2025.09.08
寬橋攜手產官學菁英，共創數據架構智慧化與 AI 轉型新未來
左1)全球網際空間管理暨產業發展協會理事長 林宜隆教授、(左2)台灣數位鑑識發展協會理事長 楊鴻正董事長、(左3)台北市捷運局技術發展處處長 古永昌、(左4)數發部數位服務組副組長 李楷元、(右4)國立政治大學資訊管理學系教授兼 CINTES 研究中心主任 洪為璽、(右3)寬橋有限公司總經理 廖志宇、(右2) 全球網際空間管理暨產業發展協會 秘書長 吳宗禮、(右1)元盾資安股份有限公司執行長 趙永弘
面對 AI 巨浪來襲，全球網際空間管理暨產業發展協會（ AGCMID ）攜手寬橋有限公司（ BROBRIDGE ）、台灣數位鑑識發展協會（ ACFD ），舉辦高峰論壇，聚焦探討數據如何蛻變為驅動智慧應用的核心資產，開啟 AI 時代的價值新篇章。
寬橋總經理廖志宇以「數據是新世界的石油，AI 是煉油廠」為喻，強調數據需經由完善的基礎架構準備與精煉流程，結合 AI Agent 與 AI Engine ，方能實現資料即服務（ DaaS ）與資料產品化，加速孕育高價值 AI 應用。
寬橋有限公司總經理 廖志宇 Armani Liao
數據架構進化，開啟AI智慧價值
寬橋顧問梁文耀博士以技術演進為切入點，回顧企業數位轉型的歷程，從早期的單體架構逐步演進至服務導向架構（ SOA ），再邁向今日的微服務架構。他指出，微服務架構在雲原生技術、容器化部署與 Kubernetes 生態系日益成熟的推動下，展現出高度彈性、可擴展性與高可用性，已成為企業 IT 架構轉型的關鍵支柱。
梁博士進一步闡述，企業若欲從傳統架構轉換至微服務架構，需歷經六個技術階段，整體可歸納為三大里程碑：「容器化」→「平台化」→「服務化」。其中「平台化」尤為關鍵，透過導入數據中台與服務中台的概念，有效彌補傳統資料儲存方式與敏捷架構之間的技術斷層，並為後續的資料治理與應用創新奠定基礎。
他特別強調，2020 年後逐漸受到重視的 Data Mesh 架構，是資料治理領域的重要轉捩點。Data Mesh 打破過往集中式資料管理的思維，轉向分散式架構，允許各部門或業務單位擁有並管理自己的「資料產品」（ Data Product ），並透過讀寫分離（ CQRS ）技術提升資料處理效率。結合寬橋自主研發的 Gravity Data Mesh 平台，企業不僅能同步異質資料庫、優化資料存取流程、提升資料品質與使用效率，更能將資料管理權限下放至業務團隊，促進資料民主化，加速 AI 創新應用的落地與擴展。
梁文耀博士後續介紹了寬橋開發的平台在資料整合與 AI 應用上的最新進展。其中，Atomic 平台結合 No Code / Low Code 的管線式邏輯設計與資料產品化機制，與 Gravity 共同支援 Data Mesh 架構。他指出，該平台具備即時資料流處理、快取快照以及 CQRS 讀寫分離等能力，能為各類應用打造高品質、低延遲的資料基礎，並可輕鬆實現雲端與地端之間的無縫數據連結與處理。
他同時提到，Gravity 與 Atomic 能支援 RAG 與 LLM 等生成式 AI 應用，並在數據準備環節展現高效率。寬橋所提供的平台具備資料預處理能力，可輕鬆串接向量資料庫，結合情境化提示優化，使原始數據能快速轉化為 AI 可用的知識來源。這些功能可加速即時決策、智慧搜尋與生成式應用的落地，縮短 AI 專案從部署到產生價值的時間。
駕馭數據洪流，破局AI轉型挑戰
寬橋總架構師錢逢祥直指企業在數據與 AI 轉型過程中所面臨的多重挑戰，包括IT支援壓力沉重、資料分散難以整合、集中式倉儲效益不彰，以及重複整理資料所造成的人力與資源浪費。這些問題不僅拖慢企業回應 AI 應用需求的速度，也限制了資料價值的釋放與創新潛力的發揮。
他以搜尋引擎的演進歷程為例，從資料收集與結構化（ Indexing ）、資料關聯與價值排序（ PageRank ）、資料曝光與應用優化（ SEO ）、使用者導向的資料服務（ Personalization ），一路發展至今日 AI 驅動的搜尋意圖理解。他指出，資料處理的終極目標應如同搜尋引擎般，致力於縮短原始資料與終端使用者之間的距離，使資料不僅「用得上」，更能「主動說話」。前者可透過資料建模與預處理支援即時應用場景，後者則驅動 AI 模型訓練與生成式應用，實現資料的智慧轉化。
錢逢祥強調，「資料自助平台」是企業破局的第一步。此平台旨在建立集中式資料入口，提升跨部門資料協作效率，使業務部門能自助存取、查詢、分享與匯出資料，進而釋放 IT 團隊的支援壓力。更重要的是，平台設計需確保資料存取流程的透明性與權限管理的嚴謹性，以保障資料安全與合規性。
寬橋所推出的 PLASMA 平台，鑑於過往數據平台的複雜性和建置高成本，是以輕量、易導入、逐步迭代為考量所創建的資料自助平台方案。該平台支援異質資料源的整合查詢和數據交換，能有效整合企業內部零散資料，轉化為即時可用、易於管理的競爭優勢，為企業在 AI 時代的數據治理與應用創新提供堅實支撐。
跨域協奏，共建AI生態系與智慧新願景
數位發展部數位服務組副組長李楷元指出，政府正積極推動數位轉型與 AI 產業發展策略。他指出，資服產業是推動百工百業數位轉型升級的關鍵火車頭，數發部全力扶持其發展；疫情帶來第一個「天時」，驅使許多中小企業轉型上雲，而當前的 AI 時代，則形同第二個「天時」、帶來新一波龐大商機，政府施政軸心也因而聚焦於 AI 。賴清德總統甫一上任，便將人工智慧列為五大信賴產業之一，國發會更規劃 AI 新十大建設，目標 2040 年創造 15 兆元產值與 50 萬高薪職缺。數發部透過提供 GPU 算力池、草擬「促進資料創新利用發展條例」、培育 AI 人才（如 T 大使計畫）、舉辦商機媒合會、提供資金補助等具體方案，解決 AI「五缺」（算力、資料、人才、行銷、資金）問題。
全球網際空間管理暨產業發展協會理事長暨大同大學資工系 林宜隆教授
全球網際空間管理暨產業發展協會理事長暨大同大學資工系林宜隆教授，則強調此次高峰論壇聚焦在數據架構智慧化、AI 數位轉型、AI 創新應用三大關鍵主題，此外，他也悉心提出一道 AI 成功公式：AI=((Data Eco+Model)+演算法(Tools))*Workflow)*GUI(People)，強調「人」在 AI 應用價值鏈當中的關鍵角色。他同時呼籲，產官學各界應當協力對齊國際標準，藉此完善 AI 治理架構與風險控管機制。
總括而言，這場高峰論壇聚焦於數據架構的現代化升級、資料效益的深度釋放，以及政策推動與人才培育等關鍵議題，全面勾勒出 AI 轉型所需的技術路徑與治理框架。透過產官跨域交流與實務分享，此次論壇不僅為企業與政府在面對 AI 驅動的數位轉型挑戰時提供具
體行動方針，更奠立一個真正實現資料價值轉化、驅動智慧創新的基石，攜手迎接 AI 驅動的未來！
出處:ithome 寬橋攜手產官學菁英，共創數據架構智慧化與 AI 轉型新未來