地熱發電結合溫泉!台泥、雲朗攜手打造紅葉谷綠能園區,重振台東少棒故鄉
地熱發電結合溫泉!台泥、雲朗攜手打造紅葉谷綠能園區,重振台東少棒故鄉

繼台泥集團在2020年開放花蓮和平水泥廠部分場域,打造台泥DAKA觀光園區,台泥今(5日)宣布將攜手雲朗集團,將在知名少棒故鄉台東縣延平鄉紅葉村,打造結合地熱與觀光的「紅葉谷」(布農族語Vakangan)綠能觀光園區,來重現台東的紅葉溫泉,並成為繼宜蘭清水地熱外,全台第二個地熱發電基地。

台泥綠能表示,將在3公頃的區域內建置一座1MW的地熱發電廠以及導入當地特色的泡湯溫泉園區,將分階段完成,實際完工時間尚未公布。

結合發電、觀光、溫泉,打造觀光休閒園區

泡湯溫泉園區,主要結合雲朗集團在觀光領域專業及獲得米其林三星的經歷,同時計劃與當地遊程及民宿業者合作建立一個旅遊平台,打造兼具溫泉、戲水、餐飲等低密度開發的觀光休閒園區。未來紅葉谷將串連鄉內五個村落的資源與景點,像是體驗布農族文化的「布農部落」、「卡那歲工作坊」、「阿布絲傳統服飾工作室」、重要慶典「射耳祭」、訴求環境山林旅遊體驗的「烏尼囊多元文化工作坊」、「鸞山森林博物館」、武陵綠色隧道以及台東2626市集,體驗在地文化旅遊。

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台東的紅葉部落,不只少棒出名,也是台東著名的溫泉景點。
圖/ 台泥

在地熱發電廠部分,目前進入地熱探勘井鑽探的籌備階段,台泥綠能將引進與美國、紐西蘭等國家同級的調查與評估技術進行探勘,未來也將與地方村民討論合作地熱資源的「再利用」,未來地熱不只能發電,還是一種烘乾技術,有機會發展延平鄉農特產的烘乾技術。

身為全台最大水泥供應商台泥,為順應節能減碳的趨勢,以及集團宣示2050年混凝土邁向碳中和目標,近年來積極建置再生能源,旗下台泥綠能專注在再生能源及儲能事業,目標在2030年前建500MW再生能源電廠,能減少三分之一的外部用電。

地熱發電前期投資金額高,屬基載電力

台泥表示,地熱發電是再生能源中可以24小時連續發電的基載穩定能源,且地熱發電是利用地球內部的高溫地層水推動汽輪機發電,搭配尾水回注技術達到「取熱不取水」的資源循環利用,以取代煤炭、天然氣或核燃料,相對乾淨的發電方式。

不過,地熱發電並不是台灣再生能源主力,由於地熱發電在早期鑽探勘井階段需要投入大量資金,且需要較長時間的規劃,投資風險相對高,鮮少有民間企業可以獨力負擔整體開發,多需要政府支持並提供研發及挹注資金獎勵。早在2018年台電與中油組成地熱國家隊,在宜蘭仁澤3號地熱探勘井開鑽,裝置容量達8MW潛力,預計2022年完工商轉,而地熱發電一般電廠使用壽年,約可使用20至40年。

而台泥所建置的1MW地熱發電廠,規模相對小,卻獲得台東紅葉部落的支持,主要是紅葉村曾受到2009年莫拉克颱風侵襲,重挫溫泉園區,鄉公所後續透過委外招商,讓鄉公所、企業與鄉親共同討論園區的規劃,未來透過台泥與雲朗集團打造結合地熱與觀光的綠能園區,可望重振紅葉溫泉風華。

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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