渢妙風場99支基樁完工!明年就能供電,「風場模範生」卻揭離岸風電3-3期兩大隱憂
渢妙風場99支基樁完工!明年就能供電,「風場模範生」卻揭離岸風電3-3期兩大隱憂

台北港的冬天海風強勁,在世紀鋼的重件碼頭上,巨大的擎天塔吊臂劃過天際,一座座高達三十層樓、重達2500噸的水下基礎聳立於此。

離岸風電開發商哥本哈根基礎建設基金(CIP)旗下的渢妙風場於1月29日宣布重大里程碑,99支水下基樁已全數組裝完工,預估在2月農曆年前就會啟動海事工程,渢妙風場將於2027年6月如期完工發出第一度綠電,並於該年底全數併網。

在台灣離岸風電產業一片延宕、重整的負面消息中,渢妙風場是少數進度超前、且融資到位的模範生。然而,在一片完工的喜悅背後,開發商與製造商卻對今年即將招標的「離岸風電區塊開發3-3期」憂心忡忡。

先前經濟部於1月初召開離岸風電最新3-3期選商規則說明會,將不會強制供應鏈國產化,改以ESG、專案實績等積分評分制,不過目前草案屬於框架式內容,還有許多細項待討論與確認。

世紀鋼
渢妙離岸風場委由世紀鋼的首批水下基礎已經組裝完工,將在2027年如期併網供電。
圖/ 郭采樺攝影

延伸閱讀:離岸風電3-3期選商風向變了!國產化退場、取消0元競標、單一案場擴至1GW,一表看懂草案規劃

離岸風電開發商CIP呼籲政府:3-3期嚴審開發商資格,需調整併網時程

面對遊戲規則待確定與國產化政策的搖擺,CIP亞太區域總裁許乃文表示,如果政策不回歸商業現實與工程時程邏輯細定招標條例,台灣的離岸風電恐怕將面臨斷層。

政府規劃3-3期離岸風電併網時間目標設定於2030年至2031年完成。對此,許乃文拿出數據表示,一座風場從前期規劃、環評、地質調查、融資到完工,生命週期就是7年。渢妙風場從2020年開始到2027年完工,剛好7年。

「現在是2026年初,加上7年就是2033年,沒有人能夠在5年內把風場蓋好。」許乃文直言,政府必須反映正確的開發時程,給予開發商至少9個月的備標期,而非匆促上路,若在標規中硬性規定2030年併網,屆時台灣離岸風電只會迎來更大規模的違約與延宕。

#2 世紀鋼
在台北港碼頭,渢妙風場的世紀鋼水下基礎已組裝完工,預估在2月農曆年前就會啟動海事工程。
圖/ 郭采樺攝影

除了時程的修正外,許乃文語重心長地指出,遴選機制上需要有「刪減力」,過去幾次選商像是3-1、3-2期,政府往往採取「通通有獎」的策略,資格審查流於形式,導致許多財務體質不佳、技術不到位的開發商佔據風場名額,最終發生轉手賣案子甚至蓋不出來的困境。

在3-3期選商中,政府需要建立真正具備鑑別度的篩選機制,她強調,財務能力與工程實績是黑白分明的指標。

國產化才剛起步就喊停?供應鏈憂心「頭洗一半」成沉沒成本

相較於開發商對選商機制的憂心,世紀鋼站在離岸風電台灣供應鏈的角度,對國產化鬆綁提出疑慮。

「歐洲離岸風電發展20年,台灣真正落實國產化才3到5年,現在就要全面放棄,對已經投下幾百億建廠的本土業者來說,情何以堪?」世紀集團總經理林明政表示,目前除水下基礎之外,仍有不少本土供應鏈處於關鍵成長期,包括新設廠的華新麗華,若在3-3期大幅放寬甚至放棄國產化要求,對已投入鉅額資本的本土供應鏈將造成重大衝擊。

外界常常認為「國產化」是導致台灣離岸風電工程延宕的主因。對此,林明政以數據反駁,世紀鋼承接的CIP案場,無論是第二階段還是現在的渢妙風場,水下基礎皆如期交貨,世紀鋼表示,33座水下基礎有20座是由世紀鋼負責打造,13座由韓國生產,甚至比國外競爭對手更穩定。

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​​​​​​​世紀鋼董事長賴文祥表示,世紀鋼當初選擇在台北港選土地、填海造陸,打造水下基礎建設據點,疫情、缺工缺料關關難過關關過。
圖/ 郭采樺攝影

林明政說道,真正的延宕原因,往往在於部分開發商財務體質不佳、技術不到位,拿到案子後卻無法執行,「這跟國產化一點關係都沒有。」

世紀鋼董事長賴文祥為了應對未來風機大型化的需求,已在台北港擴建第五期廠房,甚至為了備戰3-3期可能的價格戰,遠赴印尼巴淡島設廠,利用當地的低廉運費與免關稅優勢,準備搶攻非國產化的訂單。

「我們世紀鋼去年7、8月就拿到3-1、3-2期的非國產化訂單,證明已經具備國際競爭力。」林明政展現出自信,但也難掩對整體產業鏈的擔憂。

他分析,像水下基礎這種重資本投資,世紀鋼還能靠海外佈局、減少空窗期,但像是華新麗華的海纜廠,或是其他剛投入的新進供應鏈,若政府在3-3期驟然取消國產化保護,將造成巨大的「沉沒成本」,不僅重創在地經濟,更違背了台灣離岸風電建立能源韌性的初衷。

看著高聳的世紀鋼台北港廠區,環海翡翠輪即將出海執行安裝任務,台灣離岸風電製造商的硬體實力已經成形。正如世紀集團總經理林明政所言,「馬步蹲好了,深蹲跳才會快。」台灣的綠能轉型,此刻正需要這份願意蹲低、紮根的耐心。

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關鍵字: #離岸風電
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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。

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