《蒙娜麗莎》等級的細心呵護,IBM讓量子電腦終於走出實驗室
《蒙娜麗莎》等級的細心呵護,IBM讓量子電腦終於走出實驗室

在今年的美國國際消費電子展(CES)上,IBM向全世界展示了全新的量子電腦「 IBM Q System One」,找來《蒙娜麗莎》展示櫃的製造團隊操刀,宛如藝術品般呈現在大眾眼前。特別的是,這是第一個專為科學、商業用途而設計的量子電腦(quantum computer),模組化的精密設計,讓脆弱的量子電腦,終於有了走出實驗室的機會,同時IBM還宣布要在紐約設立第一座IBM Q 量子運算中心,全力朝商用化目標邁進。

模組化設計,精品級規格

去年(2018)的CES上,IBM就展示2017年底推出的50量子位元(qubit)的量子電腦,倒圓錐外型的特殊結構,宛如吊燈的外型,在當時吸引不少關注。然而完整的量子電腦系統其實非常龐大,若加上冷卻、電源管理系統,就可以占掉IBM在紐約實驗室的一整個房間。因此,一年多前IBM開始針對量子運算系統優化,把上千個精密的零件,以模組化的方式通通塞進一個密閉的玻璃殼中,向全世界介紹全新的「 IBM Q 」。

quantum computer
2017年底IBM展示50量子位元(qubit)的量子電腦,倒圓錐外型的特殊結構,宛如吊燈的外型,在當時吸引不少關注。
圖/ IBM

先從外型來看, IBM Q被放在一個硼矽酸鹽玻璃製成的外殼中,光是這個外殼就不簡單,是由專業的工業設計公司所打造,並由義大利製造商Goppion組裝,像是羅浮宮收藏的《蒙娜麗莎》展示櫃,就是出自Goppion之手,之所以需要動用到這麼高層級的保護,是因為量子電腦不只擁有強大的運算能力,它同時也脆弱地需要如同名畫、珠寶般呵護。

IBM Q
IBM Q被放在一個硼矽酸鹽玻璃製成的外殼中,光是這個外殼就不簡單,是由專業的工業設計公司所打造。
圖/ IBM

這是因為量子位元大多極不穩定,可能因為噪音等干擾導致數據流失,因此目前必須將處理器放置在比太空還冷上250倍的實驗室中。這個玻璃保護罩前後都有門可以開啟,能讓工程人員快速檢修控制、冷卻模板,同時搭配獨立的鋁和鋼框架固定,讓設備跟外殼避免潛在的震動干擾,透過這個特製的玻璃外殼,IBM希望降低環境干擾所帶來的運算誤差。

這次IBM將量子電腦的設備改以模組化設計,過去數量高達上千個的零件,通通都能整合到玻璃外罩中,不僅提升了環境的穩定度,也讓量子電腦第一次有機會走出實驗室,意味著商用量子電腦邁入全新的里程碑。

IBM Q
IBM將量子電腦的設備改以模組化設計,過去數量高達上千個的零件,通通都能整合到玻璃外罩中。
圖/ IBM

加深商用布局,IBM要在紐約開量子運算中心

跟一般傳統電腦相比,量子電腦擁有極快的運算速度,傳統電腦用簡單的0與1位元(bit)來儲存資訊,而量子電腦可以將0或1、0與1相互疊加,處理更多、更複雜的資訊。

這次在CES上所展示的IBM Q,是第一個專為科學、商業用途而設計的量子電腦,值得注意的是,IBM Q 是一台20量子位元(qubit)的電腦,用現在的標準來看並非占有太多優勢,像是Google在2018年3月,就曾推出擁有72量子位元(qubit)的處理器,且距離各家業者所追求的「量子霸權」標準仍有一段距離。

目前「量子霸權」(quantum supremacy)的定義,是處理器要達到50量子位元(qubit)、雙量子位錯誤率低於0.5%,屆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。

Quantum
IBM雲端運算資深總監Arvind Krishna就說:「IBM Q是量子電腦商業化重要的一步,這套新系統對於量子電腦走出實驗室,有非常重要的意義。」

也就是說,20量子位元(qubit)對絕大多數的商業應用並不足夠,主要目標是解決現階段傳統電腦無法解決的問題,重要的意義在於協助開發者建立起量子電腦,與一般電腦之間的介面,用來測試更多與量子電腦相關的應用。在各家業者追逐「量子霸權」標準的現在,IBM想趁著CES告訴大家,重要的並不是量子位元的數量,關鍵在於質量,認為把整體系統的可靠性提升、減少錯誤才更為重要。

量子電腦可以應用在生技醫療、金融、通訊等領域,IBM目前規劃將IBM Q 的運算能力,透過網路的方式出租給客戶使用,而不是直接把整台機器運送給客戶。

除了發表宛如藝術品般的IBM Q ,今年IBM還計劃在紐約開設第一座量子運算中心,會設有以雲端為基礎的量子運算系統,同時與學術、新創、指標性公司成立「 IBM Q Network 」,建立量子電腦開發生態圈,IBM雲端運算資深總監Arvind Krishna就說:「IBM Q是量子電腦商業化重要的一步,這套新系統對於量子電腦走出實驗室,有非常重要的意義。」

關鍵字: #量子電腦
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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