超越Alexa聲控盲點!MIT教授:打造無縫感智慧住宅,關鍵在「看得見」的定位感知
超越Alexa聲控盲點!MIT教授:打造無縫感智慧住宅,關鍵在「看得見」的定位感知

卡塔比是全球頂尖科技專家,專長是研究無線電波如何與彼此以及周遭世界互動。她曾在白宮這樣告訴歐巴馬總統:「如果你足夠了解無線電波,就會明白這是一種神奇的生物。」

卡塔比在辦公室努力向我解釋無線電波能做的各種五花八門的事,顯然她能「看見」無線電波,如同我們能看見狗兒與貓咪。我們談話的同時,米卡無聊的窩在角落,那些話牠以前都聽過了。

我和卡塔比教授討論到, 「智慧型住宅系統」有可能具備跨世代的吸引力,成為一種卓越產品,在協助年長者的同時,「順便」提升所有年齡族群的生活。

我認為最終能夠連結家中所有裝置的中央介面中,目前首屈一指的原型是亞馬遜的Echo。Echo 是配備智慧型個人助理Alexa 的聲控電腦,已經能執行眾多功能,例如播放音樂、讀出維基百科文章、預測通勤時間、控制燈光與暖氣設備。或許最重要的是Alexa 能做的事不斷增加。其他擁有類似功能的智慧型個人助理,包括微軟的Cortana,蘋果的Siri,和Google 的Google Assistant。

卡塔比教授讓我說出天馬行空的想法,接著用溫和的微笑打斷我。她說人們的確能叫Alexa 做各種各樣的事,它的功能每一天都在增加。

然而,Alexa 做不到一些表面上很簡單的事,例如我們要是設定鬧鐘,Alexa 知道該讓鬧鐘響起的時間,卻不曉得地點。卡塔比說:「你告訴Alexa:『早上八點叫醒我。』Alexa 會在早上八點響起鬧鈴,但不會知道你究竟下床沒,或是你還在賴床。」這番話令我目瞪口呆,後來想想的確如此:鬧鐘與時間和人互動,以Alexa 來講,還與網路互動。然而,鬧鐘不知道自己在屋裡的哪一個位置,也不知道你人在哪裡。 真正的無縫智慧型住宅技術成熟時,必須能夠辨識屋內物體與人的所在位置。

無線電波科技,如何實現智慧住宅的「無縫感」?

說到所在地,我和卡塔比教授談話的地點是全MIT最令人感到驚奇的建築物。發明家兼科幻小說家亞瑟.C.克拉克(Arthur C. Clarke)曾說過,任何最先進的技術就和魔法沒兩樣,而支撐著史塔特科技中心的力量,的確就像魔法一樣。

史塔特科技中心由「普立茲克建築獎」(Pritzker)得主法蘭克.蓋瑞(Frank Gehry)設計,MIT著名的「電腦科學與人工智慧實驗室」便是位於這棟大樓。史塔特科技中心是整個校園中最怪模怪樣的建築物,有人甚至以「一團混亂」來形容。要不是該建築的建材是混凝土和鉻合金,而不是木材與茅草屋頂,你會以為看到放大版的「洞穴屋」(The Burrow),也就是哈利.波特的好友榮恩.衛斯理住的魔法屋。史塔特科技中心的外形就和洞穴屋一樣,一間間形狀不正的房間歪七扭八的相疊著,靠著無形的力量結合在一起,神奇的不會倒塌。

卡塔比研發的科技便是誕生於這樣的一棟魔法大樓,也難怪她最初以哈利波特小說中的魔法物品替那項技術命名。小說中富有魔法的「劫盜地圖」(Marauder’s Map)讓哈利得以晚上在學校悄悄走動,魔法會告訴他教授們在走廊上移動的位置。卡塔比研發的科技也差不多:她的追蹤器有辦法在複雜的空間環境裡偵測人們的所在地,甚至完全不需要發射X光,也有辦法穿牆而過。

卡塔比生於敘利亞大馬士革的醫生世家,原本不該成為無線電波巫師,理應跟隨父親、祖父、叔伯阿姨的腳步成為醫生。她中學畢業時聯考拿到高分,排名全敘利亞第六,最初進入大馬士革大學,就讀人人稱羨的醫科,接著又一下子成為全班第一,這也是她突然不念醫科、改念電子工程時令人感到錯愕的緣故。卡塔比說自己的人生需要更多數學,我問她,父母是否被女兒的決定嚇到。

「他們氣壞了。」卡塔比說。父母不高興的部分原因在於,相較於醫學工作,敘利亞政府嚴格控管工程工作。「基本上,唯一能掌控自己人生的職業,就只有醫學。」

卡塔比選擇了第三條路,一畢業就到MIT念電腦科學碩士,接著又念博士,她的論文所探討的控制理論,平日被應用在發電廠的效率設計與電腦網路問題,她提出使資訊能更有效的在網路間流動的新理論。卡塔比的指導教授是電腦科學與人工智慧實驗室的資深科學家,他告訴《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review),卡塔比的研究「改變了在這個領域發表論文的標準」。卡塔比自己很快就成為MIT教授,專精研究使資訊在有線與無線網路間流動的新方法。

卡塔比在資訊轉換方面的成就,深深影響著「傅立葉轉換」(Fourier Transform)。

傅立葉轉換是現代電子學不可或缺的數學工具,可以拆解複雜訊號,分析個別組成波的模式,用途包括找出哪些特定音調構成了每個人的讀特聲紋。傅立葉轉換的功能包羅萬象,應用範圍包括通訊訊號處理、股票選擇權定價、磁共振影像,但需要高度密集的運算。

卡塔比與一群MIT電腦科學系同事合作,找到方法讓傅立葉轉換在某些情況下不需要那麼大量的運算――這是自一九六五年以來,這個領域首次出現重大突破。卡塔比很快就開始好奇,如何運用藏在複雜無線電波訊號中的大量數據?她想,如果把這項技術拿來找出人們在家中的位置,不曉得會如何?

當然,透過發射出波至物體上來判斷距離,已是行之有年的技術。然而,不論觀測者希望透過雷達或原理類似的聲納來偵測物體,那項物體必須是在一片寬闊區域中唯一的物體,例如廣闊天空中的一架飛機,或藍色深海中的一艘潛水艇。「透地雷達」(ground penetrating radar)在一九八○年代中期成為商用技術,但是可以穿透擁擠公寓的雷達似乎是不可能的事——直到卡塔比進入這個領域。

延伸閱讀:[影片|護病比超標有解了!前台大教授追夢創業,特訓AI小幫手讓醫護專心幹大事][1]
[靠VR裝置、桌遊同理失智難處!盤古銀髮創6大賦能機制,反轉老齡負面標籤][2]

本文授權轉載自[《銀光經濟:55個案例,開拓銀髮產業新藍海》][3],Joseph F. Coughlin著,天下文化出版

責任編輯:蘇柔瑋
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/80729/jubo-health-ai
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/80807/lapangu
[3]: https://www.books.com.tw/exep/assp.php/bnextbook/products/0011021383?srsltid=AfmBOoo639Y1VxmoV5ITyr8TKXkdrpTvI3aBGlZYdUS-DEpPhqeScBWf&utm_source=bnextbook&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend&utm_campaign=ap-202511

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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