數位戰警網上出擊
數位戰警網上出擊
2001.01.01 |

你曾經上網購物或交友聊天嗎?台北市政府警察局也有一項跟上網路潮流的服務——網路報案,民眾不但可以上網報案,還可以利用網路,追蹤後續辦理進度,再也不用擔心報案後消息卻如石沈大海。
為兌現台北市長馬英九的競選承諾,市警局從1999年12月1日起,開放網路報案,因此大台北地區民眾,目前可以利用的報案方式多達五、六種之多,包括電話、傳真、書面、親自報案等,台北市警察副局長馮棟森說,報案方式就像馬路一樣,開越多條越好,因此網路是一種新的使用傳媒,以增加民眾使用的便利。

**避免吃案情況

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避免匿報刑案,更是市政府推動網路報案,讓作業過程提高透明度的主因。匿報刑案,也就是俗稱的「吃案」,而吃案,是指發生在民眾身上的刑案,不存在於警方正式的紀錄中,因為警員沒有依規定受理,更沒有提報上級單位。
警察為什麼要吃案?因為刑案的發生率太高,破案率就會相對較低,難免造成社會治安不佳的觀感,屆時社會各界壓力接踵而來,上級單位就會要求減少案件發生,於是吃案就開始產生。
馮棟森相信,隨時錄音的110報案系統和網路報案服務,可以讓吃案的比例大為降低,因為破案率和員警績效息息相關,也使得員警容易以吃案來提高自己的績效,「只要有競賽,就會有遊戲規則,警員難免有求勝求好的心理,」
馮棟森認為,11種刑案項目,包括暴力犯罪、竊盜、毒品等,因為有績效壓力的問題,較可能發生警員吃案,但是一般民事案件,交通舉發等等,警員根本不會有任何舞弊。
另外,網路報案系統,也為一些特殊人士提供服務。馮棟森說,行動不便、有語言能力障礙,或是上班作息與常人不同的市民,最適合利用網路來進行報案工作。
網路報案的成效不彰,平均一天只有2件案件是經由網路報案,相較於使用110報案,一天有七、八百通電話的情況,成效並不明顯。
「網路是一條可行的路,但不是最急迫的,」馮棟森認為,目前上網人口還不夠多,再加上有急迫案件者,多使用電話求救,所以急迫的報案人,電話是最好的求救媒介;但不知道案子能否報案,或不喜歡去警局的報案人,網路則提供一個隱蔽的空間。

** 較不具時效案件為主

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依照警察局所提供的資料顯示,透過電話報案多以自殺、失火、搶劫等緊急事件為主,而網路報案則較侷限於竊案,如手機、筆記型電腦失竊等,不具時效性的刑事案件為主。
網路報案目前併在勤務指揮中心下,馮棟森說,只要一有網路報案進來,勤務中心的電腦就會發出警示聲,負責警員就會立即收受案件,再視案發地點或主管轄區,利用警局連線的網路系統,發送給負責分局或派出所,負責單位處理案件之後,要將處理情況回報給勤務指揮中心,勤務中心人員確認處理結果之後,會以電子郵件函覆報案人。
處理過程當中,報案人也可以主動上網登錄查詢案件處理情形,台北市議會警政衛生召集人魏憶龍說,網路報案確實可避免警民間不必要的衝突。
最常見就是,民眾向警方報案遭拒,或被推諉非管轄範圍,而拒絕辦理,網路報案在此時不啻為另一個好的管道。
他認為,市警局網路報案系統的案件,在這一年以來,有逐月增加的情況,可以想見網路已成趨勢,他個人的電子信箱,也常收到各地選民來函陳情的信件。
雖然對於警察局推動網路報案的服務感到滿意,魏憶龍卻認為網路報案,只能說是做到「報案快」,卻還沒達到「反應快」和「處理快」的效果,他更進一步希望,網路報案的系統不會流於形式化。
馮棟森說,他在警界服務三十多年,從來沒有想過會有網路報案的形式出現,「連電影裡面都沒看過,」但他認為,網路報案可以補足其他報案方式的不足,馮棟森相信,充分透明化的結果,將對警界品質的提昇,有莫大幫助。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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