AI Workflow大模型：驅動未來產業變革的智能核心

Deep Workflow Orchestrator – DWO：開啟跨領域智慧協作新時代

DeepSeek的崛起在全球科技界掀起了一股熱潮，儘管其宣稱的560萬美元超低開發成本僅限於模型訓練部分，而非整體開發費用，但其利用相對有限的硬體資源，在短時間內打造出功能強大的AI系統，且訓練成本遠低於行業平均水平，這無疑是一項技術上的重大突破，亦為科技產業在成本效益與創新思維上帶來深刻啟示，資源有限的情況下，技術突破依然觸手可及。

筆者與團隊正全力投入AI Workflow大模型（Deep Workflow Orchestrator - DWO）的研發與優化，目標是構建一套能夠深度理解並預測工作流程的智能系統。這不僅是技術層面的飛躍，更是在培養一位能夠跨領域協作的「智慧夥伴」。透過多模態數據融合、靈活擴展能力與定制化訓練，DWO將能夠整合文字、圖像、表格及記憶體數據，精準預測與分配工作流程，為用戶提供實用的建議與解決方案，從而大幅提升工作效率與決策精準度。

系統的最大優勢在於其高度靈活性，能夠根據不同行業的需求進行定制化調整。在工程領域，DWO可擔任「智能風險分析師」，實時監控全球市場動態，整合市場數據、財務報表、新聞資訊與歷史交易記錄，從而預測市場趨勢、評估投資風險，並提供投資組合優化建議。在工程項目上，DWO亦可被訓練為「智能機電助理」，負責收集與管理電壓、電流、流量等參數，以優化建築物的能源使用效率。這不僅能提升能源管理效能，更能減輕工程師處理繁瑣數據的負擔，讓他們專注於更具價值的策略性工作。

然而，不同行業擁有各自獨特的數據與工作流程，使用者可自訂資料訓練系統，DWO能根據這些專屬資料進行深度學習，使其更貼近使用者的實際需求。例如在法律領域，AI可被訓練為「智能法律助理」，透過學習大量法律條文、判例及合約文件，協助律師快速查找相關法律依據，甚至自動生成初步的法律意見書。這不僅能大幅提升律師的工作效率，也有助於降低法律服務成本，讓更多人能夠享受高效的法律支援。

談到系統的核心，多模態數據融合是核心技術之一，傳統AI模型通常僅能處理單一類型的數據，如文字或圖像，但在實際應用中，資訊往往是多元且複雜的。例如在工程領域，AI不僅需要讀取電壓、電流等數值數據，還需分析設備圖像、圖表，甚至結合過往維護記錄進行綜合判斷。透過多模態融合，AI能夠同時處理文字、圖像、表格等多種數據類型，使其更全面地理解問題，並提供更精確、實用的解決方案。

隨著AI技術的不斷演進，這套系統將能適應更多複雜的工作場景，進一步提升人類的工作效能。在各行各業數據的不斷累積之下，AI的預測與決策能力也將持續增強，推動各產業邁向更高效、更具創新的未來。AI Workflow大模型的應用，不僅是技術的進步，更是人類與機器協作模式的全新篇章，為未來產業發展開闢了無限可能。

作者簡介：
陳智銓（Arthur），思路富邦集團（SagaDigits）創辦人 暨集團成員 隨賞科技有限公司（Compathnion）行政總裁
思路富邦專注於大數據、導航、及智慧追蹤項目的技術方案，設計多種線上及線下的方法，以改進全球性企業的市場推廣、物流、保安、特管及用戶體驗等表現。團隊屢獲殊榮，以香港為發展基地，銳意開拓國內及其他海外國家市場。隨賞科技為客戶提供定位、導航、追蹤、客戶分析等服務，其室内定位技術已經在機場、大學校園、商場、醫院和體育場地試用。

創智銓薈—Arthur Chan

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

有人說AI很快會取代人類，與其說取代，不如說是替代某些工作崗位，成為人類的「同事」，輔助工作。早前筆者也曾分享生成式人工智能（GenAI）已滲透進日常生活，而現在我們正邁向AI智能體（AI Agent）時代。這波新興AI革命將重新定義企業的營運基礎結構。根據谷歌雲端在其《2025年人工智慧商業趨勢報告》中的分析，AI Agent將成為未來企業營運的核心，其技術發展從單純的聊天機器人演進到能處理複雜工作流程的多智能體系統，將顯著提升員工的生產力與效率。

史丹福大學、麻省理工學院與美國國家經濟研究局（NBER）聯合研究發現，AI輔助能使員工的效率平均提高15%。此外，根據Gartner的分析，到2028年至少有15%的日常工作決策將由AI Agent自主完成，而這一數字在2024年還是零。AI Agent技術的發展正朝着著更靈活、功能更全面的方向邁進，從而打造出能勝任多種工作的智慧系統。

AI智能體的核心特徵是能模擬人類的思維與行為，猶如人類的「分身」，能精準理解指令並執行任務。「智能體工作流程」（Agentic Workflow）正是這項技術的核心，其基礎是大型語言模型（LLMs）的深入應用，使AI不但能理解人類語言，還能掌握上下文的細節並洞察使用者需求。

舉例來說，當設計部需將圖片提交給市場部時，AI會先詢問圖片需求類型，如人物、卡通、風景或旅遊等，接着分配適合的AI模組完成圖片設計，經過自動檢視與優化後，交由使用者審批，最後主動提交至市場部。這過程並非單一AI模型完成，而是多個模組協同合作的結果。

經過適當訓練的AI模組，能成為不知疲倦的「員工」，特別適合重複性高、耗時的工作。人類員工只需用簡單語言描述需求，AI便能高效完成任務，從而釋放時間讓人類專注於更高層次的策略規劃與決策。例如，國際人力資源巨頭德科集團（Adecco）已經運用「AI員工」來處理招聘流程，包括匹配候選人、調整簡歷、安排面試電郵及準備相關問題等，使HR職員能聚焦於更具策略性的工作。

事實還不止如此，「AI上班族」經過進一步培訓後，更可勝任專業崗位。清華大學智慧產業研究院的團隊已開始打造「專業AI上班族」，目前正在內部測試首批42位「AI醫生」。「他們」在短短數天內即可完成上萬名患者的診症，且隨着診療案例的累積，其診斷能力更會不斷提升。

筆者團隊亦正進行專案開發，訓練「AI上班族」成為初級機電工程師，負責收集與管理如電壓、電流、流量等參數，以優化大廈的能源使用方案。這不但能提高能源效益，也減輕了工程師處理繁瑣數據的重複性工作負擔，使他們能專注於更具價值的分析工作。

誠然，AI的潛力巨大，但我始終堅信其角色應是輔助人類而非取代。在未來的職場，「AI同事」將與人類員工攜手合作，共同改造工作流程並優化崗位職能，帶來更高效率與創新，讓人類能專注於更高層次的創意、研究、開發與規劃，推動科技與社會的持續進步。

作者簡介：
陳智銓（Arthur），思路富邦集團（SagaDigits）創辦人 暨集團成員 隨賞科技有限公司（Compathnion）行政總裁
思路富邦專注於大數據、導航、及智慧追蹤項目的技術方案，設計多種線上及線下的方法，以改進全球性企業的市場推廣、物流、保安、特管及用戶體驗等表現。團隊屢獲殊榮，以香港為發展基地，銳意開拓國內及其他海外國家市場。隨賞科技為客戶提供定位、導航、追蹤、客戶分析等服務，其室内定位技術已經在機場、大學校園、商場、醫院和體育場地試用。