文科、150公分以下也能當宇宙飛行員!日本睽違13年首度招生,將打破無女性太空人限制
文科、150公分以下也能當宇宙飛行員!日本睽違13年首度招生,將打破無女性太空人限制

日本宇宙航空研究開發機構(JAXA)時隔13年招考太空人,今天公布報考資格,這次一改過去限定考生須具有理組背景的規定,首次「不限學歷」,文組生也有機會成為太空人。

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開放到明年接受報名,你,有興趣嗎?
圖/ astro-mission.jaxa.jp

日本放送協會(NHK)、讀賣新聞、時事通信社報導,JAXA過去曾5度招考太空人,上一次是2008年,這次睽違13年招考,招募人數為「若干名」,從12月20日起受理報名,明年3月4日截止;預定將進行4階段選考,2023年2月公布結果。

報導指出,JAXA設想未來太空人將可能會長期停留在太空,利用宇宙空間發展新型商務等,希望太空人招募能向各種領域的人才廣開大門。

因此在報名資格方面,前5次都限定報名者學歷必須是「4年制大學畢業以上學歷,限自然科學類學系」,且「須有自然科學領域3年以上實務經驗」;今年JAXA為了招募多樣性人才,廢除學歷規定,且3年以上實務經驗不限專業領域與職種,等同開放文組背景也可報考。

為配合太空船規格,限定身高為149.5公分到190.5公分者。上屆招考的身高限定為158公分以上,這次大幅放寬最矮身高,主因是希望能讓更多女性報名;且因為目前日本沒有女性太空人,本次招考將會加強向女性宣傳。

由於日本參加美國主導的登月任務阿提米絲(Artemis)計畫,獲選的太空人將有機會成為首位登陸月球的日本人。
訓練期7~-10年,

不過正式錄取後到搭乘太空船的訓練時間,有可能會長達7年到10年,且可能因為訓練情形與宇宙開發計畫變更等因素無法上太空。

日本至今為止招考過5次太空人,共錄取11人,目前有7人仍是現役太空人,全都是男性,截至今年11月的平均年齡為52歲,需要盡速培育後進。

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圖/ astro-mission.jaxa.jp

日本防衛大臣岸信夫今天前往山口縣防府市視察航空自衛隊防府北基地時表明,「第2宇宙作戰隊」2022年度將在防府北基地成軍,對利用電磁波妨礙人造衛星的活動進行警戒。

日本產經新聞報導,明年度將成軍的第2宇宙作戰隊(第2太空作戰隊)員額約20人,目前已在新年度預算概要需求中編列約7000萬日圓(約新台幣1700萬元)的廳舍建設費等。

第2宇宙作戰隊主要任務是使用專用設備,掌握日本人造衛星是否有受到電磁波等電波妨礙狀況。

岸信夫今天視察後受訪時說,透過把太空、網路及電磁波等新領域跟陸海空傳統領域相結合,來適應各種不同的戰爭樣貌,是攸關存亡般重要。

他說,基於這樣的認識,防衛省將強化在太空領域的能力。

日本已在東京都府中市的航空自衛隊府中基地,成立負責警戒人造物體接近日本人造衛星任務的「宇宙作戰隊」,屆時配合第2宇宙作戰隊成軍將重新編成為「第1宇宙作戰隊」。

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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
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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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