人工抄瓦斯表一年耗百億!奇邑宣佈與日本瓦斯公司IIJ合作智慧表,搶AIoT商機
人工抄瓦斯表一年耗百億!奇邑宣佈與日本瓦斯公司IIJ合作智慧表,搶AIoT商機

日本因應高齡化社會,人力短缺,積極推動智慧城市發展,物聯網晶片業者奇邑科技宣佈與日本瓦斯公司IIJ簽約,將在2021年第二季開始出貨智慧瓦斯表,展開新舊瓦斯表汰換計畫,未來將大量節省抄表成本,日本燃氣業者粗估人工抄錶費用每年每戶約6美元。

在日本目前面臨人口高齡化及少子化的人力短缺問題,2017年開始,日本政府即強力宣導智慧瓦斯表採用LPWAN通訊技術,打造互聯回報系統,以期降低人力抄表成本。

奇邑表示,日本有將近5,700萬用戶瓦斯表陸續要汰換升級,奇邑除販售與提供整套AIoT硬體網路設備外,還有瓦斯數據雲平台的後台的管理服務。

而若以5,700萬瓦斯表及人工抄表成本6美元計算,若全由智慧表替代,將年省3.42億美元產值。由於日本積極汰換,台灣新創優納比2019年也推出瓦斯讀取表,搶下日本瓦斯公司85萬件訂單。

台灣方面,經濟部目前正推動的微電腦瓦斯表裝置計畫,預計也將帶來一波汰換商機。台北自來水的「智慧水表營運測試採購案」今年也宣佈將安裝1.5萬具智慧水表,分成7個標案與7個廠商得標,包含台灣NEC、智慧電表大廠斯其大、宏碁、台灣富力思泰、台灣固網、遠傳電信,以及新光電通。

能源管理商機大,新創紛紛投入

消費者使用智慧瓦斯表,可以掌握自家瓦斯使用量,甚至可監控瓦斯管外洩。奇邑科技表示,Internet Initiative Japan(IIJ)是排名日本前三大的瓦斯公司,此次簽訂合作案,將於2021年第二季起全面啟動智慧瓦斯表汰換作業,未來也將持續推動與其他瓦斯公司的結盟規劃。

邑奇董事長李欣欣也是神盾董事長,董事名單中還有宏碁家族第二代施宣輝,陣容顯赫。不過邑奇目前尚未轉盈,上半年營收8,144萬元,EPS-0.24元。

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宏碁集團第二代施宣輝持有一席奇邑董事。
圖/ 奧暢雲

邑奇核心業務是LPWAN(Low-Power Wide-Area Network,低功率廣域網路)解決方案,提供零售業智慧溫度管理系統,也有室內空氣品質管理與智慧零售解決方案,過去跟IIJ也合作過水田管理、食品衛生管理、車隊管理等物聯網應用。

邑奇表示,LPWAN從技術使用的無線電頻段分成授權頻段與非授權頻段,使用授權頻段技術主要是3GPP(3rd Generation Partnership Project)主導的NB-IoT,採用現有3G/4G網路,主要投入為電信營運商與相關設備廠商;而使用非授權頻段技術大部分不屬於電信領域的資訊通信技術,主要的代表技術為Sigfox與LoRa,採用ISM頻段(Industrial Scientific Medical Band,各國開放給工業、科學和醫學機構使用頻段,無需許可證或費用,縮寫ISM)。

NB-IoT採用授權頻段,較不易受到干擾,適合需要高度可靠數據傳輸,或者服務覆蓋較廣的應用領域,但依賴於運營商的基礎設施,營運成本較高。相對地,LoRa使用非授權頻段,並可以布建獨立的私有網路,可以滿足特定的企業物聯網應用,建置上更為靈活有彈性。

舉例而言,若應用場域是位於電信訊號偏弱、甚至沒有訊號服務的地方,LoRa可以依需求自主架設閘道器(Gateway),快速建立網路;若為布建智慧城市的相關應用,運營商在都會地區密集的基地台相對佔有優勢,此時NB-IoT會是較佳的選擇。兩技術在物聯網應用中互補共存,依不同的應用場域可做交叉應用。

採用現有3G/4G網路,主要投入為電信營運商與相關設備廠商;而使用非授權頻段技術大部分不屬於電信領域的資訊通信技術,主要的代表技術為Sigfox與LoRa,採用ISM頻段(Industrial Scientific Medical Band,各國開放給工業、科學和醫學機構使用頻段,無需許可證或費用,縮寫ISM)。

NB-IoT採用授權頻段,較不易受到干擾,適合需要高度可靠數據傳輸,或者服務覆蓋較廣的應用領域,但依賴於運營商的基礎設施,營運成本較高。相對地,LoRa使用非授權頻段,並可以布建獨立的私有網路,可以滿足特定的企業物聯網應用,建置上更為靈活有彈性。

舉例而言,若應用場域是位於電信訊號偏弱、甚至沒有訊號服務的地方,LoRa 可以依需求自主架設閘道器(Gateway),快速建立網路;若為布建智慧城市的相關應用,運營商在都會地區密集的基地台相對佔有優勢,此時NB-IoT會是較佳的選擇。兩技術在物聯網應用中互補共存,依不同的應用場域可做交叉應用。

責任編輯:蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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