亞洲靜脈經濟圈成形
亞洲靜脈經濟圈成形
2007.12.01 |

有人靠著回收資源以維持生計,有NPO(Non-Profit Organization,非營利組織)推動資源回收,將款項移做公益。但有一個亞洲國家,想建立資源回收的自由貿易協定,以出口回收資源、進口再生資源,主導「亞洲靜脈經濟圈」,樹立其在亞洲的地位—這個國家就是回收資源與中古家電金額占出口總額一○%的日本。

在原物料與貴金屬價格飆漲的現在,日本希望運用其處理資源回收的技術,以及鄰近世界排放廢棄物最大國—中國大陸的地利之便,能夠掌握亞洲靜脈經濟圈的主導權。

目前以正當管道從日本出口到海外的回收資源,已經超過五千億日圓。源於垃圾的資源回收相關產業,可能成為未來日本經濟產業政策中的主角之一。

日本掌握九條回收路線

《日經商業周刊》於今年九月製作了一個關於「亞洲靜脈經濟圈」的專題,文中指出,從日本的觀點來看,從日本到亞洲有九條出口廢棄物的路線,這些從日本出口到亞洲各地的資源回收產業,稱之為「靜脈產業」。相對於新商品製造與配送的「表面」產業,將廢棄物的處理與資源回收稱之為「靜脈」產業。

各國之間資源回收的進出口,必須遵守巴塞爾公約(Basel Convention)的規定。巴塞爾公約是在一九八九年三月由聯合國環境署(UNEP)召集一百○五個國家與歐盟共同簽署,在一九九二年正式生效,目的在於避免有害物質跨國轉移,減少有害廢棄物的產生,同時防止非法跨國運送行為。

巴塞爾公約之外,中國大陸則規定不可進口附有髒污或是與生活垃圾混合的廢棄塑膠。因此,運往中國大陸的廢塑膠必須符合中國大陸的規定,靠著人海戰術將垃圾做好清潔與分類,才能出口到中國大陸。

亞洲靜脈經濟圈的起點源於日本,主要是因為日本商品推陳出新速度很快,每年被淘汰的真空管電視機、冷氣機、洗衣機、冰箱等家電或手機等3C電子商品不計其數。因此,從二○○一年四月起,日本開始實行《家電回收法》,規定回收程序,對於特定廢棄家電(冷氣機、真空映像管電視機、冰箱與洗衣機)的回收,消費者必須付給製造廠商一筆回收費用,然後將廢棄家電拿到製造商的零售店,零售店再將消費者的廢棄家電交到廠商指定的回收工廠。

事實上,廢棄家電當中有許多仍是可使用的家電,但因《家電回收法》沒有將仍可使用的中古家電考慮進去,只是將所有廢棄家電都當成「不能使用的廢棄物」。因此,根據日本經濟產業省(經濟部)與環境省(環保署)的統計,二○○五年回收的四種家電有二千二百八十七萬台,其中遵守法律按部就班回收的僅有一千一百六十二萬台,其餘有五百九十四萬台被當作中古商品出口到國外銷售,有二百五十一萬台在日本境內資源回收,有一百七十七萬台出口到海外進行資源回收,有一百○三萬台在日本境內被當作中古商品銷售。換言之,有三成的廢棄家電都已出口到海外。

由於法令規範不夠完整,反而給許多中古商品業者鑽漏洞的機會。例如將日本當成廢棄物的家電,當作中古家電出口到海外大撈一筆,也因此廢棄家電無法在日本境內就能完成資源回收。但這樣的法令漏洞反而形成「亞洲靜脈經濟圈」興盛的原因之一,回收資源出口海外,經過回收與再製之後,成為家電商品的零件組,再進口到日本。

亞洲國家提供人力資源

根據《日經商業周刊》的估計,去年從日本出口到南韓的回收鐵屑達三百三十七萬噸,出口到香港的回收塑膠有一百萬噸,就連台灣,也有來自於日本的回收鐵屑與回收紙。另外,日本輸往中國大陸的回收鐵屑達二百七十五萬噸,相當於一千四百二十三億日圓,其他還有三十七萬噸的回收銅屑、八萬噸的回收鋁屑、三百一十九萬噸的回收紙。

日本將資源經過簡易分類之後,出口到中國大陸等勞力密集的市場,善用海外勞力密集的優點,以人海戰術進行後續處理。

以塑膠為例,輸往中國大陸之後,再以人力分為PE、PP、ABS樹脂等類別,進行加工後成為再生原料。這些塑膠再生原料出口到其他國家,以作為洗衣機底盤、吸塵器的框體原料。

日本也有獨門的資源回收技術,例如分解電子基板當中的稀有金屬(金、銀、白金、鈀)。這項技術吸引國外將電子基板出口到日本進行處理。例如今年八月,新加坡出口廢棄的電子基板到日本,就是希望以日本的獨家技術分解稀有金屬。事實上,根據巴塞爾公約,兩國之間要進出口廢棄的電子基板非常不容易,不過日本與新加坡之間斡旋了七個月,最後兩國之間取得協議,讓新加坡可以將電子基板出口到日本,進行貴金屬的提煉。

以資源回收為名的帝國主義?

由垃圾展開的巨大產業,日本漸漸成為亞洲靜脈經濟圈的主導者。不過,在進行回收資源的自由貿易協定時,環保團體一直不斷提出疑問,認為在資源回收及毒物出口之間,其實只有一線之隔。

對於環保團體而言,日本所謂的「亞洲靜脈經濟圈」,其實只是將出口有毒垃圾的行為加以「美名化」,環保團體批評此舉違反禁止將有毒垃圾境外轉移的《巴塞爾公約》,有全球150個環保團體指責日本將有毒垃圾貿易自由化,因而發起「亞洲不是日本的廢棄物殖民地,停止有毒物質貿易!」(Asia is Not Japan's Waste Colony! Stop Toxic Trade!)的抗議。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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