抓住兩千億的農業商機
抓住兩千億的農業商機
2008.04.01 | 科技

南台灣的豔陽天,把牧場上綠油油的草照得發亮,一旁的禾光牧場場長王家壽赤著腳循視田地,沒戴斗笠的他皮膚曬得黝黑,身旁穿著襯衫的年輕人,也亦步亦趨地跟著王伯在田地裡勘察,兩個人討論著下個月準備收割的牧草。

靠近台南縣鹿竹鄉這塊田地上的牧草,其實是用來提煉生質能源中的乙醇(酒精)。而站在王家壽身旁的年輕人,正是台灣纖維酒精公司的業務營運經理賴正庸,他每個星期至少有三天以上的時間,待在南台灣的農田裡,「其實台灣的荒地很多,加上休耕時期,利用這些時間種植牧草就可以增加我們的生質能源,」他說。

本身念農業化學的賴正庸,在學生時代就已經是環保人士,他指出人類不當的農耕方式,破壞了土壤的生態系統,特別是化學肥料等耕作方式,將造成土壤向空氣中釋放大量的碳。曾經當過國會助理的賴正庸,在一次偶然的機會下,透過農委會相關計畫取得專利技轉,開始有了成立台灣纖維酒精公司的想法,並找來主張環保的綠黨主席、也是台大資工系教授的高成炎擔任董事長,從零開始他的生質能源夢。

比爾.蓋茲也看好生質能

為了推廣生質能源的使用,經濟部能源局制定相關法規,將汽油裡添加生質乙醇的目標定在二○二○年時,要達到每年一百萬公噸的酒精使用量,也就是說到那時候汽油裡有一○%的比例,將由生質乙醇所取代,這使得生質能源從環保議題轉變成商業議題。「這至少可以為台灣生質乙醇產業帶進新台幣二千億元的收入,」賴正庸指出。

正因為生質能源產業如此炙手可熱,從中油、台糖、台塑到味全等公司無一不熱烈投入。像是味全前不久才宣布已與泰國的KSL集團合作,投資興建的酒精廠,預計二○○八年開始量產,年產量可達三萬六千公秉。連比爾.蓋茲(Bill Gates)都以八千四百萬美元買下太平洋乙醇的股權,就可以得知生質能源不僅具有環保議題,更讓環保晉升成為商機。

台灣纖維酒精公司執行長洪裕程表示,目前台纖採取向台糖租用的方式,在台南縣與屏東縣取得農地,現在已收集到的農地約三千公頃。預計在明年第三季動土,二○○九年開始量產,每公頃每次收成約六十公噸,未來預估每天約要收成三千公噸,主要客戶是台灣中油公司,「預期至少在台灣擁有七至八座提煉廠房。但即便我們蓋滿八座,提供的酒精也只能達到二○二○年政府規定每年目標的三分之一而已。」

減緩糧食危機的衝擊

不同於巴西等國家主要以玉米、甘蔗等糖與澱粉類來提煉,台纖採用與農委會開發的狼尾草為原料。賴正庸表示,狼尾草不僅具有成長快、產量高的優點,酒精產量更比玉米和甘蔗要高出四倍之多。拓墣產業研究所所長陳清文表示,採用民生作物比較會形成糧食議題,採用牧草的台灣纖維酒精公司相當值得期待。

此外,台纖採用的汽化製程,雖然設備投資約為糖類發酵製程的兩倍,但是廢熱可回收利用,綜合生產速度與能源耗損的酒精製造成本,約為發酵法的七○%。

根據台纖內部評估,所產酒精每公升的成本約為新台幣十八元,比台肥或台糖目前報價的二十五元,具有相當不錯的價格優勢。在先期的預估中,投資報酬率應該超過三○%,EPS每年約在四元左右。

也許是從小就生長在台北東區的稻田旁,賴正庸對於農地總有一種無法割捨的情懷,除了環保出發,更多的是希望透過生質能源刺激台灣農業的再升級。

提煉生質能,巧克力和廢紙也行

生質能源包括生質柴油、生質酒精、綠色柴油、混合醇、生質煤礦等皆是,這些都可以減少二氧化碳的排放量,例如每公秉酒精汽油可減少2.1公噸二氧化碳的排放,因此也有人將這些技術歸納為潔淨科技之一。

目前除了巴西、美國導入生質乙醇之外,西班牙、日本、法國、德國、瑞典等在這方面的技術也運用得相當好。例如歐盟等國多以大麥、小麥與燕麥來提煉,英國Ecotec能源企業更突發奇想,開發專利,將附近食品工廠裡過期的巧克力轉化成生質乙醇或生質柴油,作為汽車燃料。其實生活中很多資源回收的材料都可以作為生質能源的原物料,從農作物到廢建材、廢食用油、甚至廢紙都可以被加以高溫轉化。

 

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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