一小時銷毀200台手機,蘋果最新iPhone拆解機器人亮相
一小時銷毀200台手機,蘋果最新iPhone拆解機器人亮相

手機、筆電、電視,各種消費性電子產品更新速度之快,卻也同時製造大量電子垃圾(e-waste),隨著4月22日世界地球日(Earth Day)即將到來,去年(2017)第四季iPhone出貨量達7730萬支的蘋果(Apple),推出了第二代手機拆解機器人「Daisy」,一小時可以銷毀200台手機,並留下可再回收利用的金屬,替環境保護盡一份心力。

一分鐘銷毀三台iPhone,蘋果第二代機器人亮相

人類製造的電子垃圾究竟有多少?根據聯合國「2017年全球電子垃圾監測報告」,2016年全球共產生4,470萬公噸的電子垃圾,重量幾乎等於九座埃及古夫金字塔重,不僅數量驚人,沒有妥善處理的電子垃圾,在焚燒後會釋出銀、鉛、鎘等重金屬,以及阻燃劑、氟氯碳化物等有害物質,人體健康、環境生態都承受風險。

於是我們看到了「Daisy」,它是蘋果最新推出的iPhone拆解機器人,是由2016年推出的第一代機器人「Liam」改良而來,過去Liam每11秒就能拆解一台iPhone、每小時約可處理327台,但缺點是只能處理iPhone 6一款機型。

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新一代的iPhone拆解機器人「Daisy」,平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機。

新一代的「Daisy」,可以做到平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機,速度雖然比「Liam」慢,但可以處理高達九款不同的iPhone機型,最重要的是,能將每一種不同的零件進行分類,精細程度是傳統回收方法無法做到的。

透過機器人Daisy的「巧手」,不論是玻璃面板、黏著劑、螺絲都能快速被拆解,留下Touch ID感應器、金屬、電路板等有價值的材料,不僅可以保護環境,過程中還能避免人類接觸到有害物質,蘋果表示:「機器人比起傳統回收方式,可以回收更多金屬,同時品質也更好。」

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新一代的「Daisy」,可以更細緻地拆解iPhone零件。

不過目前全球只有一台Daisy機器人,位於美國德克薩斯州奧斯汀市的蘋果公司回收工廠。而目前在台灣回收手機的管道多元,像是便利超商、電信門市、資源回收車等,透過回收有些還能折抵購物金。

蘋果致力回收產品,遭批評本末倒置

蘋果在環境保護上做了許多努力與宣傳,本月初,蘋果告訴全世界,全球43國的零售店、辦公室、資料中心、公共設施,已經達到100%使用可再生能源,去年啟用的蘋果新園區(Apple Park),建築屋頂就使用大量太陽能板,達成自己的電自己發。

世界地球日(Earth Day)將到來,蘋果表示即日起到4月30日,不論是在蘋果實體店鋪、官網透過Apple GiveBack計畫回收產品,蘋果會將部分收益捐給非營利組織Conservation International,顧客能得到購物積分、禮品卡等獎勵。

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蘋果表示,目前全球43國的零售店、辦公室、資料中心、公共設施,已經達到100%使用可再生能源。
圖/ shutterstock

同時蘋果也公布《2018年度環境報告》,內容提到蘋果目標要達到「閉循環供應鏈」,不同於傳統供應鏈的線性過程,期待能使用100%回收材料製作產品,並表示蘋果在2017年已經減少2750萬噸的溫室氣體排放,比起2016年的2950萬噸還低,同時也在蘋果園區增設700個電動車充電站、2000台腳踏車。

報告中的數據、表現看起來相當亮眼,但綠色和平組織卻認為, 蘋果應該將重點放在「延長產品使用壽命」而不是「回收產品」 ,致力於回收、再生能源雖然很好,但身為一個大品牌,應該讓產品更容易維修,盡可能讓用戶延長產品使用週期,從源頭減少電子垃圾產生,或許才是保護環境的根本之道。

資料來源:VenturebeatCNBCBIApple

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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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