花兩年才能送完?看航空業運送疫苗的兩大挑戰!拯救全人類的同時能自救嗎?
花兩年才能送完?看航空業運送疫苗的兩大挑戰!拯救全人類的同時能自救嗎?

在德國法蘭克福機場一旁的冷凍倉庫中,德國漢莎航空(Deutsche Lufthansa)正在替幾架退役的飛機做準備,一個由20多名成員組成的團隊,日以繼夜的研究如何安全地在波音777、MD-11貨機,以及客機的貨倉空間內,裝載更多的貨物。

這一切的努力,為的是替全世界的人類配送新冠肺炎疫苗。

「這將是有史以來規模最大、最複雜的後勤行動」,國際航空運輸協會(IATA)執行長Alexandre de Juniac這麼形容。

配送疫苗為何困難?國際航空運輸協會指出,如果地球上70億人口,每人需要施打兩劑疫苗,若以110噸容量的波音747貨機,每次可以運送8000劑疫苗估算,至少需要耗時兩年才能送完140億劑疫苗。

這樣的估算方式或許較為誇張,但不可否認的是,航空公司將肩負起配送疫苗的關鍵任務,這不只是單純的運送貨品,背後仍有不少挑戰。

挑戰一:客機不飛,全球運貨能力有限

過去,許多貨物都是靠客機的機腹貨艙載運,然而,因為疫情導致客運量雪崩式降低,航空公司已經停飛、封存不少客機,目前的貨運能量,並不足以應付疫苗配送需求。

全球機隊規模第二大的達美航空(Delta Air)貨運業務副總裁Rob Walpole就向外媒透露:「為了配送疫苗,內部正規劃重啟部分飛機。」配送疫苗的世紀大任務,也極有可能成為國內航空業者的機會,然而貨機運能是否足夠應付?勢必會成為挑戰。

華航旗下有18架 747-400 全貨機,規模是全球第六大的航空貨運公司,這波疫情也賺到不少貨運財,看好後疫情時代空運佈局,預計引進6架全新波音777F全貨機,第一架已經在本周飛抵台灣桃園國際機場,經過適航檢查程序後,很快就會加入貨機營運行列,明年第一季,也會有777F全貨機陸續交機。

Eva Air
長榮要將尚未交機的的7架787-10型客機,其中三架改成777F型全貨機。
圖/ shutterstock

其實,因為成本考量,華航本來要在6架音777F全貨機交機後,陸續退役747貨運機隊,也因為貨運市場熱絡,確定會延後退役時間,甚至華航內部也在評估,要將封存在美國的兩架747全貨機重啟使用。

華航在全球的貨運網絡,本來就非常完整,隨著新機加入,搭上疫苗運送需求,靠著貨運業務,第四季、明年初的營運成績,有望進一步提升。

至於長榮航空,目前旗下共有五架全貨機,九月分正式拍板,跟美國波音公司(Boeing)達成協議,要將尚未交機的的7架787-10型客機,其中三架改成777F型全貨機、四架787-9型客機,看好的也是後疫情時代的貨運商機。

延伸閱讀:【圖解】華航、長榮都撐不住,只有這家賺到錢!一張圖看6大國航寒冬下的成績單

挑戰二:零下70度才能送,全球航空公司冷鏈大考驗

外媒《財星》指出,新冠疫苗需要在攝氏零下70度的條件下運送,必須經過特殊包裝、使用冷鏈物流載運,這為對航空公司來說,是最主要的大挑戰。

要維持低溫,需要靠大量的乾冰幫忙,不過乾冰在飛機上是管制物品,原因是散發的二氧化碳氣體,可能對機組員及乘客產生危害。

為了讓疫苗維持在適當溫度,美國聯邦航空管理局(FAA)正緊密的跟航空公司以及貨運商合作,開放班機能運載比平時許可量多5倍的乾冰,《華爾街日報》指出,輝瑞製作了手提箱大小的冷藏容器,方便航空公司配送疫苗。

為了降低疫苗的損壞率,達美貨運業務副總裁Rob Walpole表示,他們在亞特蘭大機場有充足的冷鏈設施,先前已經在國際、國內航線,進行過運送疫苗的演練,甚至為此設置了疫苗指揮中心,「過程完全都沒有出現過問題。」

AIRPLANE
隨著疫苗逐地開打,商務、觀光旅遊會陸續湧現,受創最深的航空產業,有機會慢慢復甦,掌握先機、提早佈局的業者,將能在配送疫苗中受益。
圖/ shutterstock

貨運公司優比速(UPS),也正在跟漢莎航空合作,在全球多個機場打造存放疫苗的冷凍設備;DHL生命科學和醫療保健部門總裁Larry St. Onge則說,為了確保疫苗損壞率,會先分析哪一條航線誤點、損壞風險較高,來確保疫苗順利送達目的。

英國日前宣布,成為世界第一個批准使用美國輝瑞大藥廠(Pfizer)和德國 BioNTech 聯手研發的新冠疫苗,並從下周開始正視施打,讓疫情風暴終於看到了終結曙光。

隨著疫苗逐地開打,商務、觀光旅遊會陸續湧現,受創最深的航空產業,有機會慢慢復甦,掌握先機、提早佈局的業者,將能在配送疫苗中受益。

參考資料:BloombergFortuneAJC

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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