兩座屋頂太陽能創造364萬元綠金,陽光伏特家如何把綠能變成一場20年公益行動?
兩座屋頂太陽能創造364萬元綠金,陽光伏特家如何把綠能變成一場20年公益行動?

「在能源轉型的路上沒有人是局外人,」陽光伏特家創辦人陳惠萍說著。

台灣最大公民電廠平台「陽光伏特家」,2016年上線以來推動認購太陽能板帶動綠電投資風潮,8日攜手花旗銀行、面膜大廠大江生醫啟動綠電憑證公益專案,幫助社福機構宜蘭聖嘉民建置屋頂型太陽能電廠,預計20年將創造364萬元綠電收益。

在花旗企業、宜蘭縣政府、一般民眾贊助下,宜蘭聖嘉民的長照中心、啟智中心蓋了22.2kw、23.87kw兩座屋頂型太陽能電廠,建造總成本約295萬元。

宜蘭聖嘉民啟智中心
宜蘭聖嘉民啟智中心23.87 kw屋頂型太陽能電廠,於2019年底建置完成。
圖/ 陽光伏特家

建造太陽能,除了能直接減輕中心的電費負擔外,每發1000度還可產生一張再生能源憑證(T-REC)將由大江生醫購買。聖嘉民將在未來20年省下192.5萬元電費,加上販售171.9萬元再生能源憑證,總收益達364萬元。

陽光伏特家拉攏銀行、企業,參與綠能公益專案

身為贊助方的花旗銀行董事長莫兆鴻表示,現在企業除了賺錢以外,還必須實踐企業社會責任,因為現在年輕人也開始關心銀行到底有沒有創造對社會有貢獻的事?花旗也響應企業ESG(環境Environment、社會Social與治理Governance)原則,推動金融理財教育、環境保育,以及幫社福機構建置太陽能板等。

促成宜蘭聖嘉民綠能公益專案的陽光伏特家,過去開創許多綠能新商業模式,除了讓民眾認購「一塊塊太陽能板」參與綠能投資外,綠能公益專案則是因2017年電業法修正後,開始有再生能源憑證制度而誕生,透過結合民間、企業的公益捐款,幫社福機構建置自發自用型太陽能電廠,不只可節省電費,還能販售綠電憑證,讓有環境效益需求的企業購買。

陽光伏特家在台推綠電憑證公益專案
陽光伏特家8日攜手花旗銀行、面膜大廠大江生醫宣布啟動綠能公益專案,協助宜蘭聖嘉民啟智中心蓋屋頂型太陽能電廠。
圖/ 陳映璇攝影

目前聖嘉民啟智中心共安置134位院生,當中重度與極重度學員占8成,需使用高耗電輔具來協助日常生活,如電動輪椅及電動床,不僅要維護照顧品質外,電力負擔也相當重,未來透過綠電憑證的收益,將可維持機構的營運基礎。

挺公益,大江生醫將以高於市價收購綠電憑證

大江生醫則扮演綠電憑證的購買者,大江醫生CSR Committee主任秘書巢富閎表示,未來大江生醫為響應公益將以高於市價收購,目前一張綠電憑證市價約2,000-2,500元。

以代工保健食品、面膜為主的大江生醫,與蘋果、Google同為國際再生能源倡議RE100的成員,預計2030年將達到使用百分百綠電,目前已達到使用30%綠電,透過生產線使用再生能源電力以及購買綠電憑證等,如屏東的面膜廠就是使用太陽光電來製造面膜。

行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫認為,推動能源轉型不能只有政府,私部門參與也很重要,再生能源不只是發電,還能創造出新的價值。

陽光伏特家創辦人陳惠萍表示,在能源轉型、氣候變遷的道路上沒有人是局外人,未來將透過各種方式讓更多民眾可以參與綠色行動。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #綠能環保
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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