無線網際網路變新寵兒
無線網際網路變新寵兒
1999.11.01 |

四年一度,有「電信界奧林匹克」之稱的日內瓦電信展,於九月中落幕。參與這場電信盛會的除了電信界的老戰友AT&T、西門子、北電網絡、朗訊外,網路界的新興人類(思科)、家電廠商(新力)、軟體業者(微軟),甚至媒體內容公司(CNN、路透社)也都出席了這場主題為「電信與互動傳播(Telecom 99 + Interactive 99)」的電信高峰會。

**無線通訊,無所不在的連結互動

**
「連結」與「互動」相結合是未來趨勢。四年前日內瓦電信展(Telecom 95)的主題是「連結(Connect)」,傳達當時對未來無線通信和網際網路發展的寄望;今天,網路和行動電話使用率不斷增加,「連結」目標已成;接下來就是連結上的「互動」了。
「無所不在的連結互動」就是「無線網際網路」。如果網際網路是互動的代名詞,那無線通訊則是代表無所不在的連結。網際網路使商業運作、市場行銷、生活通訊呈現了更多互動的可能;但由於目前網路終端界面——電腦、電視——移動上的侷限性;超越空間限制的無線通訊(行動電話、呼叫器)便成為推展互動範圍延伸的解決之道。
在此趨勢下,透過行動電話的無線網際網路是第一步。自從NTT DoCoMo在今年初推出無線網際網路服務後,過去八個月,在日本已經超過200萬人的行動電話是隨時與網際網路連線的,透過手機,這些用戶可以收到電子郵件、得知最新的股票行情或即時新聞,甚至進行銀行轉帳或是網路購物。
「無所不在的連結」向家庭及辦公室深入,是這次展覽透露的另一個重要信息。記得《數位時代》第一期介紹過的「藍芽(Blue Tooth)」嗎—— 一個專門用於室內短距離家電產品的無線溝通技術;將目前的長距離無線通訊技術(如GSM)與藍芽相結合後,行動電話不僅是對外連絡工具,同時也是操控室內其他資訊產品的溝通界面。

**資訊家電,家庭有機體的一部分

**
未來家庭像一個有機體,而冰箱會是家庭的心臟。會展中,常聽到的資訊家電(IA, Information Appliances)紛紛亮相;透過冰箱,可以操控家中大大小小的電器,還可以向超級市場訂購食品;新聞不一定只在客廳的電視上,也可能在廚房的微波爐螢幕中。這些新應用對家電產品製造商來說,將是一個新領域,家電不再是單一的功能器具;而是整個家庭有機體的一部份。
辦公室也將是一個無線的空間。無線通訊和網際網路結合後,辦公室原本的私有網路(intranet)、辦公家電(影印機、傳真機、印表機等……)和與外界連絡的語音、資料網路,都將透過無線網際網路結合在一起。除了電腦與網路設備廠商;軟體業者和資訊內容提供者也都得重新思考新的應用軟體平台和資訊服務方式。
不論是個人、家庭或是辦公場所,無線網際網路的出現,將徹底改變生活方式和商業行為;而這股變動的驅力正是來自網際網路。就如Nokia台灣區總經理趙科林回憶:「五年前,大家都說網際網路是一個夢想;但現在,這個夢想已成為事實。」站在九九年的這個時間點,網際網路也不再是未來;「無線網際網路才是目標。」

往下滑看下一篇文章
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓