讓企業靠發電機賺電費!能源新創慧景聯手老牌大廠,進軍輔助服務市場
讓企業靠發電機賺電費!能源新創慧景聯手老牌大廠,進軍輔助服務市場

台灣AI新創團隊、專注再生能源領域的慧景科技,在成立5年之際,今(20)日宣布與老牌發電機大廠至盛工業合資成立「昱衡能源」。將攜手協助用電戶運用自用發電機設備,進軍台電電力交易平台的輔助服務市場。

AI軟體、機電業者聯手,進軍電力市場

慧景科技主要運用AI主動監測太陽能發電廠,即時監控案廠狀態,並實現一站式管理。目前即時監控數量超過3,200個案場、總裝置容量超過1.5GW,IoT設備數量超過10萬個,在台灣市占率超過45%,可說是台灣管理最多能源資料的平台。

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截至目前,慧景科技即時監控數量超過3,200個案場、總裝置容量超過1.5GW,IoT設備數量超過10萬個,在台灣市占率超過45%。
圖/ 慧景科技

合資對象至盛工業,是成立超過40年的老牌發電機專家廠商,專注在消防、給排水與柴油引擎發電機設備的製造與研發。

慧景科技、至盛工業合資成立的「昱衡能源」,慧景持股75%股份,至盛工業25%。分工上,慧景主導輔助服務能源平台與自動化規劃,至盛提供機電專業與發電機設備,昱衡定位為可提供電力、自動化軟體的解決方案的電力聚合商。

所謂的電力聚合商,類似「經銷商」的概念,旗下管理多家用電戶,當電力公司需要大家一起減少用電時,就能透過經銷商,達成抑制用電。而當經銷商掌握越多的用電戶,就可以跟電力公司協議較好的方案,來回饋底下的用電戶。

技術門檻高,投入即時、補充備轉服務

為擴大電力市場參與,台電在去年成立「電力交易平台」,讓分散在民間的電力資源提供台電調度,吸引許多電力資源業者躍躍欲試。

目前台電日前輔助市場可交易的商品分為調頻、即時、補充備轉3大類,差別在於反應時間的快慢與服務時間長短,快至毫秒級慢至30分鐘內反應。發電機組故障時,這三種商品會接棒上場救援電網平衡。

相對「調頻」備轉吸引眾多儲能業者擠破頭投入,慧景科技副總經理詹前鋒指出,「即時」、「補充」備轉投入的人較少,主要是自用發電機設備牽涉到電路線路結構,以及資通訊軟體自動化能力,需要一定的技術門檻,而未來昱衡也將投入這兩大市場。

電力交易平台
為擴大電力市場參與,台電在去年成立「電力交易平台」,讓分散在民間的電力資源提供台電調度。
圖/ 台電

延伸閱讀:台電靠電力交易平台找救援投手!首批玩家安瑟樂威解密運作模式

新購發電機投入輔助服務,估6年回本

昱衡能源將瞄準冷鏈空調、24小時穩定大量用電的產業,實際的合作模式有兩種:

  1. 昱衡把發電機送給企業,企業可每月收發電機的租金,但該發電機參與輔助服務市場的費用,歸昱衡所有。
  2. 另一種則是企業自購發電機,不但能確保台電跳電時,廠區不停電;平時參與輔助服務還能獲取額外收入,費用與昱衡分潤。詹前鋒試算,「廠區採購一台800kw柴油發電機,透過參與輔助服務市場獲取額外收入,設備資本支出預估4~6年回本。」

不過參與電力交易平台的門檻,至少累積擁有1MW(百萬瓦)的調度量,慧景科技產品總監陳韋婷表示,「目前昱衡規劃,至盛工業旗下有兩間子公司,作為昱衡的示範場域,將導入慧景的控制設備與軟體平台。」接下來,昱衡勢必需累積足夠的企業用戶,才能參與電力交易平台。

工廠緊急狀況時需靠發電機支撐,技術是挑戰

在挑戰方面,過去工廠的電線線路,主要預留給「消防發電機設備」,當市電供應停止時,作為備用的緊急電源供應來源。

未來若是想參與輔助服務市場,備用發電機將是因應「產線需求」,必須進行電線線路調整。換言之,當台電通知調度電力時,工廠必須切斷市電,改靠發電機支撐產線用電需求。 攸關影響產線電力,相當考驗昱衡的技術能力。

目前昱衡已有5人取得台電電力交易平台的資格證照,年底前將持續擴增人力。慧景科技從純太陽能監控跨足廠房設備調度服務,把技術延伸到更多元的應用場域,同時也增強了台灣電網的韌性。

責任編輯:錢玉紘

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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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