不用排隊買?實名口罩販賣機來了
不用排隊買?實名口罩販賣機來了

台灣宣布捐贈1,000萬片口罩給新冠肺炎疫情嚴重的國家,提供給世界各國的口罩也已經抵達,歐盟官網更放上口罩運抵盧森堡機場的影片,據媒體報導,這是中華民國國旗近30年首次出現在歐盟官網。

Taiwan can help
第一波國際人道援助的700萬片口罩已到歐洲,歐洲政要紛紛致上謝意。

然而接下來,我們可能看到「Taiwan Solves Problems.」

中央地方攜手合作,推出實名制口罩販賣機

台北市政府近日正式宣布將試行「實名制口罩自動販賣系統」,插入健保卡,認證確認符合購買資格,再完成付款程序,據稱 1 分鐘就可買到醫療用口罩。

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衛福部陳時中到現場表示,中央與地方在資訊流合作一起串起自動販賣系統,盼望能透過自動販賣減低藥局人員壓力。

大家買不到口罩不開心,因此施行「實名制配給」,而實名制與隱私保護是拉扯的關係。另一方面,當買口罩要排隊,引起民怨的同時,更多人開始要求政府開放更多渠道,加快口罩釋放的速度。而現在推出了「實名口罩販賣機」,或許可以改善人力不足的問題,但也會引起新的疑慮,例如隱私。

我們要求政府做中心化的追蹤管理,避免有人冒名購買、超量購買,確保具備資格的人才能購買(週期限制:一週9片口罩;次數限制:一週領一次、總量限制),然而有追蹤、有政府的管理介入,必然就會產生以下問題:

你是否擔心:政府追蹤著你的隱私?是否害怕業者掌握你的所有醫療口罩購買紀錄?

如何確保隱私問題?

經我瞭解,實名口罩販賣機的API會串接健保署的口罩資料庫,民眾插入健保卡後,販賣機透過MDVPN將資料集結傳回市政府資料庫,並由市府設置的防火牆對應特定埠號,以及VPN通道與健保署系統進行對接。

全程是封閉網路環境,資料在健保署系統做完身分認證及購買資格核對後,回傳給販賣機。換句話說:

口罩販賣機只會接收到該健保卡是否符合購買資格的資料,然後吐出口罩。業者本身(包括販賣機)是碰不到購買人的私密個資,不會出現之前校園販賣機搜集學生個資的問題。

目前哪裡有實名口罩自動販賣機?

地點: 信義行政中心1F(松廉路側的門口)
時間: 平日:8:30 到18:30/六、日:8:30到12:00
流程:
1. 插入健保卡至讀卡機(健保卡須符合14天購買資格)
2. 按下販賣機倉道號碼或商品鈕
3. 付款購買(行動支付支援)
4. 取出口罩

營業時間非24小時,有待調整

口罩販賣時間資訊局指出,發放口罩以及補貨時間,都配合現在健康服務中心的時間,由於販賣口罩時還是需要有人在旁看管,不會24小時開放

第一天開放使用口罩販賣機時我請朋友去實測,卻發現機子是擺在市政府裡,只要市政府鐵門一拉上,民眾就進不去買口罩了。經了解,目前仍屬「試行階段」,尚需作業人員在場協助並回報問題,未來經過測試階段後,個人認為沒必要限定在公務員的上班時間或六日上午時段。

第二天再有網友回報給我,營業時間自8:30分開始,卻發現一大早6:30就有民眾開始排隊使用「自動販賣機」,然後排隊人潮開始綿延於周邊地區。

我想應該可以把機子擺在更公開的場所,不同於藥局的每日集中發放時段,自動販賣機可以用分散式領取時段,提供多元領取管道(未來在便利商店或學校機關門口),讓「戰略物資」可以一天24小時不停配給,讓人民更容易拿到手中。

Taiwan can help 2.0

雖然實名口罩販賣機初期無法解決排隊問題,但作為一個新型態戰略物資配給方式,我是樂觀其成的。

我預估,這不只可以在台北使用,更應該複製到全台讓大家使用,以紓緩藥局人力不足、過勞的問題(自動販賣機可以24小時運作),在廣設鋪點後應可緩解排隊人潮,但有一點是讓我更興奮的:

這個計畫有潛力成為「Taiwan can help:口罩輸出2.0」

口罩目前作為全球稀缺戰略資源,捐贈物資當然是最直接的,台灣不只能捐贈資源,更可以輸出整套Solution。

而針對未來可能出現的跨境身分認證問題,經詢問Biilabs CEO LMAN之後得知:

「區塊鏈技術的解決方案可派上用場,它會是多方交易和隱私保護下的相對最佳解。」

即是所謂Decentralized Identifier(DID,分散式身分認證),台灣在今年2月已經有業者推出「酒類販賣機」案例。一個結合身分認證、區塊鏈分散式帳本技術與個資保護的口罩自動販賣機,如同這次負責「實名口罩販賣機」的協力新創BiiLabs CEO LMAN說的:

台灣確實可以在既有的數位身分(eID)之上,整合一層符合隱私設計(Privacy by Design)的分散式身份認證(DID),並將DID的應用推廣(例如這次口罩販賣機)和串連到國際。

當然這難度會比捐口罩更高,因為物資捐出去、運到指定地點就結束了,而DID還會涉及到與其他國家各自的數位ID系統對接,但如果這次口罩販賣機實驗成功,台灣有能力提供一個不侵犯使用者隱私、運用分散式帳本技術,並結合硬體製造的整廠輸出解決方案。

我認為可以整廠輸出給全世界政府或單位,讓世界看到「Taiwan Really can Help.

到時,我相信世界會驚喜台灣對於疫情應變力及科技實力。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #武漢肺炎
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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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