用AI回收太陽能板,台灣新創獲CES創新獎!TSGC如何讓加州、法國買單,還吸引Toyota?
用AI回收太陽能板,台灣新創獲CES創新獎!TSGC如何讓加州、法國買單,還吸引Toyota?

「能源永續」是2024年CES大會指名的重要趨勢之一,TSGC(鴻躉)則是本次在臺灣新創科技館中唯二獲選CES創新獎(CES Innovation Award)的團隊。

「我們預估現存的太陽能板全部汰換掉之後,會佔據全球1.5%的垃圾量,」TSGC共同創辦人暨執行長洪嘉聰(首圖)表示,過往「燒掉太陽能板」的處理方式從現今的標準來看,不僅不能接受,甚至無法從根本上解決問題。

舉例來說,加州佔據了全美三分之一的太陽能發電,加州法規近期禁止產生熱能等二次污染的垃圾處理方式,也是TSGC本趟來到美國的原因之一。TSGC專門處理太陽能板的回收與廢棄物再利用,在這趟CES美國行中將與CalRecycle(加州回收監管單位)、DTSC(加州毒物管理局)會面,更已經與加州某電力公司洽談合作。

是什麼原因讓美國加州政府願意與來自台灣、成立未滿2年的新創合作?

TSGC PV Circulator
TSGC處理太陽能板回收的機器PV Circulator。
圖/ TSGC提供

綠電也有可能不綠!生產、回收的碳排形成問題迴圈

「我們能為一片太陽能板減少300公斤的碳排,雖然看起來不多,但對於永續轉型的各個產業來說至關重要。」洪嘉聰表示,隨著美國潔競爭法案CCA和歐盟的碳邊境調整機制(CBAM)的上路,各項產品從製造、使用到回收的碳足跡都是檢核重點。太陽能雖然被認為是永續的能源,但太陽能板的製造和處理造成的碳排,反而成為另一項問題。

洪嘉聰解釋,太陽能板產業發展30餘年,儘管當前的使用年限為25年,不過價格在10年內下跌了8成、效率提升超過5成,對於電廠投資者來說,儘早換掉太陽能板,績效與獲利都能增加,因此當前太陽能板的實際壽命大約是11年。

那退役的太陽能板怎麼處理?目前的解決方案是燃燒。

「燃燒會造成溫室效應,而且會讓矽的剩餘價值變低。」洪嘉聰表示,雖然太陽能板只有矽、氟與塑膠等化合物,但是尺寸規格、材料厚度的不同都會影響拆卸與分解的方式,換句話說,回收業者需要研究出上萬種回收機制,以成本考量來說並不如直接燒毀來得好。在回收端缺少可行、永續、環保的解決方案。

不只是回收廠商!TSGC用AI幫綠電產業減碳

「我們團隊出身於台南大學太陽光電實驗室,本身就是研究太陽能的,研究研究就發現了這個問題。」洪嘉聰笑著說,看到市場痛點未能解決,就決定轉型處理太陽能板回收的需求。

簡單來說,太陽能業者只要將廢棄太陽能板送到TSGC的回收廠,TSGC將太陽能板放入回收儀器PV Circulator中,接著拆分出鋁、玻璃、矽、氟與EVA塑膠等元素,再將這些元素個別處理,例如鋁、玻璃可以直接賣掉,矽可以成為新太陽能板的材料,氟可以變成建材以增加強度,EVA塑膠則與台灣的塑膠大廠合作變成鞋墊等等。

TSGC PV Circulator
TSGC的PV Circulator處理完太陽能板後,由左至右分別產出氟、矽與EVA。
圖/ 曾令懷攝影

處理流程看似簡單,背後隱藏TSGC的一大關鍵優勢:把其他廠商視為大魔王的「辨識處理方式」,以AI自動化完成。

TSGC團隊深知不同規格的太陽能板,需要用不同的方式處理,因此透過AI學習不同規格的最佳拆解方式以及回收利用模式,「我們不能只賣設備,而是深入終端使用者需求,設備的稼動率才高。」洪嘉聰表示,TSGC並不想成為單純的設備廠商或回收業者,而是以軟體思維讓產品難以取代。

TSGC PV Circulator銑削運作畫面
TSGC PV Circulator處聽楊能板的銑削運作。
圖/ TSGC提供

挑選最適合的市場選擇:從美國走向世界

由於TSGC以軟體思維進行回收生意,商業模式也不是靠硬體販售,而是販售服務。除了處理的費用外,TSGC預期在3月增設Easycycle Online的新功能,為太陽能業者省下運輸的麻煩,同時開放直接在網上預訂處理服務;另一方面,處理完的材料對其他製造業來說都是原料,因此也能獲得收益。

TSGC Easycycle Online
TSGC的Easycycle Online服務預計於今年3月上線。
圖/ 曾令懷攝影

「我們只是一個小小新創、影響力不大,可是可以透過加州立意良善的法規leverage(槓桿),得到法規的背書,我們的服務就更有公信力。」洪嘉聰表示,前來美國除了看到商機,也希望透過與政府的合作增加曝光與信任,藉此打開通往歐洲市場的大門。

洪嘉聰透露,這一趟參展CES已經約好與法國國家電力公司、法國機場管理公司、法國國家鐵路會面,甚至P&G、Toyota都前來詢問TSGC的服務內容,是這一次參展的一大收穫。

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本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #CES
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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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