揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢
揮別單打獨鬥!智慧城市朝生態圈發展,Gartner:數據交換成為趨勢

智慧城市(smart city)是透過科技的創新應用,來提升市民的生活品質,從早期業者各自為政發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。根據Gartner觀察,到2023年整個智慧城市的生態系內將有許多夥伴,85%相關應用由公私部門一同參與。

Gartner智慧城市研究副總裁貝蒂娜·特拉茨-賴恩(Bettina Tratz-Ryan)接受《數位時代》訪問表示,現在各國智慧城市計畫都如火如荼進行,包括智慧交通、公共安全、智慧建築等等,下一階段將把業者串起來,建立智慧城市平台的生態圈。

Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
Gartner智慧城市研究副總裁Bettina Tratz-Ryan
圖/ 陳映璇攝影

例如打造智慧停車服務,不只是影響停車,還包括從A點移動到B點的方便程度,甚至影響物流業怎麼運送,讓參與業者透過數據洞察、資料交換,把服務變得更有效率。或是智慧街燈可以搭配數位資訊站、空氣品質感測器,甚至是搜集人流資訊,並運用這些數據做群眾管理。

資料搜集交換成為趨勢

要打造智慧城市的生態系,資料搜集交換將成為重要趨勢。透過物聯網裝置所搜集到的大量數據,透過公私部門的合作,進行數據的洞察與分析,實際了解市民的生活所需。

Gartner
從早期業者各自為陣發展,現在智慧城市更強調以使用者為中心,建立智慧生態系統。
圖/ Gartner

貝蒂娜舉例,在瑞典斯德哥爾摩,汽車大廠Volvo跟市政府做數據交換,用在交通、停車數據使用,車與車之間可以聯網溝通,當發現路面坑洞造成無法行駛時,可以發出訊號即時警告接近的駕駛,並把數據回傳給交通單位做處理。

科技與隱私權的兩難

不過資料搜集分析,背後牽涉科技與隱私權的兩難。

例如Google旗下的智慧城市子公司 Sidewalk Labs計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座有如「高科技烏托邦」的智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放,以及透過共享服務減少交通擁擠,不過卻也因為在街上廣設感測器,搜集城市資料,引發在地民眾對於侵害隱私權的疑慮。

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Google計劃在加拿大多倫多濱水區(Waterfront)打造一座智慧城市,相較目前的城市平均可減少89%碳排放。
圖/ Sidewalk Labs

或是應用在年長者的智慧手環,當監測到長輩離開安全範圍就會發出警示,並通知相關醫療照護、市民服務單位,導致年長者無時無刻被追蹤監視,形同被剝奪隱私,進而引發新科技是讓人更自由,還是侵害個人隱私的質疑聲浪。

貝蒂娜認為,政府單位需制定資料的使用規範,並確認數據的取得方式是否符合道德,才能創造以數據為導向的城市經濟。

為讓大眾了解數據使用、數位化帶來的影響,Gartner也展開數位平等(Digital equity)研究計畫,進一步探討政府提供什麼程度的數位化服務,能帶給市民生活最大的便利性,將有助於未來擴大規模推動智慧城市。

5G應用蓄勢待發

隨著各國開始大規模佈建5G,能否驅動智慧城市發展?貝蒂娜認為,5G在資料的傳輸具有優勢,但目前智慧城市發展多在數據的交換,光4G網路足以夠用。

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Bettina 表示,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化。
圖/ Monster Ztudio via shutterstock

不過,5G通訊有助於自駕車、人臉辨識影像等服務,更可以做到資料脈絡化,提供個人化服務,像是運送食物的機器人,未來可以做到人臉辨識,增加付款流程,讓應用更加多元。

下一波智慧城市革命,透過數據交換、建立生態圈帶來新拐點,同時相關單位也須訂定資料的使用規範,以民眾降低隱私疑慮,才能達到政府、業者、市民三贏局面。

責任編輯:蕭閔云

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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