AI 在企業永續治理的價值，不只是優化報告書，更能替企業節能減碳、降本增效。擁有清華大學統計學博士的 Chimes AI 詠鋐智能執行長謝宗震指出：許多企業誤以為 AI 成本高、導入難，但其實只要善用數據科學，高碳排產業也能華麗轉身，在節能減碳領域擁有亮眼表現。
作為清大統計學博士，您如何在十幾年前「超前部署」進入AI研究領域？
我是清華大學數學系畢業，所以對於我們來說，AI的演算法本質就是一些邏輯的演繹、推理、歸納——這和我在大學受到的數學訓練，以及在碩博士做的統計科學都是一脈相承。有了這些對演算法邏輯的認知之後，我其實對於寫程式、做開發也很感興趣。所以我在博士生涯期間開發了很多開源軟體，也見識到原來自己發明的演算法，透過程式開發成開源軟體之後，其實可以擴散得很快，這個時候我也開始對近代的一些AI應用開始更了解，也更感興趣。
我們那時候常用一個詞叫Data Science（資料科學）。網路剛發展的時候，網路上各式各樣的數據量很多，你要用什麼樣的方式進行數據的梳理、彙整，清洗完之後，用什麼樣的方法，有效地做預測分析，或者是去做推薦引擎——那個時間點其實就是我正在念書的時候。
2013年我博士剛畢業的時候，Google為了招募人才，講了一件事，就是「數據科學家是全世界最性感的行業」。那時候就覺得很有意思，剛好念相關的行業，然後開始就更有熱情，一直影響我到現在。
如何發掘「AI結合永續議題」的可能性？
統計科學是一個應用科學，我們在博士班期間會選不同的應用領域。我選的是生態學，生態學裡面什麼跟數據相關？其實就是生物多樣性。所以我就開始研究統計學怎麼跟生態裡面的生物多樣性做一些關聯，發明了一些指標，對應到演算法；沒想到我們發明的生物多樣性統計方法，今年在Google citation已經超過一萬三千次。
當時沒有特別去想永續，只是當全球在發展永續概念，其實就很自然地接受這件事情。我念博士是2009年到2013年期間，在那時候的養成裡，很自然地會把永續的概念帶進我們後續的發展，無論是工作、創業、開發軟體，還是在面對客戶提供解決方案的時候。
如何從台塑專案，看到AI「節能減碳」的潛力？
台灣人工智慧學校在2018年成立，當時由我的學長陳昇瑋博士擔任執行長，然後招募了非常多台灣的民間企業，以製造業為主，也包含金融業、流通服務業等各行各業的中高階主管，來學習什麼叫人工智慧。我們受學長邀請去當講師，過程中認識了大企業的主管，請我們去做一些企業內部的數據科學或者人工智慧專案。
2018年我們幫台塑集團做他們第一個AI專案，做完發現原來AI不僅可以幫助他們穩定提升產品良率，甚至還可以節能減碳。當一個具備標準化的成熟應用案例可以被複製，而且每個複製結果都有具體落地的商業價值，就成了我新的創業機會點。所以我們成立了詠鋐智能，透過這間公司把我們當時的結果標準化、模組化、軟體化，透過賣我們家的工具，協助客戶做到節能減碳、降本增效。
不同產業、企業的痛點都不同，如何透過單一的AI方案解決？
所有工廠共同的困難是產品的良率要穩定。產品良率要穩定，核心的解決邏輯就是，只要產品的品質有一點偏離，你要隨時知道 ，以便有效控制。以前這樣的一個概念都需要靠人每15分鐘、每一小時去做監測。現在有了AI，我們只需要透過物聯網的感測器，譬如說量測這根蒸餾塔的流量、溫度、壓力，就可以判斷在這個塔裡面的產品好不好。有了這樣的一個 AI 模型之後，每一個生產單元都可以用數據去模擬產品品質。
那麼為什麼產品生產控制得好，可以節能減碳？舉個例子，譬如說我們煎牛排，會根據客戶需求，煎出七分熟或五分熟；換句話說，必須控制加熱的溫度跟時間。工廠生產邏輯就跟煎牛排一樣，我們就是去控制這個原料丟到蒸餾塔裡面，它的加熱溫度是攝氏幾度、持續時間是多久，最終產品的品質是否合乎客戶需求。我們只要把加熱的時間跟溫度控制好就可以了。
那什麼叫控制不好呢？就是你做的那一次肉過熟，它可能就是廢品，就浪費了能源，比如說電力或者是熱蒸氣，能源耗費過多，對環境就不友善。如果能控制得剛剛好，就能讓產品合格的同時，做到節能減碳。
導入AI服務的具體效益？
我們前一陣子幫中鋼集團的子公司中碳做了一個鍋爐節能的案例，高雄市政府還頒獎給我們。
在製造業裡面，需要用能源轉換的不外乎就是加熱靠鍋爐、致冷靠冰水系統。在鍋爐的控制裡面，我們具體幫他們省一個鍋爐17-30%的能耗，一年相當於可以省2,000個大安森林公園一年可以節約的碳排量。
沒想到不靠換設備、不靠自主管理，只靠 AI 軟體去控制工廠的規模化生產，竟然可以有這麼大的效果。我們做完才發現，原來導入AI這麼有商業價值，而且跟環境、社會價值也非常地同步。
（本文摘自天下永續會Podcast，完整內容敬請收聽本集節目）