不到一年就破局,Intel與中國紫光展銳結束5G晶片合作
不到一年就破局,Intel與中國紫光展銳結束5G晶片合作

Intel於本屆MWC(行動通訊大會)上,宣布結束與中國第二大行動晶片製造商紫光展銳(Unisoc)的合作關係,不再與其分享5G數據機晶片技術。消息來源指出,原因是顧忌中美關係緊張的當下,技術轉移會引發政治上的疑慮。

合作未滿一年就破局,Intel:非受到政府施壓

去年的同一場合,Intel才宣布與紫光展銳的合作計畫,預計將建立長達數年的夥伴關係,共同發展5G數據機晶片技術。5G晶片技術決定5G手機的通訊品質與傳輸速度,是下一代行動網路發展的核心關鍵。

Intel期望透過這個合作機會,使該公司能夠打入龐大的中國晶片市場。由於中國政府也希望藉此建立本土晶片產業,因此這項合作同樣受到北京當局重視。

然而維持不到一年,這段夥伴關係就宣告中止,加上美國政府近期派團前往MWC遊說各國家、企業抵制華為5G設備的舉動,難以不讓人聯想這是否為美國封殺華為策略所激起的漣漪。

對此,Intel則嚴正聲明,與紫光展銳結束合作關係的決定,絕非因受到政府施壓。Intel 5G戰略與計畫辦公室總經理Robert Topol在MWC中表示,Intel是最近才決定與紫光展銳分道揚鑣,且這項決定受到彼此認可。

不過,《日本經濟新聞》指出,消息人士認為並非如此,促成Intel與紫光展銳合作的前Intel CEO 布萊恩.科再奇(Brian Krzanich)已經因與員工的緋聞而離任,且在中美之間的緊張關係下,該公司也擔心與中國政府扶持的企業過往甚密,可能會引起美國當局不安。

Intel影響不大,紫光展銳失去寶貴機會

市調公司CINNO分析師Sean Yang認為,結束與紫光展銳的夥伴關係,對Intel的影響不大,它依舊能與其他中國企業合作,拓展當地市場。但對紫光展銳而言,則是非常沉重的打擊,該公司失去了快速學習5G數據機晶片這項新技術的機會。

紫光展銳原先希望透過這段夥伴關係,借助Intel的力量縮短與高通、聯發科的技術差距,然而兩家公司之間的關係,卻隨著中美關係日漸緊張,在科再奇下台後生變。

2014年時,Intel曾以15億美元收購紫光集團20%的股份,而Intel與紫光展銳中止合作的決議,是否將影響Intel後續的持股,目前還不得而知。

紫光展銳拒絕對此事發表意見,但MWC大會上,該公司宣布會推出自主研發的5G數據機晶片。

儘管美國總統川普週一才在推特上宣布,在與中國的貿易談判中,在智慧財產權保護、技術轉移、農業、服務業、匯率等議題上取得實質性的進展,但從近期派團遊說抵制華為5G設備、議員呼籲禁止華為太陽能設備以及Intel與紫光展銳分手的這起事件來看,去年點燃的貿易戰火苗,似乎仍在延燒。

資料來源:日經

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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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