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台積電、台塑、中鋼展開30年脫碳計畫,排碳大戶怎麼做、有何難題?

2021-12-08 數位時代 陳映璇
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台積電、中鋼、台塑 7 日參與國泰永續金融暨氣候變遷高峰論壇,他們的共通點是承諾 2050 年淨零排放,從產業特性來看,半導體的先進製程耗電量高,石化與鋼鐵業則是典型的排碳大戶,未來 30 年的脫碳大計,這 3 家公司是怎麼進行的?各自面臨什麼難題?

台積電設定 2025 碳達峰、2050 淨零排放

台積電資深副總經理何麗梅指出,台積電 ESG 有綠色製造、責任供應鏈、包容職場、人才培育、關懷弱勢 5 大方向。

台積電在兩年前加入國際再生能源倡議組織 RE100,並在今年 9 月宣布 2050 年淨零碳排目標。何麗梅表示,淨零會分成階段性目標,依據 2020 年排碳一千萬噸,到了 2025 年排碳達高峰,預計 2030 年降回 2020 年水準,2050 年達到淨零碳排。

目前台積電 90% 以上產能在台灣,在溫室氣體排放比例上,能源使用占 62% 為大宗,其次為製程排放 14%、原料使用 24%。溫室氣體排放源分為 3 大範疇,範疇一直接排放,範疇二電力使用的排放,範疇三供應鏈的碳排放。

積極採購再生能源,導入負碳技術、外購碳權

為了節能減碳,台積電多管齊下。一、提升能源效率、採用節能機台,二、購買再生能源,包含台積電包下沃旭能源兩座離岸風場的電力,並向中油購買碳中和天然氣,何麗梅坦言,「 台灣再生能源不足夠,但台積電沒有計劃蓋電廠,仍希望透過採購綠電的方式,帶動台灣再生能源發展。 」

沃旭能源離岸風電
為了節能減碳,台積電包下沃旭能源兩座離岸風場的電力,購電契約長達20年。
OrstedTW via facebook

三、攜手供應鏈一起減碳,把減碳列為台積電的採購指標。四、減不掉的碳,透過負碳技術合作、外購碳權進行碳抵減,何麗梅觀察,目前國內碳權市場還在發展初期。

此外,目前台積電已與 6 家合作夥伴在台中已成立「零廢製造中心」,目標將廢棄資源純化為半導體等級化學品,重回製程使用,預期取代至少 30% 原物料開採需求,預計 2023 年啟用;接下來台南科學園區也會成立零廢製造中心。

「三碳」壓力大,台塑、中鋼導入循環經濟思維

石化、鋼鐵業則是導入循環經濟的作法來做減碳,台塑企業總管理處總經理林善志指出,石化產業發展循環經濟,先從基礎管理作起,早在 1999 年台塑內部推動三點不漏(不漏氣、不漏水、不漏油),達到友善環境、節能減排目的。起初推動雨水回收,台塑吃足苦頭,曾因雨水不夠乾淨,大部分的水還要送到廢水處理廠,僅有少部分用於灌溉。

台塑
在推動循環經濟上,台塑推動原物料、水循環、能源及廢棄物四大循環面向,2020年投入316億元做循環經濟,每年可創造319億元的經濟效益。
台塑集團

到了 2006 年台塑成立「節能減排推動小組」,每月開會,執行節能減排作為,光是 2021 年共有 2300 項節能、8000 項節水措施。在推動循環經濟上,台塑推動原物料、水循環、能源及廢棄物 4 大循環面向,2020 年投入 316 億元做循環經濟,每年可創造 319 億元的經濟效益。

延伸閱讀:為什麼 ESG 這麼紅?頂尖企業怎麼做 ESG?領導者該有的商業與品牌策略

過去被視為高耗能產業的中鋼,從 5G(Green)策略著手,包含綠色製程、綠色產品、綠色夥伴、綠色事業、綠色生活。不斷盤點鋼鐵的製程,內部節能減碳專案達 1163 項,共投資 115 億元,累積每年減少 135 萬噸二氧化碳。

中鋼
中鋼內部節能減碳專案達1,163項,共投資115億元,累積每年減少135萬噸二氧化碳。
中鋼

像是中鋼小港廠,把過剩的高溫高壓工業氣體,提供給附近 13 家廠商,透過資源共享機制,達到節能減碳效益,2020 年提供 156 萬公噸氣體,減少 37 萬噸二氧化碳。

面對國際的減碳趨勢,中鋼總經理王錫欽坦言, 去年底深深感受到「三碳」的壓力,也就是碳中和、碳定價、碳關稅的壓力 ,不只是政府法規,還有來自投資機構、NGO 組織等關注,「節能減碳不是環保,而是經濟議題,需要積極面對」。

為制定中鋼邁向碳中和路徑規劃,今年 2 月中鋼底下永續發展委員會,成立了節能減碳碳中和推動小組,由董事長擔任召集人,督導節能減碳作業。

設定以 2018 年當基準年,預計 2025 年累計減碳 7%,依過去 10 年每年平均減 0.65%,顯示中鋼必須加大節能減排的力道。未來邁向淨零排放將分成兩階段:先低碳、再無碳,王錫欽指出,減碳將面對技術、資源、資本 3 大挑戰,其中技術必須從現在起做起,除了中鋼自身投入研發,也攜手大學單位展開氫能的研究佈局。

延伸閱讀:「綠領工作潮」來襲,零碳轉型帶動 1400 萬個職缺!盤點職場 3 大綠色技能

從台積電、台塑到中鋼,在面對淨零排放的趨勢,不僅早已投身其中,在未來 30 年的減碳路徑上,已積極備戰。

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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