求助馬斯克送人上太空,NASA一舉省了9,000億元
求助馬斯克送人上太空,NASA一舉省了9,000億元

當美國太空局(NASA)的太空人於當地時間5月27日搭乘SpaceX的載人龍飛船升空時,他們將不僅僅是進入太空,還將開啟一個可能具有變革意義的新時代,因為此前沒有任何私人公司將人類送入軌道。在取得這個重大成就過程中,NASA也節省了近300億美元(約新台幣9,017億元)巨額預算。

美國空軍上校、NASA資深太空人史考特·霍洛維茨(Scott Horowitz) 曾幫助制定月球探測計劃,名為「星座」(Constellation)。該計劃中包括可將太空人送入軌道的運載火箭「戰神一號」(Ares I),以及供太空人乘坐的飛船。戰神一號將採用與航太飛機相同的技術,並將改進後的航太飛機固體火箭助推器作為其第一級。

霍洛維茨是NASA試圖將太空飛行商業化的主要批評者之一。他後來提及,戰神一號火箭的開發成本大約為4億美元(約新台幣120億元),與SpaceX獵鷹9號火箭實現首飛的費用相當。然而,霍洛維茨提到的4億美元(約新台幣120億元)實際上並非戰神一號的開發費用,而只是單個航太飛機固體火箭助推器試飛的成本。

那麼,把霍洛維茨所描述火箭送上發射台到底要花多少錢?在歐巴馬總統敦促國會為私人航天器提供資金之前,NASA曾打算使用戰神一號火箭和「獵戶座」(Orion)飛船將太空人送往太空站。2009年,NASA估計開發戰神一號和獵戶座將花費245億美元(約新台幣7,363億元)。但當年晚些時候的一項獨立分析發現,實際成本可能至少為345億美元(約新台幣1兆元)。

spacex
NASA自己研發運載火箭與飛船系統與求助於私人公司開發系統的成本對比。
圖/ 網易科技

其中,大部分(大概200億美元,約新台幣6,011億元)資金將用於戰神一號火箭的開發。而在整個商業貨運發展計劃中,NASA最終只向SpaceX支付了3.96億美元(約新台幣119億元)資金。並且這筆錢不僅僅專門用於研發火箭,還為貨運龍飛船和佛羅里達州發射台的開發提供了資金。現代獵鷹9號火箭可以將23噸的重量送入近地軌道,這於斯科特火箭的運載能力相當,而後者的開發成本卻是前者的50倍。

換句話說,當SpaceX開發出獵鷹9號火箭和貨運龍飛船,並在卡納維拉爾角建造了發射設施時,NASA的工程師們卻仍在研發獵戶座飛船、戰神一號火箭和地面系統。最初被派到SpaceX負責商業太空貨運專案的NASA工程師麥克·霍卡查克(Mike Horkachuck)說:「我們實際上是在做星座計劃要做的事情,但花費的資金卻只相當於他們一個月的耗費。」

除了太空貨運業務,NASA在載人飛行方面也藉助了私人公司的幫助。總體來說,NASA向SpaceX和波音公司投資近50億美元(約新台幣1502億元),將他們的載人龍飛船和星際線飛船(Starliner)系統送上發射台。NASA負責商業太空業務的經理菲爾·麥卡利斯特(Phil McAlister)指出,NASA原本計劃在單個「戰神一號-獵戶座」系統上投入的資金,將是在私人火箭上發射的兩艘不同飛船最終投資的七倍左右。

在NASA的供應商中,SpaceX取得的成就最大。在貨運方面,它以更少的成本執行更多任務。作為載人飛行計劃中,NASA付給波音公司的錢比SpaceX多50%。儘管如此,SpaceX仍比波音提前一年完成了載人龍飛船專案,而波音最早也要到明年春天才能完成載人飛行。反過來,SpaceX也從與NASA的合作中獲得了巨大好處,無論是在經濟上還是在安全載人飛行技術上。

NASA的商業太空飛行專案始於15年前,當時其局長麥克·格里芬(Mike Griffin)在這個新興產業上押下賭注,以尋求向國際太空站運送貨物的太空人的多樣化方案。格里芬承諾拿出5億美元(約新台幣150億元)作為種子資金,用於幫助私人公司開發和製造新式航天器。SpaceX和軌道科學公司獲得了首批「商業軌道運輸服務」合約。自那以來,NASA商業太空專案不斷擴張。

格里芬之前,在大型載人航太專案上,NASA的常見做法是工程師們確定需要什麼,並選擇承包商來建造它,然後用一式三份的文件來監控每個步驟的實施。這種做法不僅經常導致專案時間拖延,NASA也容易陷入成本超支的困境。如今,NASA只負責提出具體要求,承包商則負責設計來滿足其需求。NASA將為這些服務支付固定費用。

得益於與SpaceX等私人公司在貨物和載人運輸方面取得的成功,NASA可能將合作模式繼續保持下去。SpaceX已經贏得了向月球太空站Gateway運送貨物的合約,並幫助開發月球著陸系統。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:網易科技

今日午夜,SpaceX即將發射火箭,載送兩名太空人進入國際太空站:
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓