工研院奧斯卡獎發表,台製機器人、5G技術、電動車模組都入榜
工研院奧斯卡獎發表,台製機器人、5G技術、電動車模組都入榜
2018.07.10 | 物聯網

工研院於今(10)日舉辦了號稱工研院奧斯卡的工研院菁英獎,五個獲獎的技術團隊皆具有相當的國際實力。工研院菁英獎內容包含了許多未來發展的技術,從5G、紡織染色、電動車、IC設計以及機器人技術,已有不少國內廠商進行接洽。

工研院院長劉文雄期望工研院技術能夠協助台灣產業突破、加值,創造嶄新的藍海市場。劉文雄也表示,工研院團隊應具有市場研發導向、建構產學銜接橋樑、接軌國際以及推動產業轉型等特性。

工研院院長劉文雄
工研院院長劉文雄認為,工研院研究具備接軌國際等特性。
圖/ 陳君毅攝影

讓紡織再無廢水,超臨界染色與機能化同步技術

超臨界流體的染色三原色
台灣紡織業的未來科技:不會排放廢水的超臨界染色與機能化技術。
圖/ 陳君毅攝影

Nike、Adidas等大廠達成協議,將於2020年達成「零排放」的目標。紡織業是台灣重要的產業之一,自然需要新技術達成與國際接軌的準則。

過去染色與機能化(市面上看到的運動機能衣功能)皆會產生大量的廢水排放,在超臨界流體以流體狀態的二氧化碳做為染色媒介的情況下,能減少大量用水,但進到機能化時仍需走上廢物排放的老路。

而工研院團隊所研發的「超臨界流體染色染助劑與機能化同步技術」,即可讓染色與機能化都在超臨界的情況下完成,整體製程皆無需用水,達成不產生廢水的目標。

工研院團隊也表示,目前有廠商正在接洽技術中,雖然技術成本較高,但在日漸緊縮的環保政策執行下,預估每年至少可以帶來20億元以上的產值。

諧波傳動裝置創新,打造國產化機器人

在機器人、智慧工廠,甚至是外骨骼裝置漸漸成為未來主流時,能否掌握機器人的關鍵技術就成了競爭力所在。過去,用以減速的「諧波傳動裝置」上,仍以日本輸出為大宗,以一隻機械手臂來看,諧波傳動裝置的購置金額高達三分之一,交貨期甚至長達1年,諧波傳動裝置(減速器)成了台灣機器人產業發展瓶頸。

工研院團隊的「諧波傳動裝置創新技術」則是讓台灣機器人能夠國產化的關鍵指標技術。目前士林電機、工研院製作外骨骼裝置的新創團隊福寶皆應用此項技術。未來將導入半導體傳輸手臂、國防航太設備等領域,讓台灣精密傳動技術能夠升級與高值化。

台灣不缺席5G標準,重塑頻譜資源配置

工研院與聯發科共同研發的「5G Massive MOMO&NOMA 接取技術」,在基地台及手機間進行頻譜的資源配置。如果把傳輸管道比喻為一般巴士,新技術如同雙層巴士,在同一頻譜資源上增加更大量的資訊傳輸,且不會因距離遠距而受到影響。

本次合作由工研院負責基地台端,聯發科負責手機晶片端,已經完成世界首例技術驗證及場測,未來將成為國際標準。除此之外,也與日本電信商Docomo合作,持續朝向2020年5G網路商用化的目標前進。工研院團隊表示,若成為國際標準,將循高通模式,以專利授權費用向全球技術應用者收費。

測試功耗及過熱問題,縮短晶片開發時程

在晶片越來越複雜的情況下,從零開始打造晶片到發現功耗及過熱等問題往往曠日費時,工研院團隊所打造的晶片平台技術,則可以在開發初期進行功耗與熱感的測試,將時程由3~6個月縮短為1個月。

目前技術已導入業界,串連晶片設計廠、IP供應商、電子設計自動化供應商與晶圓代工廠等。此外本技術也獲得了2017全球百大科技研發獎(R&D 100)。

電動車關鍵模組,揮軍東南亞市場

工研院替高鐵製作的電動巡軌車
工研院替高鐵製作的電動巡軌車,具有輕、可搬運等優點
圖/ 陳君毅攝影

政府規定2030年公務車需全數換為電動車、2035年機車電動化、2040年汽車電動化。以汽機車產業的週期來說,20年絕對稱不上長,因此需要從現在就擁有電動車相關技術。

工研院團隊所研發的電動車關鍵模組,包含了充電介面、系統服務、動力模組、自主平台等關鍵技術。目前已經與東元合作進軍東南亞電動特用車市場,同時光陽、中華汽車、能元、起而行等廠商都在進行電動商用車的合作。

除此之外,特別與台灣高鐵合作,推出全球第一台智慧化電動巡軌車,具有輕量化、變換方向無需抬車、輪胎特製化以降低噪音等優勢。期望未來能夠將技術應用於更多不同的使用場景。

關鍵字: #工研院
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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