環狀線通車前夕履勘出狀況,列車模擬演練「假故障變真案例」
環狀線通車前夕履勘出狀況,列車模擬演練「假故障變真案例」

環狀線何時通車?交通部履勘小組9位委員5日展開環狀線履勘作業,總計給出2考題,要求捷運同仁實地演練,結果出現意外插曲,原本「模擬故障」的列車,從十四張站出發後,要到景安站假裝故障失能,卻在救援車抵達救援時,真的故障。

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出題模擬考,考捷運局應變力

環狀線
環狀線開通倒數計時,牽動百萬雙北市民交通時間
圖/ 王郁倫攝影
環狀線
交通部履勘委員5日前往新店十四張南機場捷運站討論,現場給考題要捷運局模擬演練。
圖/ 王郁倫攝影

履勘委員總計發兩題現場考題,要求捷運局演練:
考題一:
行控中心當機。

演練:因為有備援系統,電腦自動切換,所以感覺很順暢繼續營運。

考題二:
一部列車到景安站,出現故障、失能。

演練:先手動試推,無法改善兩次,確認該列車失能。指派救援車來協助故障車,總計17列列車都可以扮演救援列車,跟故障車「連結」後,推前面的故障失能車向前到維修站。

意外題:模擬故障車真故障
意外插曲是扮演故障的那一列車,後面來救的救援車推不動,導致「模擬故障變成真故障」的現象,交通部履勘委員副召集人暨營運組長藍武王表示,這是因為列車上某一個門被開啟,關不起來,導致該列車基於安全自動拉起手煞車,煞車咬死了,所以後方救援車推不動。
演練:捷運人員依照「救援失敗」SOP,先救援車上的人,其次是救援列車,先斷電疏散,外方開門後讓旅客走戶外軌道上救援列車回車站疏散。

履勘委員:車輛配對連結要重測

對於履勘結果,藍武王在環狀線結束模擬演練後回應,列車穩定度比初勘好很多,缺失也少很多,這次「很成功」,因為委員從中發現了問題,對捷運局的救援SOP高度肯定,但車門開啟導致煞車被咬死的問題也會列入改善。

他要求捷運局跟廠商,必須對環狀線17列列車互相做配對連結,確認都不會出現門開啟煞車鎖死。

不影響履勘結果,反而很高興發現有這樣問題,會列為營運前改善事項,做嚴格要求。對於因此停擺一小時讓乘客枯等快一小時,藍武王表示,隨車人員跟行控中心人員應該可以更精進,讓等待時間縮短。

但對春節前能否開通上路,藍武王表示春節或選舉都不影響開通時間點決策,交通部會以營運安全無虞作為最大通車考慮。

環狀線
交通部履勘委員副召集人藍武王表示履勘相當順利
圖/ 王郁倫攝影

懶人包:什麼是捷運通車前履勘?

捷運環狀線第一階段大坪林站至新北產業園區站5日進行履勘作業,交通部履勘小組,分成土建、機電及營運三組,履勘程序包含分組簡報、文件檢視、實地勘查、模擬演練、分組討論及總結會議等作業。

履勘作業中會進行「模擬演練」,目的為測試營運機構人員處置與應變能力,狀況模擬題目當日將由履勘委員討論後決定

環狀線
救援車在三公尺處停止自動駕駛,改由手動與故障車連結,連結時會出現大碰撞聲
圖/ 王郁倫攝影

模擬演練作業完畢,將由履勘小組將履勘結果分列為「營運前須改善事項」、「一般注意改善事項」及「後續建議改善事項」等三大項,

交通部傍晚發出履勘總結報告,共提出須改善事項計有21項,其中6項為「營運前須改善事項」、9項為「一般注意改善事項」及6項為「後續建議改善事項」。

「營運前須改善事項」部分,臺北市政府於確認完成改善並報交通部核准後,再由臺北市政府與新北市政府會商決定通車日期;「一般注意改善事項」則請臺北市政府自行辦理改善及追蹤列管,至「後續建議改善事項」於辦理後續延伸路線時參考改善

還剩兩週半就將進入春節連假,環狀線能否拼通車,百萬市民都在高度關注。

關鍵字: #交通部
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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