有数据上 传到云端处理，面临着越来越严峻的挑战：海量物联网设备产生的数据洪流使得网络 带宽成为瓶颈；实时控制应用无法容忍云端处理的延迟；隐私敏感数据的传输和集中 存储带来安全风险；能源消耗和碳排放成为可持续发展的制约因素。边缘计算通过将 计算、存储、网络等资源下沉到数据源附近，实现了数据的就近处理和实时响应。更 重要的是，边缘 AI 的发展使得复杂的智能算法可以在资源受限的边缘设备上运行，真 、整合技术资 源、构建生态体系。价值分配机制则通过区块链、通证经济等新型技术，实现了物理 资产的数字化、基础设施的去中心化、金融服务的智能化，打破了传统的价值分配格 局。价值交易平台为数据、碳排放权等新型生产要素提供了市场化定价和流通机制， 推动了要素市场的完善和资源的优化配置。 这三个层次相互依存、协同演进。智慧应用产生海量数据和碳减排效应，为价值交易 · 85 提供了标的物；价值分配机制激励更多主体参与 86 （远程医疗、健康监测、适老化改造）、家庭娱乐（智能影音、云游戏、教育互动） 等方面。 生态环境类应用 智能环保拓展为环境监测网络（大气、水质、土壤、噪声全要素监测）、污染溯源治 理（排放监管、联防联控、精准治污）、生态修复（智慧林业、河湖管理、生物多样 性保护）、循环经济（垃圾分类、资源回收、绿色供应链）等领域。智慧农业（虽未 在原列表中）作为重要补充，包括精准农业（土壤监测、精准施肥、病虫害预警）、

我們在⼆○⼀四年成立智庫驅動，希望能夠透過資料分析解決⼤ 問題。這樣的新創公司在當時並不多⾒，卻正好迎上⼈⼯智慧浪潮。 ⼆○⼆○年底⼜成立詠鋐智能，因應ESG2風潮，我們提供的⼈⼯智慧 「No Code」平台正好符合客⼾淨零排放需求，可以在合乎⽣產與成 本的要求之下，降低汙⽔與碳排，⽽且不需要AI⼯程師就能夠操作， 因此受到客⼾肯定，也獲得國際重要的新創獎項。 因為很早就接觸⼤數據和AI，除了協助產業加值、轉型之外，我