加油也要碳中和!中油衝前鋒推出為全球首座組織碳中和加油站
加油也要碳中和!中油衝前鋒推出為全球首座組織碳中和加油站

為應對全球氣候變化、實現碳中和目標,台灣為了與國際接軌,提出2050年希望能達成辦公室和生產據點100%淨零排放達到碳中和目標。台灣中油公司今日宣佈「台南前鋒路加油站」達成2021年度組織碳中和目標,並舉辦「加油碳中和,中油衝前鋒」組織碳中和授證儀式。

台灣中油表示,前鋒路站是全國第一座碳中和加油站,也是全球第一座採用PAS 2060規範(實施碳中和參考規範)且經BSI英國標準協會進行第三方查證完成的組織碳中和加油站,透過授證展現台灣中油配合政府2050淨零碳排政策的決心與努力。

台灣中油指出,所謂的組織碳中和,係指將碳中和的標的物設為某一特定組織單位實體,以前鋒路站為例,利用ISO 14064-1標準進行溫室氣體盤查後,取得前鋒路站於特定期間的營運設備及工作人員等產生的溫室氣體排放量後,藉由減碳措施及碳抵換等來抵銷其排放量,進而達到零排放的目標。

中油前鋒路站是黃金級綠建築,也是全台第一座多元智慧能源加油站,集合屋頂型太陽能及天然氣燃料電池兩種發電系統,輔以台電電網,透過釩液流電池及鈦酸鋰電池兩大儲能系統進行調節,達到節能減碳效果。

依實際監測結果,在2021年度前鋒路站多元智慧能源系統可達約25噸CO2節能減碳量,2021年12月底前鋒路站啟動溫室氣體盤查與組織碳中和程序、2022年2月取得「ISO 14064溫室氣體盤查證書」,未來透過國際具公信力的「自願碳抵換管理平台」Gold Standard購買在地碳權(彰濱風力發電),在地抵換,依PAS 2060規範完成碳中和。

中油表示,在推動過程中,前鋒路站同步強化社區互動舉辦社區畫展、在地小農市集及社區互動課程,成為環境友善且開放的場域,連續二年獲得國家企業環保獎銀級獎。

此外,為達2050淨零碳排目標,台灣中油從生產端到銷售端也同步加強碳管理,規劃朝「優油」、「減碳」及「潔淨能源」三大目標,全面加速轉型升級。2020年起進口碳中和液化天然氣並於2021年與台積電簽訂「天然氣碳中和計畫合作意向書(MOU)」,2021年進口碳中和乙烯,這是台灣首次也是全球首例,今2022年已和國際知名油公司簽署碳中和原油之MOU,將完成採購第一批碳中和原油,進一步從排碳源頭當起領頭羊,示範先行管制。

台灣中油表示,加油站與民眾日常生活息息相關,未來亦將配合2050年淨零排放關鍵戰略─推動「淨零綠生活」,視能源政策調整,規劃朝單一及複合能源供應,如加油、換電及加氫等方向延續加油站營運能量,建構低碳商業模式,創造綠生活產業鏈,同時帶動國內企業繼續朝2050年淨零碳排國家目標努力,持續將環保與永續的概念融入營運,善盡企業社會責任,留給下一代美好環境而努力。

責任編輯:吳秀樺

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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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