「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
2007.01.15 |

「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法,」今年就讀台大電子所博七的林建志指出。從博二到博七超過五年的時間,林建志都是台大與聯發科技整合無線通訊實驗室的一員,實驗室從草創初期到揚名國際的這段過程,幾乎就等於他博士班的經歷。 每月兩次與實驗室指導教授們的進度會議,是他快速累積專業知識的來源。跟一般博士班學生只跟著指導教授做論文的方式不同,這個實驗室結合了各領域專長不同的教授,每次的進度會議大約都有五到六名教授主持。

**自己得給自己壓力

** 以林建志為例,他的研究領域主要在無線硬體部分,但包括高頻、訊號、系統等方面,每次的會議都必須準備充分,才能面對各領域不同教授的問題,「meeting是壓力的來源,但這些壓力是自己給的,」他指出,透過每次的會議,不僅能從教授們提出的問題中找到自己思考的盲點,更能因此督促自己涉獵更多領域的知識,「各教授都有不同的專長與方法,每次往來都可能是一次新的學習經驗。」正由於五年來紮實的學術訓練,二○○五年,由他做的關於超寬頻的研究論文,獲選為ISSCC(國際固態電路會議)論文。 除了在本身學術的研究之外,身為實驗室的一員,最大的收穫則來自國際交流。林建志指出,除了不定期邀請國際級的大師來演講之外,每年也會定期到國際各大學做國際訪問,「國際訪問其實對研究本身幫助不大,但學習的是國外大學討論的方式,」他指出。 印象最深的,是之前參訪美國柏克萊大學的經驗,他們非常重視「圓桌討論」,不同專長背景的學生會組成小組,從各自的領域提出對問題的解答。此外,美國大學也非常重視文獻探討,從文獻蒐集、討論、分析,再從既有文獻中找到創新的想法,進而針對創新想法做全新研究,產生原創數據,相對地,台灣因受限於研究資源與條件,往往只能拿國外的數據來模擬找出可行的方法,研究原創性較為不足。 這套重視討論的做研究方式,隨後也成為實驗室中的重要精神。由學生們自主式的討論,從各自領域中提出解答,讓研究更完整,他舉例,曾經和三、四位同學一起研究過3G系統,貢獻各自專長彼此交流後,不僅解決問題,更因此建立起多元的能力。

**一切得靠個人摸索

** 「當博士生一開始會很迷惘,既找不到論文方向,對未來也無所適從,」林建志指出剛念博士班的心情。由於相較於碩士班,博士班的時間更長,畢業論文的要求更高,也不像碩士班時期有學長帶頭做研究,一切要靠自己探索。 他指出,過去幾年,大約每學期會與聯發科相關人員正式開會一次,由指導教授提出未來想做的研究領域與聯發科討論,聯發科也會提出本身在產業中看到的機會,但短期內暫時不會投入人力的研究領域,雙方討論後,也讓他漸漸找到論文的方向。 透過學術與產業交流,也可讓他建立起對未來科技發展更寬闊的視野。聯發科技設計技術、資訊暨製造工程副總經理張垂弘就指出,當面臨實際產業內的問題,會回過頭來請實驗室的教授與學生進行論文研討(paper study),從學術上已有的理論中找出可行方案,協助解決實務面的問題。 林建志指出,透過這樣的模式,一方面可以了解產業最新動態以及廠商關心的重點,慢慢修正自己的研究方向讓成果更有價值,另一方面,也可因此讓自己更清楚未來的發展。 經歷過台大電子所博士班七年的學習與訓練,在未來的職場與人生的發展上,林建志比別人更多了一份信心。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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