夏天到了如何挑冷氣?定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪?懶人包一文看懂
夏天到了如何挑冷氣?定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪?懶人包一文看懂
2021.06.22 | 能源環保

冷氣機是夏天的電費殺手,為了讓室內涼快起來,消費者通常都會讓冷氣機不間斷的運轉,進而造成電費增加,而冷氣機耗電的問題,也是各大家電廠商亟欲解決的一大罩門。所以說,冷氣是否省電將直接關係到民眾夏天的電費度數,究竟要如挑選一台省電的冷氣呢?

首先,現在市面上的冷氣機分為「定頻」和「變頻」兩大派別,差異在於壓縮機運轉方式的不同,但省電與否卻會依使用情境而定。其次,政府最新推行的冷氣季節性能因數(CSPF),取代了過往的能源效率比(EER),做為讓消費者判定冷氣省電與否的新標準。然而購買了冷氣之後,要如何設定才有辦法節省電力,同時兼顧冷房效果,就得從使用習慣下手,才有辦法有效控制夏日的電費支出。

Panasonic的LX旗艦系列空調產品,主打ECONAVI高效節能及NANOE空氣濾淨,亦是市面上
Panasonic 的 LX 旗艦系列空調產品,主打 ECONAVI 高效節能及 NANOE 空氣濾淨,亦是市面上 CSPF 值最高的空調商品,更能夠與手機連動遠端操作。
圖/ T客邦

定頻與變頻的差異

排除掉窗型冷氣或分離式冷氣的區別,現代冷氣基本上分成兩種,一個是變頻,另一個則是定頻,此兩者間最大的差異,在於壓縮機運作的方式。

在市面上通常較為便宜的定頻冷氣,在最初啟動時壓縮機會以全速方式進行運轉,為房間注入冷風,等到空間下降至指定溫度後,定頻冷氣的壓縮機則會「完全停止」,節省電力,直到房間溫度重新回升,壓縮機才會再次啟動。變頻冷氣的運作方式則有些不同,剛開始變頻壓縮機同樣會以全速進行運轉,當室內下降到指定溫度後,壓縮機不會完全停止,而是以「較低轉速」持續運轉,時刻監控室內溫度來調整壓縮機的轉速。有趣的是,雖然變頻冷氣的壓縮機是持續運轉,但因為定頻冷氣重新啟動壓縮機的瞬間耗電量較大,這也使得消費者若是經常開冷氣,且每次使用時間都較長的話,變頻冷氣反而會比較省電。只不過,若是家中使用冷氣的時間不長,較為便宜的定頻冷氣,反倒是較好的選擇。

壓縮機運轉速率
圖/ T客邦

EER與CSPF的意義

過去消費者挑選冷氣時,除了研究室內坪數及匹配的冷氣「噸數」之外,通常還會參考「能源效率標示」上的能源效率比(EER)。

EER的基本計算方式為冷氣的冷房能力(kW)除以使用電力(W),當算出來的數值越高,代表冷氣的能源效率越好且較為省電。但是自2017年開始,能源局改用冷氣季節性能因數(CSPF)取代了EER。

CSPF相對於EER,不僅考量了台灣人開冷氣的季節性需求,更將各種不同的運轉條件納入考量,不像EER僅抓取了兩個固定的數值來計算,CSPF對於冷氣的使用量估計更複雜,但也因此更加精確,貼近台灣民眾實際使用冷氣的情況。對於消費者來說,雖然EER與CSPF的計算方式不同,但不變的是,只要冷氣機的CSPF數字越高,同樣代表能源效率越高且較為省電,在選購邏輯上不需要進行改變。不過就廠商而言,有了CSPF當作參考,就能為台灣消費者打造更符合在地氣候的冷氣,甚至做出更省電的產品。

2017開始,能源效率標示上的EER欄位被CSPF正式取代,但是選購原則沒有改變,CSPF仍是越大越
2017開始,能源效率標示上的EER欄位被CSPF正式取代,但是選購原則沒有改變,CSPF仍是越大越好。
圖/ T客邦

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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