農委會「種電」規定緊縮引反彈,協調3個月後有轉機?光電要朝兩方向前進
農委會「種電」規定緊縮引反彈,協調3個月後有轉機?光電要朝兩方向前進

農委會曾在7月宣示將加嚴把關農地種電,引發太陽能業者不滿,還稱作「光電77事變」,後來在行政院副院長沈榮津介入討論下,對於農電共生的討論已出現轉圜。聯合再生能源執行長潘文輝13日在台灣國際智慧能源週展前記者會提到:「回過頭想想,光電77事變其實是好事。」

農委會先前公告修改《農業主管機關同意農業用地變更使用審查作業要點》,對光電開發使用農地案件加嚴審查,不利地面型光電發展,轉為鼓勵開發「屋頂型光電」以及「魚塭種電」,由於制定的目標過於樂觀,9月台灣太陽光電產業協會召開臨時記者會,預警2025年太陽光電20GW裝設容量目標無法達成。

協調光電77事變,副院長沈榮津扮要角

業界的反彈聲浪也引發行政院院長蘇貞昌關注,指派行政院副院長沈榮津組成專案小組,做跨部會協調,扮演「能源界陳時中」角色。潘文輝表示,原本各部會意見分歧,後來沈榮津參與號召經濟部、農委會、產業界、環團等單位,討論過去沒發生的或需要解決的問題,且每週召開會議,回頭思考,光電77事變其實是好事。

據統計,台灣農地面積共93萬公頃,真正耕種約55~58萬公頃,也就是說另外的35萬公頃雖然是農地,卻面臨休耕、廢耕的情況,潘文輝認為,若這能把這些農地做盤點整理,可達到政府、農民、光電業者的三贏。

業者籲釋出休耕土地,曾文生:光電朝兩大方向發展

提起先前台糖平地造林地轉型為農電共生設施,引起社會砍樹種電的爭議風波,潘文輝無奈表示,「 太陽能業者真的很冤枉,砍樹種電、廢農種電不是我們的初衷!

聯合再生能源執行長潘文輝
聯合再生能源執行長潘文輝表示,過去土地休耕、廢耕最大問題就是農業人口高齡化,建議政府能夠將這些土地釋出,改發展營農型光電。
圖/ 陳映璇攝影

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台灣平地造林的政策源自2002年加入WTO組織後,為紓解對農民造成的衝擊,轉而推動平地造林,以解決土地荒蕪問題。由於這些屬於「經濟林」,原定種滿20年就要砍掉,但砍樹「種電」之舉,卻引發社會高度關注。

不敵輿論風波,業者後來與農委會協調下,決議把林相好的樹留下,林相不佳、但土地是肥沃的,可以考慮農電共生,推動農業與光電結合、一地兩用;而林相、地利都不好的,建議轉做光電特區。

潘文輝直言,過去土地休耕、廢耕最大問題就是農業人口高齡化,且台灣農民平均持有農地大小約0.8公頃,一年收入約8~10萬,因此年輕人不會選擇務農,因為根本無法養活自己,且過去政府在休耕、廢耕上投入大量補助費用。因此太陽能業者建議政府,將這些休耕、廢耕龐大的土地面積釋出發展太陽能,達到三贏效果。

對此,經濟部次長曾文生認為,發展再生能源,需要更明智地使用空間,以發揮「疊加」的效果,去年太陽能累積裝置容量達4.5GW,有80%是屋頂型太陽能,另外20%屬於地面型太陽能。

未來政府會推動讓原來的空間利用效率增加,第一個方向是「魚塭種電」,看準台灣高經濟水產養殖,結合太陽光電達到共榮效果。第二個則是「農電共生」,曾文生認為,關鍵不是光電擺在哪個空間,而是運用科技的力量來解決問題,找出讓農產品維持良好成長又能夠發電的解決之道。

曾文生也認為,現在台灣發展綠能不需再被質疑,因為半導體、高科技業都明確「需要」使用綠電,台灣的能源轉型已經不可能回頭,因此如何在降低副作用的情況下推動綠能發展,是未來思考的關鍵。

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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