貨運塞港強碰聖誕節、新年購物潮！零售業者端出這兩大對策|數位時代 BusinessNext

禮物全卡在海上！全球嚴重塞港又強碰年底購物潮，零售業端出這兩大對策

根據海洋情報諮詢機構Sea-Intelligence統計，現在全球貨櫃輪準點率只有約四成，大型零售業者為了確保貨物順利運達，也提出兩大新的因應策略。

策略一：用散裝船載貨櫃

海運貨船大致可分為「貨櫃輪（Container Ship）」、「散裝船（Dry Bulker）」兩種，貨櫃輪都是運輸鞋子、衣服、家具這些工業製品，並裝在貨櫃中運輸，會有固定的航線跟航班；散裝輪則是運輸如：鐵礦砂、煤炭這些原物料，不是以貨櫃來裝運，沒有定期的航班跟航線，台灣的航運三雄（長榮、陽明、萬海）都是主攻貨櫃輪生意的公司。

最近因為全球缺船、缺櫃問題，有些業者把腦筋動到散裝航身上。國際貨攬業者施耐德（Schneider National）向《華爾街日報》表示，許多客戶都面臨貨物延遲問題，因此他們跟德國的散裝航商Schulte & Bruns 合作，改用大型散裝船還運送貨櫃。

散裝船的設計，本來就不是拿來運送貨櫃，因此配有吊船的散裝船，會比較適合，而且運費通常會比貨櫃輪貴一點，運送的速度也會比較慢。但好處是，因為船比較小，可以避開一些壅塞的大型港口，在缺船、缺櫃的情況下，仍然受到歡迎。施耐德商務長Jim Filter提到：「我們從來沒有把貨櫃放在這麼小的船上過。」

雖說利用散裝輪運貨櫃，是缺船、缺櫃的解方，這卻也會讓散裝貨輪的運力，變得更加吃緊。這樣的做法，跟去年民航客機班次減少，導致空問的艙位不夠，許航空公司將客機的客艙改裝，拿來運送貨物一樣，有異曲同工之妙。

策略二：零售商直接簽長約包船

西方的聖誕節、感恩節，以及中國的黃金周假期將到來，零售商要提前備好商品庫存，但是搶艙、搶櫃實在太辛苦，乾脆包船來運貨。

像是亞馬遜（Amazon）、沃爾瑪（Walmart）、Target、阿里巴巴等零售巨頭，近期都傳出直接包船來運貨，開闢自家的專屬航線。北美大型零售商Dollar Tree最近對外透露，為了讓貨物運送更穩定，已經簽訂了一艘三年合約的大型貨船，近期就會首航，並預計還會陸續有更多長期合約的包船加入。

即便做了這些準備，亞馬遜、沃爾瑪日前仍警告，今年聖誕節許多貨物仍可能出現缺貨的狀況，海運研究機構Drewry也指出，高昂的運費可能讓進口服飾、玩具等等商品成本提高3%，體積大的電器、家具情況恐怕更嚴重。

塞港、塞船問題已經持續大半年了，短期原因是變化難測的變種病毒疫情，長期來看，就算船運公司砸錢買更多的船，港口的作業效率若無法提升，依舊是無法解決問題，這也難怪長榮航運總經理謝惠全會說「塞港恐怕會成為新常態」，面對這波挑戰，零售、出口業者能做的，就是盡早規畫好出口時程，因應可能面臨的延遲。

責任編輯：錢玉紘

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AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。