省下25年加油費!一度被擱置的「核動力商船」又復活了,它可能成海上特斯拉?
省下25年加油費!一度被擱置的「核動力商船」又復活了,它可能成海上特斯拉?

油價高漲與脫碳壓力,正將航運業推向一場能源革命。曾經因高風險被擱置的「核動力商船」,在川普政府力推與新一代技術加持下,是否真能成為海上的特斯拉?這場豪賭背後,究竟是重振造船業的解方,還是漂浮的核安未爆彈?

高昂油價,使燃料成本佔了船舶營運支出的一半,讓核動力商船重獲關注。

雖然核動力船造價不菲,但憑藉25年免換燃料優勢,省下的長期燃料開支足以彌補初期成本。加上川普政府有意重振美國造船業,使這項技術重現生機。

此外,減碳也是核動力商船復興的推力之一。

《華爾街日報》分析,全球航運業碳排量佔全球3%,核能不產生碳排,相較於現有的甲醇、氨氣、天然氣等替代燃料,分別有供應短缺、有毒、減排效果有限等問題,是實現大規模脫碳的可行路徑。

尤其,國際海事組織(IMO)將在2028年開始徵收溫室氣體排放費用,核動力商船可免受影響。

更重要的是技術到位。麻省理工學院研究團隊建立數位孿生模型,模擬在沉沒、火災、碰撞、電力喪失等極端條件下,將商船改造為核動力的安全性。

而且新一代商用核能反應爐使用的是濃縮度約4%的鈾,遠低於美國、俄羅斯軍艦、潛艇、破冰船使用的90%以上高濃縮鈾,代表即便發生洩漏,汙染程度也大幅減低。

麻省理工學院海洋工程中心主任薩普西斯(Themistoklis Sapsis)認為,把小型反應爐改裝到傳統柴油船上,在技術、財務上皆可行,並符合所有安全標準。

不過,《華爾街日報》分析,核動力船造價是傳統船隻的4倍,儘管長期燃料節省可彌平差距,但初期的巨額資本支出,對船東而言仍是一大門檻。

另外,監管機制也尚未成形。除了全球港口、領海尚未有允許此類船隻進入的外交協議,港口安保措施、船員培訓機制、船舶退役後的安全拆解處置方案,也仍待擬定。

安全與環境隱憂也不容小覷。曾任國際原子能總署(IAEA)核子保安辦公室資深分析師,明德大學蒙特雷國際研究學院(Middlebury Institute of International Studies at Monterey)駐校科學家的摩爾(George Moore)強調,商船結構較薄,抗損能力遠不如軍艦,一旦遭到碰撞、可能導致反應爐事故。

更嚴峻的挑戰則是恐怖主義風險。摩爾表示,商船的安保措施相較於擁有強大防禦能力的軍用核動力潛艦不同,容易成為海盜劫持、恐怖份子攻擊目標,若要達到合理防恐安全標準,必須投入巨額資金升級,但也將對營運商造成沉重財務負擔。

但,川普的意志,很可能是弭平這些挑戰的關鍵因素。

聯邦政府官員表示,美國在核反應爐技術上,領先他國至少五年。美英也已簽署備忘錄,計劃在大西洋設立一條與常規航線保持安全距離的「海運走廊」,用來測試核動力船在引擎故障或進水時,該如何應急。而日本、希臘、英國、法國、中國,也正在討論接受核動力船所需港口基礎設施。

核動力商船的命題早已超越技術算計,觸碰全球信任體系的邊界。當永續聲浪抬頭,國際社會是否已準備好讓核能在海洋穿梭?這不僅考驗各國對反恐與核安的協作能力,更是在極致效率與災難風險間尋求平衡的博弈。

本文授權轉載自《商業周刊》
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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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