科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?
科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?

想像這麼一刻:新垣結衣跟你撒嬌想要一顆大鑽石,你會怎麼辦?

A. 拿錢買去。 B.自己挖去。 C.算了新垣結衣不要了。

你忍心嗎?

聽起來每個都是會肉痛的選項。但如果你是科學家,你還可以擁有 D 選項:像養豬一樣,自己養一把鑽石。

英國卡迪夫大學的一個研究團隊最近稱,只需要幾天時間,他們就能在實驗室「養」出一顆 1 克拉鑽石。而且看上去跟在地球深處躺了幾百萬年的鑽石沒有任何區別。

專案負責人 Oliver Williams 教授稱,他們原本研究如何製作半導體裡的金剛石片,但發現這個過程同樣可以用來培養鑽石。

跟把大象放進冰箱裡一樣簡單,養大一顆鑽石只需4步:

先將一顆小小的鑽石「種子」放入真空環境裡去除雜質。然後科學家會往裡泵入溫度高達攝氏3,000度的甲烷和氫氣,這些高溫氣體會生成高電荷的等離子體。

等離子體迅速分解,會釋放出碳原子。這些碳離子會模仿鑽石的正八面體結構,然後附著在「種子」表面,以每小時0.006毫公分的速度瘋狂生長。

接著再等幾天時間,就可以拿去切割拋光,做成大鑽戒送給新垣結衣了。

Williams 相當自豪地說,「這些來自實驗室的鑽石,比你在自然界見到的任何東西都要純淨。1萬億粒原子裡可能只有1粒含有雜質。」

聽起來稀奇的人造鑽石,其實已經是上個世紀的新聞了。在 1950 年代,科學家就研究出合成鑽石的技術,但在當時去除雜質的技術還很粗糙,造出來的鑽石(也就是金剛石)大多都供工業用。

發展到幾年前,人造鑽石已經投入商業世界,可以擺在櫥窗裡跟開採而來的鑽石一起爭艷,甚至「以假亂真」。一些珠寶商建立了自己的實驗室,但受技術限制,一顆 1 克拉鑽石還是需要 6-10 個禮拜才能養成。

而現在,英國卡迪夫大學的研究將漫長的等待時間縮短到了幾天。

人造鑽石會取代天然鑽石嗎?

關於人造鑽石會不會顛覆鑽石市場的話題,珠寶行業已經討論好一陣子了。

實驗室「養」出來的鑽石跟天然鑽石可以說是一模一樣。它們有著同樣的光澤和硬度,甚至鑽石鑑別專家僅憑肉眼也無法分辨。

因為沒有大費周章挖礦開采的昂貴成本,這些人造鑽石在市場上的售價能比天然鑽石低 20% 到 40% 不等,對囊中羞澀的小情侶來說非常有吸引力。而技術的革新與發展,只會讓這一價格優勢越來越明顯。

除了打「價格牌」,為人造鑽石搖旗吶喊的珠寶商也在強調環保與道德。

2006年由「小李子」李奧納多·狄卡皮歐出演的電影《血鑽石》,將鑽石開採行業的血腥帶到螢幕前。

在非洲一些常年內戰的國家,軍隊會逼迫人們去開採鑽石,再用銷售所得的高額利潤去購買軍火設備。鑽石因此也被稱為「血鑽」或「衝突鑽石」。

李奧納多自己也投資了人造鑽石公司。

鑽石的價值一直被過高吹噓。

如今的鑽石行業巨頭 De Beers 公司,在 1947 年推出了「A Diamond is Forever」(中文譯作「鑽石恆久遠,一顆永留傳」)的行銷活動,將鑽石跟婚姻承諾聯繫在一起。這個美好概念讓鑽石需求暴漲,人人都在追逐這顆破石頭。

雖然知道鑽石的象徵意義是世紀行銷大騙局,也明白人造鑽石給地球帶來的傷害更少,但英國一位珠寶商 Sandeep Babber發現,他的大多數客戶還是會選擇買天然鑽石。

鑽石生產商協會(Diamond Producers Association)的首席執行官也並不認為天然鑽石可以被替代。他表示在人們眼裡,天然鑽石是帶有金錢和情感價值的,而人造鑽石更像是廉價的工業複製品。

但對 Williams 教授來說,這兩顆石頭根本沒有任何區別。

這就是兩堆碳原子而已。

摩根士丹利一份報告稱,截至 2016 年,全球鑽石原石市場的規模達到 140 億美元。其中人造鑽石的市場份額僅有 1%,但預計在 2020 年會上升至 15%。

本文授權轉載自:愛范兒

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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
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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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