【觀點】印尼小島海平面上升,告上瑞士水泥巨頭!占全球4成排碳量,傳統營建業轉型怎麼做?
【觀點】印尼小島海平面上升,告上瑞士水泥巨頭!占全球4成排碳量,傳統營建業轉型怎麼做?

2024 年剛開始,心元投資的負碳建材新創 Partanna 就傳來好消息,其技術獲得全球混凝土設備大廠 TopWerk 肯定並簽署三年獨家合作協議,TopWerk 將正式向其現有的全球客戶群推薦 Partanna 的創新負碳建材,帶領 Partanna 走向更規模化的商業應用場景。

一直以來,營建業就是排碳大戶,占全球約四成的排碳量。其中,很大原因來自於,在混凝土中負責「黏著」的水泥,在高溫煅燒的產製過程中,會排放大量二氧化碳。而 Partanna 的創新處在於,其研發出可取代傳統水泥、且不需要高溫煅燒的新型黏著劑,因此不會排放二氧化碳,且這項新型黏著劑在固化過程中還會吸收二氧化碳,也因此被稱作「負碳」建材。

一項新技術,要能被傳統企業、特別是更保守的營建業所認可,絕對不是一件簡單的事,而我們從 Partanna 和 Topwerk 的合作,可以觀察到一個跡象:營建業正面臨著迫切的減碳轉型需求。

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負碳建材新創 Partanna研發新型黏著劑,讓建造過程不會排放二氧化碳。
圖/ partanna

營建業轉型歐美怎麼做?氣候變遷、法規、客戶都待改善

首先是,在 2050 年淨零碳排的趨勢下,營建業已經成為重點檢討對象。

例如,在 2022 年,印尼小島島民就以氣候暖化造成海平面上升、讓島嶼面積變小,影響居民生計,一舉告上全球排碳量前五十大的瑞士水泥巨頭 Holcim,要求該公司賠償島民因為氣候變遷造成的損失。儘管這項訴訟可能是象徵意義大於實質意義,但對國際大廠來說,仍是不容忽視的警訊,也是促使其加快轉型腳步的驅動力。

其次是來自法規的推動。

在減碳腳步更快的歐洲,已有許多國家將建築物碳排納入法規。例如,瑞典規定從 2022 年起,新建築都得申報該棟建築物的碳排量,通過審核才能獲得建築許可證的批准。法國也在同年推出 RE2020 環保法規,要求新建築需評估碳排生命週期(Life Cycle Assessment,LCA),也就是把建材生產、營建運輸、建築使用、拆解建築物、廢棄物處理等過程中會產生的碳排都計算出來,並加以規範碳排上限。

另一個加速產業轉型的關鍵,來自客戶。

作為美國營建業大戶,美國各大州和拜登政府在最近幾年紛紛響應「購買潔淨能源」(Buy Clean)政策,希望以政府巨大的採購能力,支持減碳建材廠商,以加速建築產業去碳化。在挪威,政府的公共建設標案也把「營建運輸過程」的碳排納入考量,會優先選擇已採用電動化設備(如挖土機、起重機)的廠商,激勵當地工業用車加速轉向電動化。

在大環境趨勢、法規到客戶的驅動下,對營建業來說,如今,減碳已經不是選擇題,而是必考題。對碳足跡的掌握,將成為未來營建業者的關鍵競爭力。

上述提到的水泥大廠 Holcim 更宣布,目標在 2050 年停止銷售水泥,轉型成為「脫碳建築」(decarbonizing building)解決方案商,預期將帶動更多建材業者擁抱減碳技術。截至 2023 年,Holcim 的減碳系列產品已經占其年營收約 20%。

傳統產業迫切轉型的當下,是新創落地產業的大好機會,但過程中也要站在大廠角度思考,如何降低創新產品的採用門檻。例如,Partanna 的負碳建材,能直接用於既有混凝土生產設備、而不用「顛覆」整條產業鏈,對作為混凝土設備商的 Topwerk 和傳統營建業者來說,接受度更高。

從原料、建設到重建,我相信在每一棟建築物的生命週期中的每個環節都有不少創新機會。更棒的是,在產業創新的同時,也能為環境帶來更多正面影響力,就像 Partanna 的負碳建材竟然也能用在珊瑚礁復育,對此我相當期待!

責任編輯:蘇柔瑋

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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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