真實版鋼鐵人飛行中?美國機長目擊有人駕駛噴射背包在3,000英尺高空飛行
真實版鋼鐵人飛行中?美國機長目擊有人駕駛噴射背包在3,000英尺高空飛行

飛行員與塔台的通話被LiveATC.net的網友揭露出來,時間發生在週日下午6點35分,當時的對話如下:

「塔台,這裡是美航1997,我們剛剛遇到了一個駕著噴氣背包的傢伙。」

「大概距離我們300,不,只有30碼左右,高度跟我們差不多。」(註:30碼大約為27公尺)

「他是在你的左側還是右側?」

不久之後,另外一架JetBlue的飛行員也回報表示,說他也看到那人經過。

現在F.B.I.和美國聯邦航空管理局都在調查這件事,而美國航空公司則拒絕透露目擊這個事件的駕駛員的姓名,另一家JetBlue航空公司的高層則表示不予置評。

依照飛行員的描述,駕駛噴射背包如此靠近飛機飛行是「非常危險的」,尤其是在洛杉磯國際機場附近繁忙的空域。「很有可能與那架飛機發生碰撞,或者人被吸入引擎中」「就算是在擁擠的空域內飛行的鳥類也常常發生鳥擊、被吸入引擎的問題,更何況是人!」一名航空專家表示。

那麼,會不會是兩位目擊的機長(飛行員)搞錯了?航空專家表示他「不會對飛行員的感知能力提出異議」,因為他們的視力非常好,而且受過訓練,可以發現空中的微小物體。

現在的噴射背包的確發展的不錯,不過問題在於燃料效率。大多數噴射背包的飛行時間不會超過幾分鐘,因此它們很難飛得很高。所以你可以看到,很多示範影片多半是在水上、田野進行。

紐西蘭的發明家葛籣-馬丁(Glenn Martin)試圖開發一種商業用途的噴氣背包,並能達到更高的高度。該裝置曾被《時代》週刊評為2010年最佳發明之一,該報導稱,理論上,該噴氣背包可以將人帶到8,000英尺的高空,並可容納30分鐘的燃料。

但當《紐約時報》記者在2008年嘗試時,馬丁先生說,他的團隊還沒有將該設備帶到高於6英尺的地方。他當時只說,「如果你能在3英尺處飛行,你就能在3000英尺處飛行。」不過,十年後,這家公司似乎已經不存在了。

但這並不意味著其他人已經放棄了用噴氣背包實現高空飛行的嘗試。今年在杜拜,一名Jetman飛行員的確使用噴氣背包飛上了近6,000英尺的高空。這次飛行持續了三分鐘。而他們也拍攝過兩名飛行員與飛機並排飛行的影片,但這是在事前溝通過的情況下進行。

總部位於洛杉磯聖費爾南多谷地區的JetPack Aviation則發明了JetPack,它的飛行高度可以達到1,5000英尺,操作時間約10分鐘。其創始人在2015年以繞自由女神像飛行的方式介紹了這款噴氣背包。

但該公司並不出售這種噴氣背包供娛樂使用,至於談到周日的目擊事件,JetPack Aviation的創辦人大衛·梅曼(David Mayman)表示:「老實說,我不知道在這領域研究這樣一台機器的人,有誰會蠢到或魯莽到這樣做。」

而在社群網路上,則有大量的網友將這則新聞Tag給馬斯克,畢竟他被人稱為現實版的鋼鐵人。

責任編輯:蕭閔云

本文授權轉載自:T客邦

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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