電動車是Spotify出現之前的MP3
電動車是Spotify出現之前的MP3

過去幾個月,中國新能源汽車廠商的日子不太好過。今年上半年,蔚来、小鵬、威馬三大新車頭部企業銷量均未過萬,而近日更因為「裁員千人」身陷輿論漩渦。

儘管新能源汽車市場前景巨大,但長期虧損的新造車們不知道有多少能熬過這個資本寒冬。有業內人士透露目前中國新能源汽車市場上有100多家新造車公司,但最後能生存下來的可能只有個位數。

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圖/ 愛范兒

新造車勢力的「新」,除了新能源,更多是對傳統車企的模式創新。不過前eBay Fashion Germany的技術長史蒂芬.施密特(Stephan Schmidt)卻提出了一個有意思的觀點:

電動車是Spotify出現之前的MP3。

施密特的意思,並不是說電動車要被時代淘汰了。他認為未來沒有人再關心汽車使用的是什麼技術,他們在乎的是從A點到B點之間便利性。人們也許會期待擁有一輛精緻電動車,但大多數人不會在意。

這就像我們使用串流音樂軟體Spotify,沒有人關心歌曲用的是MP3還是別什麼格式,重要的音樂本身。固然還有偏好HIFi和黑膠的愛好者,但那只是極少數人。

施密特表示自己在90年代第一次看到MP3時就被吸引住了,將CD翻錄成MP3格式用Win Amp聽音樂,後來就出現了iPod、Zune等MP3播放器。

但今天串流音樂已經成為主流,我們從蘋果、亞馬遜和Spotify等平台獲取商品,人們不再關心這背後的技術,也不想擁有音樂,網路讓用戶能享受價格更低、更便捷、更新週期更短的服務。

電動車也是一樣的道理,施密特認為未來汽車將以共享的形式存在。用戶可以透過app呼喚汽車,自動駕駛的AI會找到你,並把你送到目的地。那時候車廠的盈利模式不再是銷售汽車,而是提供運輸和出行服務。

這種設想過去也有人提出,因為汽車作為一個價格不菲的產品,但利用率卻不高。如果每天只使用兩小時,那意味著92%的時間都是閒置的,還要承擔停車、保養等成本,因此分時租賃的自動駕駛汽車肯定更划算。

不過現實的問題就是,目前全自動駕駛距離大規模商用可能還有不短的時間。但交通出行的模式確實在發生變化,羊城通有限公司董事長謝振東不久前在接受媒體採訪時表示:

我們正在邁向交通支付的3.0時代,個體出行服務已經從單一方式的數位出行轉向全出行鏈的、一站式的數位出行,數位出行消費將成為今後出行的模式,提供基於個體品質的優質出行,出行鏈的服務來提供綜合解決方案。

按照施密特的設想,自動駕駛技術成熟後,共享汽車將流行起來,汽車會成為類似電力和計算力的商品,個人汽車保有量將大幅下降。

那時候汽車廠商最大的威脅,也不再是特斯拉這樣的電動汽車公司。實際上,不少傳統車企已經在為這樣的未來佈局。

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大眾汽車共享汽車服務WeShare已在柏林啟動.
圖/ 愛范兒

戴姆勒和寶馬去年就將旗下的汽車共享業務合併,大眾汽車在德國柏林投入了1,500輛共享汽車。通用汽車也關閉了多家工廠,開始推出共享汽車服務。

或許未來將不會再有「新造車公司」,有的只是新的出行服務公司,屆時汽車行業也會迎來一輪新的洗牌。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:愛范兒

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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