疫情告急,台灣團隊打造移動式負壓隔離病房!3天蓋好、建材可回收,還有哪些亮點?
疫情告急,台灣團隊打造移動式負壓隔離病房!3天蓋好、建材可回收,還有哪些亮點?

近期肺炎疫情升溫,確診案例數增加,導致醫院內產生病床不夠用的窘境。正好去年4月下旬,九典建築師事務所與成大醫療及設計專家合作,設計了台灣版「移動式負壓隔離病房QurE」,能在3天內快速搭建完成,並採用因地制宜的設計打造檢疫醫院負壓病房組合。目前「QurE」原型屋從設計概念到實體搭建的所有研發過程皆在網上全面公開,供全世界下載。

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圖/ 圖片來源/九典聯合建築師事務所

組合式緊急部署檢疫醫院原型屋又稱為「QurE」,其代表著「Quarantine Units for Recovery, Emergency, and Ecology」,有隔離、緊急、治療之意,也是能夠迅速拆解可百分之百回收的環保結構。團隊希望透過醫療、空間、結構方面,一起共創緊急醫院的原型,也希望以開源的方式讓全球於疫情之下,能在規矩化、快速、輕架構,易興建的基礎下快速的構築以救助急難。

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圖/ 圖片來源/九典聯合建築師事務所

宛如一間小型緊急醫院

「QurE」外觀雖和一般的建築工務所無異,但其最大的特點在於可以迅速組裝單人套房式的負壓隔離病房,團隊運用台灣的組合屋技術,以3尺X6尺(1個榻榻米大小)的模組化設計組合。內含2坪病床、1坪盥洗室、1坪的工作間,病房內就是一個具備檢疫、X光攝影等功能的小型緊急醫院。

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圖/ 圖片來源/九典聯合建築師事務所

據了解,當初蓋原型屋時大約花了8天完成,主要是因為設計與建材有修正,但現在要蓋的話只要在能夠取得水、電的地方興建,最快只要3天就能蓋好。值得一提的是,病房空氣的排進氣與抽風都是經過電腦與實體模擬分析,避免病人間的交叉感染,安全性與隱私都獲得保障。

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圖/ 圖片來源/九典聯合建築師事務所

可全部拆解再回收

等到疫情緊急狀況過後,由於這個組合屋是以標準化材料與模具化組裝技術完成的,各部構件皆設計為可拆式,所有材料都能輕易被回復成能回收使用的建築材料,提供其他同性質建築使用,或被拆解、運送及有效率儲藏,等待下次可能的緊急動員使用。

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圖/ 圖片來源/九典聯合建築師事務所

因應台灣氣候打造出的高架地板設計

組合屋除了考慮到快速建構、安全等要點外,團隊也將台灣濕熱的氣候納入考量。可以看見組合屋設置了高架地板,以防止淹水與潮濕問題,另也採用斜屋頂設計,助於散熱、減少建築物對能源的消耗,也同時利用這些夾擠空間,容納複雜的機電設備,且所有設備與管線也採取明管設置,提升維修、更換的方便性。

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圖/ 圖片來源/台北設計獎

移動式負壓隔離病房「QurE」曾於2020年獲得臺北設計獎公共空間設計類銅獎、評審團推薦獎、社會設計獎等殊榮。QurE設計團隊已將所有研發成果都放置於公開網站,免費提供下載,希望可以透過這項建築設計減緩疫情帶來的傷害,也幫助更多人。

資料來源:九典聯合建築師事務所QurE原型設計網站

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本文授權轉載自:Shopping Design

責任編輯:郭昱彣

關鍵字: #醫療科技
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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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