馬斯克放話「星艦」將在2年內試飛,紐約到上海只需39分鐘
馬斯克放話「星艦」將在2年內試飛,紐約到上海只需39分鐘

近日,SpaceX創辦人及特斯拉CEO伊隆·馬斯克(Elon Musk)兩年前發布的「地球一小時交通圈」宣傳片被網友再次轉發,馬斯克在社交媒體Twitter上回覆「這會成真」,並表示「星艦」系統正式營運前會有多次試飛,首次環球客運試飛或在兩到三年內進行。

這則宣傳片顯示,「星艦」帶著乘客從位於紐約的海上火箭發射平台發射到太空,39分鐘後在上海附近的海上平台著陸。期間最大時速為27,000公里/時,紐約到上海的距離是11,897公里。

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宣傳片中星艦正從紐約發射
圖/ 36氪
星艦
星艦位於上海的海上平台
圖/ 36氪

馬斯克曾將點對點高超音速旅行業務(即城市到城市)視為其太空旅行計劃的輔助業務,高超音速飛行以5倍音速的速度飛越大氣層,有望使長途航班時間大幅縮短。在馬斯克的設想中,洛杉磯到紐約、倫敦到紐約以及曼谷到杜拜的時間都可縮至30分鐘以內。

高超音速飛行的弊端在於其發射飛行的噪音令人難以忍受。因此馬斯克在2019年曾表示,「星艦」的大多數浮動太空港需要離岸20英里(約32公里),並透過水下挖掘隧道進入。

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飛行中的星艦原型測試車
圖/ spaceX

目前,SpaceX正在招聘負責設計和建造離岸火箭發射設施的離岸營運工程師,工作地點位於美國德克薩斯州布朗斯維爾,靠近SpaceX在得州博卡奇卡的「星艦」測試基地。馬斯克在Twitter上坦言:「SpaceX正在為前往火星、月球和超音速環球飛行建設浮動太空港。」

為了加快這一交通方式落地,馬斯克還在今年6月發佈內部信,稱「除了降低載人龍飛船返航風險之外,請將星艦視為SpaceX的頭等大事。」

他還暗示,公司將推出相關計劃,鼓勵員工從加利福尼亞州和佛羅里達州遷往德克薩斯州。「對於那些願意搬遷的員工,我們將提供專用的SpaceX飛機來協助搬遷。」

瑞銀分析師認為:「儘管一些人可能把利用太空為長途旅行市場提供服務視為科幻小說,但我們仍認為這是一個巨大的市場。」在矽谷創業投資公司Bessemer Venture Partners工作的哈奇接受CNBC採訪時也表示,太空技術行業的投資回報率,預計與軟體公司不相上下。

波音、空中巴士等老牌飛機製造商都有意進入該領域。去年10月初,波音公司的風險投資公司HorizonX宣布將向維珍銀河公司投資2000萬美元(約新台幣5.9億元),以幫助其開發高超音速飛行所需的技術。維珍銀河的投資者兼董事長查馬斯·帕利哈皮蒂亞(Chamath Palihapitiya)也表示,未來要透過高超音速飛行業務,搶奪航空公司超300億美元(約新台幣8,880億元)的業務收入。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:36氪

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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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