日廠投入氨氣發電,降低環境負擔亞洲將成最大潛在市場
日廠投入氨氣發電,降低環境負擔亞洲將成最大潛在市場

淨零排放(Net Zero)成解決當前溫室效應的重要課題,而在國際碳中和趨勢下,尋求燃燒後不產生二氧化碳的替代燃料更成為當務之急,其中最受矚目的便是氫與氨。

由於與氫相比,氨具有製造、運輸、儲存成本低且燃燒效率高的特性,更多了應用上的便利性,更成為極具發展潛力的能源選項之一。

根據《日本經濟新聞》報導,三菱重工將研發讓輸出功率超過20萬千瓦的大型渦輪發動機也能夠使用氨氣的設備,不會排放一般氨氣發電設備所會產生的氮氧化物,能夠抑制環境負擔,加上氨氣發電在燃煤火力發電興盛的亞洲地區容易進行轉換,且在俄烏戰爭引發能源供應危機後,也開始出現應追求能源多樣化的聲浪,然而於此同時,氨氣供給不足的疑慮也讓供應鏈與發電效率的改善成為其課題。

600度排熱分解液化氨,燃燒氫來作動渦輪發動機

三菱重工所研發的大型渦輪發動機是使用運轉時超過攝氏600度之排熱的一部分,來將液化氨分解成氮與氫,接著燃燒排放的氫來作動燃氣渦輪發動機,並以該熱再次分解液化氨。

使用液態氨之大型渦輪發動機發電示意圖
使用液態氨之大型渦輪發動機發電示意圖

新設備將於2030年代商用化,約可提供約2萬5000戶一般家庭用電,只要將既存設備從燃煤修改成燃氣來設置,設置成本可壓低至新建置氫氣渦輪發動機的1成。

另外,相較於電力輸出越大則越需要的發電設備設置數少,可提升設備管理的效率等。

三菱重工將目標放在純燃燒氨氣之輸出功率4萬千瓦的中小型燃氣渦輪發動機於2025年實用化,中小型將適用於工廠等自用發電,主要看好新加坡等燃料自給率較低之東南亞地區的需要。

其他重工也紛紛投入氨氣活用,IHI從製造、運輸到活用的完整供應鏈來進行研發,並已進入對一般家庭供電的大規模驗證實驗階段;川崎重工於2021年便已開始大量運輸負33度之液化氨的海運業務。

以再生能源產氫製氨再加以混燒發電的流程圖
以再生能源產氫製氨再加以混燒發電的流程圖

川崎重工將於沖繩進行燃煤混氨發電驗證實驗

川崎重工將於2026年3月在沖繩電力的具志川火力發電廠,啟動燃煤混氨的氨氣發電驗證實驗,確認燃燒程度與安全性等以求順利業務化,進而實現替代燃煤火力發電。

川崎重工將於該發電廠的1號機(輸出功率15萬6000千瓦)安裝燃燒器、鍋爐、儲存槽等,並於2023年3月與沖繩電力等一同調查導入成本等,作為未來業務化的評估參考。

一般若要從縣外運輸燃燒所需氨氣會需要起卸基地等,而沖繩受到地形限制有其困難,因此便改採由具備氨氣製造技術、源自東京工業大學的新創企業TSUBAME BHB在沖繩直接製造氨氣。

H-25中小型燃氣渦輪發動機
H-25中小型燃氣渦輪發動機

冷卻運輸成本低,可用於使用大量火力發電的亞洲市場

各廠競相投入研發的原因在於氨氣發電有兩大優點,首先,氨氣的液化溫度為負33度,與液化氫負253度相比較接近常溫,可以壓低冷卻成本,亞洲以島國居多,而氨氣便於海上運輸,預估未來需求將以亞洲為中心擴散。

再者,容易從在亞洲所大量使用的燃煤火力發電進行轉換,燃燒速度與煤炭相等,只要將既存燃煤火力設備進行小規模改造便可使用,發電成本每1千瓦.時為23.5日圓,算上運輸成本後可以壓低至氫氣的1/4。

根據英國智庫碳追蹤倡議(Carbon Tracker Initiative)指出,全球燃煤火力發電廠中新建的80%、既有的75%都在亞洲;而在國際能源署(IEA)的調查當中,亞太地區佔世界能源需求的7成,預估即便到2040年燃煤火力仍將佔發電來源整體的4成。

據日本經濟產業省評估,氨氣的全球市場將在2030年達到7500億日圓,2050年更加膨脹到7兆3000億日圓,亞洲需求的擴大已成為其中主力,日本也把目標放在於2050年時建立起1億噸規模的供應鏈。

氨氣供應鏈的擴充將成為未來普及的關鍵

然而所要面對的課題是供應鏈的擴大,氨氣全球產量的約有8成為肥料用,目前幾乎未被用於發電,若隨著電力用需求的增加,有可能導致既有產業供需失衡而供不應求,且氨氣帶有毒性,與其他化學物品相比管理上也較不易。

氨氣供應鏈的擴大,將有必要透過生產設備的大規模化或高效率化,來提高能源領域的需求,隨著烏克蘭情勢而導致全球能源供給動盪,是否能夠儘早確立氨氣生產技術將成為氨氣發電普及的關鍵。

參考資料:日經日經沖繩電力三菱重工三菱重工

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #淨零碳排 #氫能
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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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