走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
2018.11.14 | 微軟

位於中國北京中關村的微軟亞洲研究院(Microsoft Research Asia,MSRA),是微軟(Microsoft)除了美國以外規模最大的研究中心,不少微軟產品的核心技術都來自於此,像是Windows中的人臉辨識、OneNote的文字辨識、搜尋引擎Bing等,都應用了微軟亞洲研究院開發的電腦視覺技術。

不過,在這所以基礎科學研究為目的研究院中,隨著AI時代來臨、每個產業面對數位轉型之際,任務也悄悄變得更多元。

企業握有大數據,改變AI研究生態

去年底,微軟亞洲研究院院長洪小文提出「數位轉型即服務(DTaaS)」的概念,並推出「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地,至今已在中國累積十六個案例,涵蓋金融、製造、物流、零售、教育、醫療等領域。

微軟亞洲研究院院長洪小文
微軟亞洲研究院院長洪小文推「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地。
圖/ 微軟

之所以推出創新匯的原因,洪小文說可以從兩方面來看。

從客戶需求端來看,洪小文表示,新科技變化迅速,僅管大部分人都聽過AI、增強學習等名詞,卻不知如何應用;另一方面,雖然包含微軟等不少科技大廠,將新技術打包成SaaS(軟體即服務)讓企業更容易應用,但有些技術仍在發展中,還不足以成熟成為標準化產品。

在「發展成熟」和「發展中」的技術間,就成為新的市場缺口。

不過雙方合作,不只是產業端有需求。早在2015年,微軟執行長納德拉就指出,未來每間公司都會成為軟體公司;這意味著,每件事都可以數據化、模擬化、透過演算法做到最佳化,甚至是軟體自動決策。

當產業掌握的數據越來越多,也間接影響AI研究圈。

洪小文表示,過去研究人員只能使用特殊裝置搜集數據,但那並不是真實的數據,而透過和產業合作,可以拿到真實且即時的數據。另一個好處在於,過去要將科研成果導入業界,中間有一段不小的落差,現在透過雙方合作,可以加速將研發成果落實到產業中。

而這也是為什麼微軟亞洲研究院推出創新匯,讓研究人員從研究室走向客戶,將最新科技帶給企業,「我們提供平台科技,而夥伴提供產業知識和數據,一起創造最後一哩的研究開發和創新。」洪小文說。

洪小文:直到被用戶使用和肯定,創新才算完成

創新匯計畫推出剛屆滿一年,已小有成果。

與微軟亞洲研究院合作的首批企業之一,東方海外航運(OOCL),過去因為貨櫃在各港口分配不均,又來不及調度,常需要額外購買新貨櫃、或是銷毀閒置貨櫃,因此產生額外成本。

雙方合作後,微軟亞洲研究院為東方海外航運公司開發客製化的增強學習框架,最佳化貨櫃調度流程,短短六個月,過去貨櫃短缺的情形已經改善25%,預期可年省1千萬美元。除了技術支援,微軟亞洲研究院也計劃在未來一年,協助OOCL訓練200名IT人員擁有AI技能。

另一個案例則是微軟亞洲研究院與培生集團合作的英文學習應用「朗文小英」。以往,數位語言學習教材比較偏向加強閱讀、詞彙、文法,互動型的口說教學仍需要透過真人教師。不過,透過微軟亞洲研究院開發的語音辨識和語意理解等技術,朗文小英可以和學生練習英文對話和發音練習,指導口說表現。

微軟表示,創新匯在中國已有十六個案例,未來會持續在亞太地區推廣,目前也正和新加坡、日本、韓國等地業者洽談中。

不過從過去只需專心做研究,到現在多了和客戶溝通的環節,研究人員是否能適應?洪小文表示,對微軟亞洲研究院的員工來說,其目標不只是在學術研究中有所貢獻,也希望能讓創新應用在實際產品中,進而走入產業、影響世界,「這也是為什麼他們選擇加入研究院、而非學校的原因。」

「比起其他學科,如物理、化學,電腦科學是一個更接近實際生活的應用,」洪小文說,「一個創新,在被上百萬用戶使用和認可後,這時才可以說是完成整個創新的過程。」

研究需要長期展望,才能不畏科技「寒冬」

儘管微軟亞洲研究院開始走入產業,但其專注前沿技術研究的核心價值仍未改變。「研究工作真的需要把眼光放遠,」洪小文說,「如果沒有微軟長遠的展望和承諾的話,微軟亞洲研究院沒辦法做到任何事。」

舉例來說,微軟亞洲研究院核心研究主題之一的AI,過去60年來也經歷過不少次「寒冬」,甚至讓當時剛從學校畢業的洪小文,找工作時不敢對外說他在做AI研究,20年後的現在,「就算不是在做AI的人也說他在做AI。」他說。

「1991年,微軟決定要開始做微軟研究院,你認為當時比爾蓋茲知道AI在二十年後的今天會這麼熱嗎?」洪小文說,「不是,他只是想追求一個夢想。」如今,AI技術已經開始從學術走向產業,而這群擁有相同信念的研究學者,仍在探索未知的路上。

關鍵字: #微軟 #人工智慧
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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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