大乾旱讓澳洲政壇變天
大乾旱讓澳洲政壇變天
2007.06.01 | 人物

近來,幾乎每個所到之處的人們都在談論天氣,還有天氣的變化,而沒有一個地方比發生「大乾旱」(The Big Dry)的澳洲還要明顯。這場六年來最為嚴重的旱災已經徹底烤乾了澳洲的穀物農作地帶,更讓澳洲總理豪爾(John Howard)在四月十九日當天呼籲全國上下開始祈雨。「我告訴民眾他們必須開始祈雨,」豪爾轉述給我聽,並且補充一句「而且我不是在開玩笑」。

有趣的是,澳洲真的開始下雨了。可惜雨量不足,這也部份解釋了為何澳洲即將到來的大選,會是第一場把氣候變異當成首要議題的選舉。短短十二個月間,氣候變異的話題在這裡從無人聞問,演變到足以左右選舉結果。

過程當中,豪爾這位在位十一年的保守派,已經從一個氣候懷疑論者轉變成他自稱的「氣候現實主義者」(Climate Realist),他知道自己必須提出一套降低澳洲溫室氣體排放的計畫,但又冀望不影響到經濟,也不願接受如京都議定書這類的強制目標。現在豪爾推動的是排放交易(Emissions Trading)與核能。

由陸克文(Kevin Rudd)所領導的工黨(The Labor Party)則提出了嚴峻的目標:二○五○年的二氧化碳排放量要比二○○○年的總量減少六○%,並且補貼有加裝節能系統的澳洲家庭。整個風氣是由下而上開始的,也因為來得太快,沒有一個政黨有辦法明確指出這股社會脈動。

「一年前被視為左傾的,現在不過算中間立場,再過六個月就會變保守派;所有氣候變異的政策辯論,就是以這麼快的速度在澳洲進行著。」墨爾本投資公司RI Capital的董事長洛克斯(Michael Roux)說道:「這股風潮是由年輕人和小家庭們所發起,企業領導人與政客不過是在後頭苦苦追趕。」

我問豪爾這一切究竟如何開始。他說:「這就像是個完美風暴(Perfect Storm)。」首先是來自英國學者史登(Nicolas Stern)的警告,他表示氣候變異不但確有其事,並且還會嚴重傷害澳洲經濟。接著,這場愈來愈長的旱災迫使豪爾在上個月宣布,「如果在未來六到八週的降雨量仍然不足,那麼二○○八年五月時,墨累達令河(Murray Darling River)流域盆地將沒有可供分配的灌溉用水。」這個盆地占了整個澳洲農業產值的四○%。

這就好像法老禁止使用尼羅河水來灌溉一般,澳洲人嚇壞了。然後通常都發生於一月份的澳洲森林大火,因為實在過於乾燥,提早在十月份發生。最後,這一連串兵荒馬亂當中,美國前副總統高爾(Al Gore)翩然造訪,播放了他的影片《不願面對的真相》(An Inconvenient Truth)。

「這些接二連三的巧合讓所有政策辯論轉向,」豪爾說。當他試著將焦點放在對氣候變化採取過於激烈行動的經濟成本時,他的對手陸克文則著眼於再不採取行動所要付出的代價。陸克文在今天表示,澳洲商業環境需要的政治人物,是能夠透過二氧化碳排放交易,創造出受規範的環境,讓企業知道自身將需要去適應的體系架構是什麼──因為他們都知道改變是無可避免的。

前澳洲樂團「午夜石油」(Midnight Oil)的主唱,現在是澳洲工黨氣候議題領袖的加瑞特(Peter Garrett)做了這樣的評論:看看世界各地關於氣候的爭論,保守派大致分為兩種:一種就像布希(George Bush)跟豪爾,他們骨子裡其實對環保主義及氣候變化半信半疑,因為這些東西「早已是其他人的議題好一段時日」,但是他們知道自己必須對這兩件事提出政策,至少要達到政治上的緩和。

還有另外一種保守派則是像阿諾(Arnold Schwarzenegger)或英國的托利黨領袖卡麥容(David Cameron),他們知道氣候議題已經延燒的如火如荼,正打算採取更前衛的立場從自由派手中奪取優勢。
總之,氣候變遷堪稱為長期以來第一個能夠顛覆西方政治的話題。傳統的保守派現在和綠色自由份子搭起了橋樑,傳統的自由派則與綠色企業建立起共同的理想。關心氣候議題的年輕選民再一次身價高漲。當煤礦工會抗議對付溫室效應的種種規範時,濱海觀光旅館的服務業團體則迫不及待張開雙手擁抱這些法規。今日的澳洲,你能看到的還不止這些。

不再下雨後,政治開始有趣了起來。 

 

**澳洲發生近六年來最大乾旱,總理豪爾知道,
他必須提出一套降低澳洲溫室氣體排放的計畫,
又冀望不影響經濟,也不願接受京都議定書。
因此,他強力推動排放交易與核能。  **


氣候變遷堪稱當前第一個能夠顛覆西方政治的話題。
傳統的保守派現在與綠色自由份子搭起橋樑,
傳統的自由派則與綠色企業建立了共同的理想,
關心氣候議題的年輕選民再一次身價高漲。
 

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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

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