藍色起源火箭升空一分鐘墜毀,貝佐斯迎常態商業飛行首個挫敗
藍色起源火箭升空一分鐘墜毀,貝佐斯迎常態商業飛行首個挫敗

9月13日消息,當地時間週一太空公司藍色起源的新謝帕德號火箭在執行無人太空飛行任務的過程中出現故障,但太空艙逃生系統起效,既定科學研究任務被迫取消。

美國東部時間9月12日上午10點26分,藍色起源的新謝帕德號火箭從德克薩斯州西部發射升空,計劃在未載人的情況下進入亞軌道太空,執行科學研究任務。火箭上的太空艙攜帶了36個有效載荷,其中包括各種科學研究設備。

升空後1分零4秒,也就是火箭通常達到最大動壓時出現異常。一級助推器引擎噴出一團巨大的黃色火焰,火箭開始傾斜並來回擺動,促使太空船立即啟動緊急逃生系統。太空艙成功與火箭助推器分離,先是打開三個小型阻力傘來穩定太空艙並減緩下落速度,隨後三個主傘順利打開,太空艙安全著陸,但助推器直接撞到了地面,估計是徹底被毀。

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圖/ blue orgain

藍色起源在社交媒體推特上證實,火箭助推器出現故障,但逃生系統按設計運行。隨後藍色起源補充稱「助推器撞擊地面」,沒有人員傷亡報告。

今天的飛行似乎出現了異常,評論員在發射直播中說,這是突發事件,我們還不知道任何細節。但太空艙成功逃脫,正如你所看到的,拖傘已經打開,接下來就會打開主傘。

太空艙在降落過程中安然無恙。業內人士表示,如果艙內載人的話,他們會感到嚴重震動,但總體上是安全的。

美國聯邦航空管理局(FAA)表示,將展開調查,並叫停藍色起源的後續發射計劃,直至確定與事故有關的任何系統、流程或程序是否會影響公共安全。

「這是所有事故調查的標準做法」,FAA在一份聲明中說。

藍色起源是由亞馬遜創始人、前首席執行官傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)創立的太空公司。這是新謝帕德號火箭的第23次發射升空,也是第9次用於執行無人太空飛行任務。

這也是自2015年4月新謝帕德號火箭首次進行太空飛行以來第一次遇到嚴重問題。在首次執行任務時,新謝帕德號火箭飛行過程很順利,但助推器在嘗試著陸時墜毀。

自那以後,可重複使用的新謝帕德號火箭連續完成21次太空飛行。在用另一枚新謝帕德號火箭完成的6次載人太空飛行任務中,火箭將搭載的太空遊客安全送到太空邊緣,並順利返航。在人們看來,藍色起源似乎已經對亞軌道太空飛行瞭如指掌,未來任務會按部就班地進行下去。

太空飛行的失敗總是令人吃驚的,因為不僅有震撼的視覺效果,而且還會耗費大量時間和金錢。但是,無論航天技術再進步,人們都應該清楚太空飛行有失敗的可能性。

火箭是複雜的機器,還是依靠受控爆炸飛向天空,再小的問題都能打破“控制”的平衡。宇宙飛船往返太空也不是件容易事,太空環境非常惡劣,而返回地球的飛船要經歷極端速度和溫度,都可能會暴露出最小的設計或製造缺陷,有時甚至釀成悲劇。

今年6月份,阿斯特拉的一枚火箭發射失敗,導致NASA失去了兩顆研究颶風的立方體衛星。去年也發生一系列航天事故,其中包括火箭實驗室的電子號火箭和印度地球同步衛星運載火箭的發射失敗,以及俄羅斯一顆衛星在順利發射後未能完成入軌。

需要清楚的是,新謝帕德號火箭發射失敗與上述發射失敗事件還不能相提並論。進入地球軌道需要更高的能量,因此比亞軌道飛行還要困難得多。但是,沒有哪一類太空飛行是容易事。

現在說新謝帕德號火箭發射失敗將如何影響藍色起源和未來的太空旅遊為時過早,藍色起源首先要做的是搞清楚問題出在哪里以及如何解決。值得慶幸的是,藍色起源用於太空旅遊和科學研究的並不是同一枚新謝帕德號火箭。

本文轉載授權自:網易科技

責任編輯:黃翊禎、侯品如

關鍵字: #貝佐斯
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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

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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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