再轉傳資訊。「但比起中央氣象局直接提供速報,還是慢了2到10秒鐘」他說。

朱偉綸表示,自己其實陸續寫過兩封信給中央氣象局申請授權,但得到的答案是:目前僅接受公司形式申請速報,讓他感到有些失望。

對此,中央氣象局地震測報中心技正蕭乃祺表示,目前約有15個學術單位、法人和民間公司通過氣象局的審核取得速報帳號,但氣象局每年都會檢討是否收回帳號。 而之所以不開發給個人申請,主要還是「穩定性和風險」考量,擔心個人開發者缺乏團隊資金與設備支援,無法應付地震預報的高時效性需求。 但他認為,願意嘗試開發電腦版的速報軟體,「還是很有勇氣的一件事。」

雖然朱偉綸的請求並未獲得同意,不過他表示,將繼續寫信跟氣象局溝通,且不會放棄目前的速報軟體,希望能證明給政府看,個人開發者的能力不見得會比公司行號來得差。

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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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