台灣再生能源前景看好:太陽光電競爭力倍增,生質能商機大
台灣再生能源前景看好:太陽光電競爭力倍增,生質能商機大

日本311福島核災屆滿8週年,日前環保團體舉辦「2019民間能源會議」,會中除了探討核災風險外,再生能源的發展近來也成為關注焦點,我國政府強調綠能與燃氣將是未來供電主力,業者紛紛看好太陽光電的競爭力與日俱增,將在未來3-5年內可以完全成為與市電競爭的能源選項。

再生能源越來越便宜,光電成本具競爭力

天泰能源執行董事陳坤宏表示,太陽能裝置容量在2008年5.58MW,到2019成長到2,600MW,若以1MW5千萬台幣計算,將帶來1,300億產值,且太陽能設備超過九成是國產自製,代表超過九成的GDP會留在台灣。

從價格來看,2010年太陽能每度電12.97元,到現在每度電4.29元,價格在10年內跌價66%,陳坤宏看好,太陽能在未來3-5年內,可完全成為與市電競爭的能源選項。

太陽光電發電系統公會理事長郭軒甫也說,太陽能的競爭力已不容置疑,再過幾年發展,太陽光電可能會是未來降低電價的來源,太陽光電現在每度4塊多,若以每年4~5%調降,推估2023-2024年就會來到3元,足以跟市電價格(註一)競爭。

日前經濟部估算2025年電價成本會漲三成,郭軒甫認為主因來自民眾不要空汙,要把大量低成本燃煤發電轉為成本較高的燃氣發電,根據經濟部最新提出的2025年能源配比,燃氣占比50%、燃煤降至27%,再生能源維持20%占比,郭軒甫認為電價調漲的原因,主管機關應論證清楚。

綠電交易市場仍有法規待克服

今年太陽光電業也傳來許多好消息。年初Google在台灣完成亞洲首宗再生能源交易案,在台南採購10MW的魚塭光電,為國內綠電市場注入活水。陳坤宏認為,目前仍有法規問題,像是《再生能源發展條例》修正草案至今仍未三讀通過,牽涉躉購與自由市場兩套制度轉換等細節,備受再生能源業者關注。一旦綠電自由交易買賣機制建立後,「或許再過2年就不是討論躉購制度(FIT)的價格高低,而是討論哪些企業願意用更多資源購買綠電。」陳坤宏說。

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今年初Google在台灣完成亞洲首宗再生能源交易案,在台南採購10MW的魚塭光電,為國內綠電市場注入活水。
圖/ 下載自 Google Blog

另外,過往太陽光電板隨意丟棄引發批評,目前相關回收機制正建立當中,像是今年的躉購費率納入每瓩收1,000元,作為未來的回收費用,且這筆費用由能源局代收。郭軒甫表示,目前國外太陽能模組的回收已可以高達97%,經濟部能源局也設定台灣要達到85%的再製率目標。

生質能、地熱潛力佳,業者擬砸數十億投資

除了發展較為成熟的太陽光電,生質能與地熱也加入再生能源的生力軍。台灣地熱資源發展協會秘書長王守誠引用2015年科技部計畫數據,指出台灣具有159GW地熱能,甚至連核電廠附近也有地熱,但台灣在地熱探勘上起步較晚,去年中油與台電組成的地熱國家隊正式成軍,開發地熱資源,目前民間也開始籌設地熱發電廠。

民間能源會議
台灣瑞曼迪斯總經理戴英傑說,國內生質能潛在發電達86億度電,相當於四座核一廠。
圖/ 陳映璇攝影

在生質能方面,過去利用玉米、甘蔗等材料做生質燃料,過去常有與動物搶食物的問題,台灣瑞曼迪斯總經理戴英傑說,現在則透過蒐集生質廢棄物、廚餘來發電,且99%可在台灣做,其中產生的有機肥料可供農地使用,目前國內生質能潛在發電達86億度電,其中雞糞為大宗,但目前台灣在推動生質能上,還卡在各部會對於生質物的定義不同,戴英傑說,目前人、技術備足,公司已準備砸數十億元投資,就等相關法規開放。

註一:2017年每度電平均2.6元

關鍵字: #綠能環保
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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