「國機國造」拚智慧製造,西門子總裁:數位化正在改變台灣
「國機國造」拚智慧製造,西門子總裁:數位化正在改變台灣
2018.06.07 | 物聯網

「大家都在談智慧城市,但更需要Smart Mayor(智慧市長)、智慧治理。」桃園市長鄭文燦半開玩笑的說,他認為資料是死的,重要的是怎麼去運用,大家都在喊數位轉型,但這個未來離我們其實並不會太遠,德國大廠西門子(Siemens)近年透過數位化平台建立豐富的合作夥伴生態系,透過「台德合作」一起為台灣數位轉型打拚。

賴揆:2025年數位普及率可達80%

「目前台灣個人或家戶上網比例82%、行動上網是80%,預計2025年數位普及率可達80%,寬頻高速率達2Gbps、覆蓋率90%。」行政院長賴清德在德國工業巨擘西門子舉辦的「2018台灣永續峰會」上這麼表示。

賴清德談到,德國不論在能源轉型、工業4.0方面都是國際上的領導者,目前台灣在智慧永續、能源轉型上也跟德國有密切合作,不過除了技術上交流、人才培育,如何吸引國際級人才到台灣更是重要的課題。

Smart∞  2018臺灣永續峰會
賴清德表示,未來歡迎西門子、微軟這些國際級公司到台灣投資,唯有與台灣的產業結合,才能真正落實產業數位化。
圖/ 西門子

「立法院已修正通過《產業創新條例》,讓企業更有機會延攬國際級人才。」賴清德表示,未來歡迎西門子、微軟這些國際級公司到台灣投資,唯有與台灣的產業結合,才能真正落實產業數位化。

台德攜手,在101導入能源永續管理方案

「數位化」是工業4.0中一個很重要的概念,任何企業都能透過數位虛擬化(Digital twins)來創造新的業務模式。

簡單來說,數位虛擬化(Digital twins)就是把物理世界跟數位世界連接在一起,可以透過感測器做出真實物件的模型,再搭配AI、機器學習、軟體分析,做出只存在於虛擬空間中數位生產模型,這些模型就像是一個虛擬的雙胞胎,可以用來幫助設備預防性維護、設計生產流程等等,台灣西門子總裁艾偉(Erdal Elver)認為,企業如果在規劃、設計產品的概念中,加入數位虛擬化概念,可以提早執行例行檢查,因此減少設備故障風險。

Taipei 101
台北101導入西門子的能源永續管理方案「Navigator」,透過數千個感測器了解建築物能源消耗狀況,來進一步提升能源使用效率。
圖/ shutterstock

蔡英文總統提出「數位國家、智慧島嶼」主張,台灣西門子總裁艾偉(Erdal Elver)談到,必須全力投入基礎建設、人才培訓、政策、產業資源,才有可能達成數位轉型的願景,「西門子致力透過數位化平台建立豐富的合作夥伴生態系統,為台灣數位轉型貢獻己力。」

艾偉以台北101為例,目前台北101導入西門子的能源永續管理方案「Navigator」,透過數千個感測器來了解建築物能源消耗狀況,進一步提升能源使用效率,他認為數位化已經正在改變台灣。

Smart∞  2018臺灣永續峰會
台灣西門子總裁艾偉(Erdal Elver)談到,必須全力投入基礎建設、人才培訓、政策等,才有可能達成數位轉型的願景。
圖/ 西門子

藉由數位轉型,「國機國造」在智慧製造中取得優勢

民航機製造商雙巨頭波音(Boeing)跟空中巴士(Airbus),預估未來20年,全球航空市場需求,光是民航機就需要四萬到五萬架,「航空產業是『5+2產業創新計畫』的重點項目之一。」漢翔航空工業董事長廖榮鑫引用市場研究機構PwC《2017年航太製造業吸引力評比報告》,台灣在全球排名第六,是所有亞洲國家的第一名,廖榮鑫提問:台灣航太要如何在智慧製造中取得優勢?

目前漢翔共有國機國造、飛機引擎、飛機內裝三大主要業務,比起過去打造IDF經國號,廖榮鑫談到,現在打造高級教練機的效率已經快上許多,而關鍵就在於「智慧製造系統」,在零件管理上可以更有效率,更能進一步整合國內供應鏈。

Military aircraft
漢翔董事長廖榮鑫提到,現在打造高級教練機的效率已經快上許多,關鍵在於「智慧製造系統」。

「過去打造IDF經國號,靠著航發中心1500位工程師,加上從美國來支援的300名工程師,花了9年半才做出來。」廖榮鑫說,現在透過智慧製造系統,每個生產細節就是一筆資料,透過系統能輕易管理每個細小的零件,就算是幾十年後想要追查零件製造商,都可以輕鬆調出資料,整個設計、量產達到一定規模後,就能整合國內供應鏈。

像是兩年前漢翔開始發展「國機國造」,建立相關的供應鏈就非常重要,而現在導入智慧製造系統後,希望3年內透過500位工程師,利用過去的IDF架構,打造出高級教練機,而這就是優秀人才搭配數位轉型最好的例子。

關鍵字: #數位轉型
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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