一場沒有贏家的比賽?他大膽預測量子電腦的未來
一場沒有贏家的比賽?他大膽預測量子電腦的未來

量子運算(Quantum computing)是目前正在發展最重要的科技之一,過去幾年,Google、微軟、IBM、Intel這些科技大廠也都投資相當多心力以及資源,先前《數位時代》也曾透過網路專題向大家介紹正在萌芽的「新世代運算系統 ─── 量子電腦 」。

然而,我們現在已經不再問什麼是量子電腦,許多人更關心的是這項科技何時能真正走出實驗室,帶來真正的貢獻以及影響力。我們應該如何看待量子電腦的發展?量子電腦製造商 D-Wave執行長Vern Brownell近日在媒體上公開分享他的看法。

D-Wave執行長:量子未來比你我想得更快來到

D-Wave 系統公司(D-Wave Systems),是一家來自加拿大,創立於1999年的量子電腦公司,在2011年時推出D-Wave One,被視為世界上第一台商用量子電腦,但當時能解決的問題及性能相當受限。

量子電腦擁有強大的運算速度,靠的是量子疊加(superposition)、量子纏結(entanglement)兩大量子特性,但D-Wave推出的電腦並沒有發生量子纏結,於是使用了一種叫「量子退火(quantum annealing)」的技術,讓每個量子位元和附近的量子位元相互糾纏。D-Wave是目前唯一有正式出貨量子電腦的公司,而Google一開始開發量子電腦時,也是使用D-Wave的量子電腦做研究。

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D-Wave 執行長Vern Brownell 認為,量子電腦競賽並不會有單一個勝出者,各家公司必須協力合作,因為量子運算的未來會以混合(hybrid)形式呈現。

D-Wave 執行長Vern Brownell 認為, 量子電腦競賽並不會有單一個勝出者 ,各家公司必須協力合作,且為了符合在現實生活中的應用需求,量子技術會跟傳統硬體相互結合,因為量子運算的未來會以混合(hybrid)形式呈現,多樣化的生態系統才能使量子運算成為 21世紀最重要的技術之一。

依照Vern Brownell 的說法,量子電腦不會完全取代我們現有的裝置,而是會以複合的形式一起運作,「即便手機內沒有量子電腦,未來幾年內也可能在雲端或是App中使用到量子運算,」Vern Brownell 更預測:「 量子電腦的未來,可能比你我想得更快來到。

量子技術會跟傳統硬體相互結合

Vern Brownell 就拿Nvidia 的圖形處理器(GPU)舉例,GPU可以加速許多運算,但也不是每一台電腦、手機都有GPU,因為不是每種運算都需要這樣的功能,現在GPU也能跟CPU在混合系統中一起運作,如今在無人車、無人機都能看到實際應用。

未來量子處理器(QPU)的情況也可能跟GPU類似,與量子物理、量子程式結合,在機器學習、AI、製藥、化學領域甚至是探索宇宙中,解決更多過去人類難以解決的問題。

D-Wave
未來量子處理器(QPU)的情況也可能跟GPU類似,與量子物理、量子程式結合,在機器學習、AI、製藥、化學領域甚至是探索宇宙中,解決更多過去人類難以解決的問題。

摩根士丹利曾在2016年表示,未來十年,量子電腦將會對許多產業產生重大影響,更預估高端的量子電腦運算市場,2025年會達到100億美元的價值,各家大廠磨刀霍霍投入大量資源做研發,為的就是達到「量子霸權(quantum supremacy)」的目標。

「量子霸權」是2012年,由加州理工學院物理學家焦恩·普瑞斯基爾(John Preskill)所提出的概念,意思是當量子電腦發展到50量子位元(qubit)時,運算能力將會超越世界上所有電腦,具有解決傳統電腦所解決不了問題的能力,是目前各家大廠相互競逐的目標。

Vern Brownell談到,與其像其他大廠一樣追求量子霸權,現在對D-Wave來說,會希望朝更實際的應用發展,「關鍵字就是應用,我們必須跟現實結合。」用最快的速度解決一些假想問題,創造出比傳統電腦更好的經濟效益,「好消息是我們不缺乏聰明的人才,量子未來離我們不會太遙遠。」

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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
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

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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