避免電影《世界末日》情節發生?NASA斥資百億、耗費7年,發射探測器主動撞擊小行星
避免電影《世界末日》情節發生?NASA斥資百億、耗費7年,發射探測器主動撞擊小行星

美國國家航空暨太空總署(NASA)的「雙小行星重定向測試」(The Double Asteroid Redirection Test, DART)探測器,在太空飛行將近10個月以後,終於在今天(27)早上撞擊了它的目標。

美東時間26日晚上7點17分(台灣時間27日早上7點17分),NASA發射一艘名為「DART」的探測器,以時速22,530公里的速度,成功撞向小行星「迪迪莫斯(Didymos)」的衛星「迪莫弗斯(Dimorphos)」,並且試圖改變其運動速度與行進軌跡。

在等待測試結果的過程中,位於美國馬里蘭州勞雷爾州(Laurel)的霍普金斯大學應用物理實驗室(APL)進行一場近乎即時的監測。當DART機載鏡頭捕捉到的連續圖像變得愈來愈大、愈來愈清晰,最後在信號丟失以前填滿了整個網路直播螢幕,證實探測器已經墜入「Dimorphos」,實驗室裡隨即爆發出一片歡呼聲。

在太陽系中,小行星「Didymos」和衛星「Dimorphos」互相環繞運轉,理論上對地球並不構成任何實際威脅,那麼NASA為何要大費周章進行撞擊實驗?

NASA
在探測器DART撞擊小行星前幾秒鐘,所看到Dimorphos的詳細視圖。
圖/ NASA

NASA籌備已久的「撞擊測試」,採取主動姿態保衛地球

根據NASA發布的訊息,這項實驗是整體行星防禦戰略的一部分,主要希望驗證「人為發射探測器主動撞擊小行星,是否能夠改變對地球產生威脅的星體軌道」。假設此次實驗成功,則代表未來人類有能力對抗致命的小行星(或彗星),避免災難電影的情節發生。

「精確測量小行星偏轉程度」是此次撞擊測試的目的之一。根據NASA內部的研究人員評估,此次撞擊預計會將「Dimorphos」的軌道距離縮短約1%,即影響大約10分鐘。也就是說,過去「Dimorphos」每11小時55分鐘圍繞「Didymos」一圈,經此次撞擊後,時間可能會縮短成11小時45分鐘。其餘變化,則有待人員後續追蹤並觀察。

根據《路透社》的報導指出,這項實驗耗資3.3億美元(約新台幣101億元)、長達7年的開發時間,旨在確認能否通過純粹的「動能撞擊(kinetic impact)」技術改變小行星的軌跡,以保護地球不受到任何傷害。任務團隊負責人南西.查博(Nancy Chabot)也表明,此次撞擊並不會摧毀整個小行星,只會產生隕石坑並且改變軌道。

NASA的行星防禦官林德利.約翰遜(Lindley Johnson)對此表示,「DART的成功,代表我們不再無力阻止這種類型的自然災害。」NASA局長比爾.納爾遜(Bill Nelson)同樣正向看待,「從本質上來講,DART代表在行星防禦取得了空前的成功,它是一項為全人類帶來真正利益的團結使命。」

NASA/Johns Hopkins APL
探測器DART撞擊對Didymos軌道變化的影響。
圖/ NASA/Johns Hopkins APL

研究仍在進行中:確認探測器DART促使小行星偏轉的有效程度

根據NASA內部官員所言,目前還無法「即時」看到撞擊的那一瞬間,因為撞擊位置距離地球約1,100萬公里,電波單趟傳遞需耗時36秒,而小衛星的功率有限,因此一些影像資料可能要等到明(28)日才能接收完畢。

而在接下來的幾周時間裡,NASA會將此次撞擊所產生的噴射物進行研究,以及精確測量衛星「Dimorphos」的軌跡變化,用來確認探測器DART促使小行星偏轉的有效程度。

以上實證結果,將有助於未來驗證和改進科學運算模型,並方便研究人員精確評估該項技術如何影響小行星偏轉。APL主管拉爾夫·塞梅爾(Ralph Semmel)針對這項史無前例的太空任務表示,「除了技術演示成功所帶來的興奮感以外,DART有朝一日能夠用來改變小行星的軌道,以保護我們所在的星球,並且保護地球上我們所知的生命。」

資料來源:NASAReutersCNN

責任編輯:侯品如

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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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