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
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

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。

智慧城市平台Seoul Smart City Platform即時數據_勤業眾信.jpg
智慧城市平台Seoul Smart City Platform即時數據。

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。

TraceTogether APP截圖畫面_勤業眾信.jpg
TraceTogether App截圖畫面。

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。

Reference:

  1. https://www.alibabanews.com/wangjian-chengshidanao-jiangchengweichengshidejichusheshi/
  2. https://www.opengovpartnership.org/collecting-open-government-approaches-to-covid-19/
  3. https://theconversation.com/coronavirus-south-koreas-success-in-controlling-disease-is-due-to-its-acceptance-of-surveillance-134068

責任編輯:陳建鈞

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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