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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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