COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市|數位時代 BusinessNext

COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市

韓國跟新加坡以「城市大腦」為基礎，整合數據、有效防疫。台灣是否也能從中借鏡，趁此機會發展數據治理的智慧城市？

新冠病毒（COVID-19）爆發以來，部分國家從被動因應轉為主動治理，疫情劇增是重要的轉捩點。疫情初期，許多國家存在地方應對不即時的現象，因而影響民眾對政府的信任。隨著案例激增，危機管理意識抬頭，從醫療公衛體系到社會經濟的調適，各國皆全民動員防疫。城市大腦（智慧城市的指揮中心）如何運用及整合數據，幫助城市領導者控制疫情呢？勤業眾信團隊以韓國近期的防疫表現舉例說明之。

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韓國首爾的城市大腦「智慧城市平台Seoul Smart City Platform」整合多項資訊，在疫情期間能即時顯示各地區的病例，協助領導者調整防疫措施。而基於「市民即市長」的政策理念，首爾城市大腦不只輔助領導者決策，同時也開放給市民了解疫情。

鏡頭切換至新加坡，因應疫情，政府推出TraceTogether App。透過手機間交換藍牙訊號以偵測附近用戶，並儲存記錄於用戶手機，幫助政府控制疫情。此外，TraceTogether結合智慧國家平台Smart Nation Platform及開放資料平台Covid19 SG，得以讓市民避免群聚於傳染地點，以防大規模傳染發生。

韓國及新加坡在之前作為「防疫優等生」的身份，善用數據尋找潛在病例是關鍵因素，而城市大腦在協助城市管理者提高疫情的應變能力起了關鍵作用，但城市大腦究竟是什麼呢？

何謂城市大腦？

城市大腦，為智慧城市的指揮中心，其強調機器智能（Machine Intelligence），用來解決人類解決不了的問題。它就像高科技控制室，整合所有城市各領域數據進行關聯分析，呈現於大螢幕，城市管理者可以一目瞭然快速查看重要市政資訊，並進行決策與通報相關單位應對。

協助城市優化

以往的城市數據，可以說是一座座「數據孤島」，部門間數據無法整合。有了城市大腦，管理者即可俯視城市的全貌及優化資源的分配。舉防疫為例，透過影像、地圖資訊及醫院數據，可以協助城市管理者掌握疫情，包含監督移動熱區、設置緊急通報系統、檢視居家隔離狀況，可根據需求即時調整衛生福利政策，最大程度減少病例增加的機率。

改變城市治理模式

當數據成為城市的一部份，城市管理者的思維、市府團隊的協作機制、市民的生活模式等面向都將出現重大改變。城市裡的元素加入了龐大的數據庫，可以相互通訊，讓城市管理者可以從遠端調節城市運作，也讓跨局處溝通變得頻繁，全面提升危機管理與應變能力。而開放數據讓城市管理者和市民之間，有了數據及意見的循環。市民只需手機點一點，即可獲取相關資訊。

隱私權議題

疫情爆發後，如何找到對的感染者進行篩檢呢？答案是數據比對。韓國是全球手機擁有率最高的國家之一，加上高密度設置監視器，能準確揭露患者的感染地點。此外，新加坡運用TraceTogether藍芽技術追蹤市民行蹤也是經典案例。但其他國家在考慮採取類似措施時，必須在隱私權和防疫間做出抉擇，韓國及新加坡可以說選擇了後者，但這背後的基礎建設及文化適應，絕非一朝一夕建立。

跨城市間的聯防議題

新冠病毒大流行，在城市、國家和全球層面都提出了挑戰。然而，數據保護法是否具有足夠的靈活性來對抗病毒呢？這是數據共享面臨的最大問題。城市領導者的權限可以開放到什麼程度、共享數據可以詳細到什麼維度呢？相關單位應該建立數據共享發布指南，並且制定彈性保護機制。 這將要求各國重視全球公共利益，重視危機管理，以確保數據可以跨越國界。

台灣如何迎接這波浪潮？

台灣中央及地方政府團隊如何迎接這波浪潮，以城市大腦為基礎發展規劃智慧城市，值得關注。例如，是否以市民為核心、能否及時處理數據、能否快速應變緊急狀況及彈性的數據共享機制皆為重點。疫情流行之下，這是最壞的時代，也是最好的機會，台灣除了防疫措施受到國際矚目外，也可趁機發展數據治理相關舉措。

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責任編輯：陳建鈞

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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。

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。