解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
2019.01.18 | IBM

汽車電動化已經成為未來的發展趨勢,再加上大量不斷推陳出新的電子產品,電池在全球的需求持續上揚,而「鈷(Cobalt)」就是生產鋰電池的關鍵原料,但許多生產鈷礦的礦場都有雇用童工的情況。為了解決這項問題,IBM 推出以區塊鏈技術為基礎的「鈷供應鏈」追蹤計畫,與汽車製造商福特(Ford)及LG化學攜手,透過科技的力量瓦解礦場雇用童工的問題。

宛如現代石油,「鈷」為什麼重要?

首先我們必須了解這項化學元素背後的龐大利益,鈷(Cobalt)是生產鋰電池的關鍵原料,目前的鋰電池大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,幾乎可以說是現代石油,「鈷」之所以重要,是因為具有穩定物質、增加能量密度的特性,能夠確保電池壽命以及充電速度,因此短期內電池產業都無法棄「鈷」而不用。

根據加拿大第一鈷業(First Cobalt )計算,目前全球每年有超過50%的鈷產量用於鋰電池,預計2020年比重將超過60%,而全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰,過去時常引起國際人權組織的關注。

鈷
全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰。
圖/ shutterstock

根據國際特赦組織在2016年所公布的報告,蘋果、三星在中國的供應商都向雇用童工的礦場採購鈷礦,顯然對於童工保障不夠周全。2017年蘋果首度公開旗下產品使用的鈷礦來源,表示雇用童工的的礦場需要「保護措施完善」才會重啟合作,確保所有礦場都能保障員工的基本安全,避免公司形象沾染血汗惡名。

IBM區塊鏈技術,讓產業鏈流程透明化

鈷礦從開採到被製成電池,會經過一連串的流程。以福特電動車使用的電池為例,從剛果礦場被開採出來的鈷,首先會被運往中國精煉,接著會到韓國的電池廠製程電池,最後運到美國福特的汽車工廠組裝,整趟流程需要歷經五個月。不過各產業鏈的資訊流通並不透明,過去的作法幾乎難以追蹤。

為確保鈷礦來源,IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。這套系統會以IBM 區塊鏈平台為基礎,搭配Linux Foundation 的 Hyperledger Fabric ,以分散式帳本讓供應鏈資訊數位化,讓產業鏈中所有的參與者,都可以查閱、紀錄鈷礦的每一個歷程,確保來源符合經濟合作暨發展組織(OECD)標準。

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IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。
圖/ shutterstock

IBM目前跟福特汽車、韓國 LG 化學以及中國華友鈷業合作,IBM表示,未來這套平台還可以用來追蹤不同的金屬,預計在今年年中會展開測試。

確保資訊正確無虞,IBM怎麼做?

許多產業、公司都說要用區塊鏈技術,讓流程公開透明且無法被竄改,不過一個根本的問題,是必須確保輸入區塊鏈平台上的資訊正確無虞。

IBM表示,他們的合作伙伴英國顧問公司RCS Global,過去很長一段時間都負責監控非洲金屬礦山的採礦流程,他們會派員工到現場,只要開採過程合法,就會在礦石袋貼上條碼標籤註記,就能了解鈷礦是來自哪個礦場,以及開採過程是否有爭議。一旦被發現有非法童工狀況,就會被註記在系統中,RCS Global總部便會收到警告,並通知相關合作的出口商。

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區塊鏈平台上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。
圖/ shutterstock

在放置完監控條碼後,RCS Global的工作人員就不需要一直守在現場,會由合作的礦廠人員負責將資料與條碼上傳到雲端,存在分散式帳本中,每個在現場負責監控的工作人員都會負責一個節點(node),之後會由RCS Global總部的人員負責審核資料,審核報告則會存在鏈下的IBM伺服器中。這些存在區塊鏈上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。

拚落地應用,積極布局供應鏈溯源

IBM將區塊鏈應用在供應鏈溯源已有許多經驗,像是去年(2018)IBM與船運公司快桅(Maersk),共同開發一套區塊鏈船運資料交換系統TradeLens,將全球船運資料數位化。

以區塊鏈為基礎開發的TradeLens,利用區塊鏈容易回溯追蹤的特性,讓全球船運公司、貿易公司,都能透過這套系統掌握包括目前位置、預計抵達時間、海關文件等運輸資料,過去一年已經獲得94個公司組織參與,預估可以因此節省15%的物流成本。

IBM blockchain
跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,就代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫。
圖/ IBM

此外也與零售巨頭沃爾瑪(Walmart)合作,要求旗下所有的山姆會員店(Sam's),以及沃爾瑪超市的蔬果供應商,通通要在2019年九月前採用IBM開發的分散式帳本,並將資料上傳區塊鏈,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫對所有食品的即時追蹤,來應對各種食品安全問題。

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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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