Meet大南方|中鋼拚低碳轉型!「2030年減25%碳排」如何達標?拆解5階段製程
Meet大南方|中鋼拚低碳轉型!「2030年減25%碳排」如何達標?拆解5階段製程

工業重鎮——高雄如何做到減碳轉型?在「2024亞灣新創大南方」論壇上,中國鋼鐵公司(以下簡稱中鋼)環境保護處組長張致瑋分享企業內部的解方。

「鋼鐵是工業之母,這是大家耳熟能詳的一句話,任何製造業都需要使用鋼鐵材料。」張致瑋表示,台灣在2023年的鋼鐵相關產業總共創造了7兆元產值,總就業人數超過110萬人,「正因為產量大,導致溫室氣體排放總量大,所以需要努力做好節能減碳工作。」

而作為國內規模最大的鋼鐵企業,中鋼有責任做出良好示範。

張致瑋指出,中鋼已經於2021年在董事會底下成立「節能減碳及碳中和推動小組」,由董事長本人親自主持,透過廣泛蒐集資料、研讀分析,並與國外鋼廠、設備廠商、學研單位交流,規劃企業內部如何邁向2050年碳中和目標。

此外,中鋼也在2023年成立「數位轉型推動小組」,在營運、生產及設備等3大領域規劃智能化系統,意思是從煉鐵、煉鋼、軋鋼等製程陸續導入AI智慧製造,「我們的目標是要在2025年減少7%年碳排、2030年減少25%年碳排,最終朝碳中和(淨零碳排)的方向前進。」

「碳排巨獸」中鋼如何做到減碳轉型

但要如何實現淨零碳排?張致瑋分享,中鋼在「製程5階段」都推動數位轉型。

1.原料階段:研發AI配煤技術,降低原料採購成本

首先是在原料階段,因應多元料源策略,中鋼建立「AI智慧配煤技術」,即時調整不同品級的冶金煤料配比,除了能穩定焦炭強度與品質,還具備自我學習及智能建議調整功能,突破過往的煤料配比組合與設備操作限制,進一步增加高性價比煤料的採購與運用彈性。

「預估每年可以降低原料成本約新台幣7,500萬元。」

2.煉鐵階段:導入AIoT建立智慧高爐

進入煉鐵技術後,中鋼打造國內首座智慧高爐,即運用AI演算法開發27項智能模組,將高爐生產的重要資訊指標及數據彙整於煉鐵智慧平台,使操作人員能透過可視化圖形即時掌握高爐狀態,並且精準調整投入原料。

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中鋼打造國內首座智慧化高爐。
圖/ 中鋼提供

3.煉鋼階段:開發合金投料AI預測系統

接著進入煉鋼階段,中鋼開發一套「合金投料AI預測系統」,這套系統能夠依照客戶訂購的鋼種產品,推算鋼液合金添加的最佳組合,並且具備每日驗證機制協助AI模型持續自我學習及優化,確保預測結果越來越精準。

4.軋鋼階段:熱軋工場導入智慧化系統

進入軋鋼階段後,中鋼也紛紛在各個熱軋工場導入智慧化系統。舉例來說,於第一熱軋工場加熱爐導入「智能化溫控系統」,結合預測、最佳化及機器學習等AI技術,精準掌握鋼胚實際加熱升溫狀況,並提高鋼胚實際溫度預測準確性。

張致瑋指出,公司每年可節省燃耗成本達新台幣2,738萬元,以及達成年減碳14,228噸CO2e的效益。

5.成品階段:鋼捲倉儲吊運天車AI技術

最後在成品階段,中鋼已經整合「儲運管理」、「板車車輛報到」、「天車指揮」、「板車車輛影像辨識」及「天車控制」等五大倉儲相關系統,以此提升速度控制及板車掃描效率。

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中鋼碳中和路徑與策略規劃。
圖/ 中鋼提供

邁向碳中和,中鋼遇3大挑戰

對於碳排巨獸而言,這絕對不是一條輕鬆的轉型之路。

張致瑋直言,中鋼邁向碳中和的過程遇到很多挑戰,主要分成3個面向:一是技術,目前大多數的關鍵低碳技術都尚未達到商業化或經濟可行的階段;二是資源,例如還原鐵、廢鋼、綠氫、綠電等關鍵資源都欠缺穩定供給來源,而且成本高昂,導致企業在使用這些資源時很難保持經濟效益;三是資金,要實現碳中和目標,企業需要在研發與設備整改上投入巨額資金,根據日本製鐵(Nippon Steel)估計,這筆資金支出大約是5.5兆日圓(換算約新台幣1.13兆元),並非小數目。

「這是我們的挑戰,也是我們(作為傳統產業)應該抓住的機會。」張致瑋總結說道,如何不再製造更多鋼鐵、從鋼鐵創造更大價值,將是中鋼現階段的重要課題。

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責任編輯:李先泰

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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