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。

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

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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