排碳大戶減碳解方!盤點最具潛力4大技術,助重工、航空、畜牧業跟上零碳腳步
排碳大戶減碳解方!盤點最具潛力4大技術,助重工、航空、畜牧業跟上零碳腳步

從節能減碳到淨零排放,除了仰賴生產方式、使用行為的改變之外,加大對於新技術、特別是潔淨技術(clean technology)的發展與投資,才是更根本的解決方案。根據投資網站investopedia定義,清潔技術泛指改善環境永續的創新技術與應用,常見如再生能源、新的回收方法與環保做法。

當2050年淨零排放已成為國際共識與目標,為了減少二氧化碳排放,各國除了發展再生能源外,也積極協助排碳大戶石化、鋼鐵、水泥、貨運、航空與海運產業「脫碳」,包括綠色氫能(green hydrogen),碳捕集、利用與封存( Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS)等技術,都是備受矚目的減碳解方。

全球氫能源投資,未來10年逾3,000億美元

在全球極力「減碳」的同時,各國從政府到企業,近年來也將資源投注到另一項化學元素上:氫。根據國際氫能委員會(Hydrogen Council)今年2月發布的報告,未來10年全球氫能源投資將超過3,000億美元,約占能源產業總投資的1.4%。

氫是地球上最豐富的元素之一,廣泛應用在工業、交通活動,如製作甲醇、氨等化學藥劑時的原料、汽車上的氫燃料電池,就連半導體晶圓製造、鋼鐵業煉鋼也需要使用氫氣。

Toyota MIRAI
Toyota最具代表性的氫燃料電池車款Mirai,2020年底新版Mirai續航力宣稱達850公里,且因為補充能源方式是「加氣」,加氣速度比電動車電池充電速度快得多,加滿氣只要10分鐘。

各界之所以對氫寄予厚望,是因為氫氣也可以當燃料使用。然而,目前製造氫氣的方式,主要是使用甲烷、石油等化石燃料,被稱作是骯髒的「灰氫」;一旦改採太陽能或風力等再生能源電力,將水電解後產生氫,這種用綠電產生的氫氣,就稱為「綠氫」。 而運用綠氫製造的氫燃料電池,再用於發電,就可大幅減少碳排量。

也因此,開發綠氫已被視為邁向淨零排放不可或缺的環節。只不過目前使用再生能源生產氫氣的數量仍非常有限。一方面是價格偏高,國際再生能源機構(IRENA)的《綠氫:政策制定指南》指出,綠氫價格仍比灰氫高2~3倍。另一方面是缺少專用基礎設施,相較全球天然氣輸送管道超過300萬公里,氫氣輸送管道僅約5,000公里,仍有待擴大規模。

中研院院長廖俊智
未來,人類應該思考如何從大氣取得二氧化碳,而不是去挖石油。

為了減少二氧化碳排放,各國積極投入CCUS技術。根據國際能源總署(IEA)4月的統計,全球共有22個商轉的CCUS設施,每年可捕獲4,000萬噸二氧化碳。

CCUS技術簡單來說,就是從工廠的煙囪捕捉二氧化碳,再將其封存到乾枯的油田井,不排放到大氣中,或再利用,製作燃料或化學品等。

為何二氧化碳可以封存到油田井?專研碳管理技術多年的中研院院長廖俊智指出,「在美國德州產油的地區,本來就是用二氧化碳把油擠出來,現在只是再把二氧化碳壓下去,把岩石的縫隙填滿。」

表
圖/ 數位時代

近年來,二氧化碳捕捉出現了新方法,不同於從工廠的煙道捕捉二氧化碳,而是從空氣中直接捕獲碳,又稱為 「直接空氣捕獲(Direct Air Capture, DAC)」,捕捉方式是運用像大型空氣清淨機的設備,去除空氣裡的二氧化碳,將是未來高耗能製造業的減碳救星。

廖俊智認為,未來20年內,人類應該思考如何「從大氣取得二氧化碳,而不是去挖石油,這些二氧化碳還可作為燃料、化學品、建材等。」

延伸閱讀:遏止暖化加劇!日本燃煤電廠封裝「超臨界二氧化碳流體」打入地底

減碳最好解方?提早將碳、氫分離

不過,他進一步表示,比起工廠捕碳、空氣中捕碳,最好的方法還是從源頭解決——避免二氧化碳形成。舉例來說,天然氣是由甲烷(CH4)組成的氣態化石燃料,中研院正在研究如何在天然氣燃燒發電前,就先把碳(C)、氫氣(H2)分開,提早阻絕二氧化碳的生成。

具體作法是在發電廠、石油、鋼鐵業旁蓋一座甲烷分解爐,分解的氫氣可以用來發電,碳則可混合在土壤改善土質,或應用於高級碳材。

這項技術預估最快3~5年內就可做大規模測試,希望10年內落地。不過廖俊智也坦承,該方式的缺點是會讓能源效率降到原來的60%,因此將需要更多天然氣來發電,「但這是二氧化碳捕捉最簡潔的方法,沒有比這個更好的做法了。」

CO2,暖化
圖/ shutterstock

然而,不只化石燃料排放大量的二氧化碳,耕種、養殖占全球溫室氣體排放高達19%,超越交通運輸,特別是牛群排放的甲烷,造成暖化程度更是二氧化碳的28倍,蔚為風潮的人造肉技術,將有機會壓低畜牧業排碳問題。

為了讓人類減少吃動物肉的頻率、達到減少碳排的效益,目前市面上有兩大替代方案。第一種是由美國Beyond Meat、Impossible Foods等新創企業帶動的植物性肉品風潮,另一種是在實驗室培養出的肉類,科學家從活體動物身上取得部分細胞,讓細胞自行繁殖,製成食用肉品。

以色列食品新創Aleph Farms指出,相較傳統畜牧生產的牛肉須耗時2年,實驗室製造的牛肉僅需3個月。2020年12月,新加坡更成為全球首個批准販售實驗室培養肉的國家,加快商業化腳步。

不管是哪一種人造肉,不只降低了土地與水的使用,碳排放也能減量,被視為能取代農牧業的未來技術。不過,人造肉平均成本較牛絞肉高出86%,要等到更多業者投入市場,價格才可能降低,食用率才會更普及。

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責任編輯:郭昱彣、張庭銉

關鍵字: #節能 #能源科技
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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