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35:33 ~4 分鐘

【換日線關鍵字】從 CERN 數據到低碳未來:台泥企業團如何以「數位升級」重塑產業邊界?

台泥數位智能領航師蔡瑞發從歐洲核子研究中心(CERN)的粒子物理大數據研究出發,橫跨電動車、AI顧問到水泥材料產業,分享如何用科學方法論與跨域整合能力,在快速變動時代找到屬於自己的獨特價值定位。

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重點摘要

  • CERN 的核心訓練不是物理知識本身,而是從每秒十幾萬筆對撞數據中找出稀有 pattern 的大數據思維,這套方法論可跨產業移植
  • 台泥的 DIN(數位智能領航師)單位直屬最高決策核心,任務是理解各廠生產流程後,找出數位解決方案的最佳切入點,不只是技術顧問角色
  • 台泥業務橫跨水泥生產、儲能、低碳建材、廢棄物處理、碳交易,蔡瑞發視「材料 × 數據 × 能源」三者交叉點為下一個產業機會
  • π 型人才的關鍵不在於夠「斜槓」,而在於能否將過去的知識連結到當下的問題,提出正確的問題比找答案更重要
  • 對年輕世代的建議:焦慮是普遍現象,既然無法避免,不如順從心之所向放手嘗試

詳細內容

CERN 的大數據訓練與思維轉移

蔡瑞發 2011 年進入台大物理研究所後,因想學習程式與數據分析而加入陳開芳教授的實驗室,取得大型強子對撞機(LHC)相關研究的博士學位,長駐瑞士日內瓦的歐洲核子研究中心(CERN)。CERN 的特殊性在於:它不只是物理實驗室,更是全球最大規模的數據工程實驗場,每次對撞可產生每秒十幾萬筆資料。在計算資源遠不如今日的年代,研究人員必須發展各種 IT 與演算法技術,才能從海量雜訊中找出稀有的宇宙物理現象。這套「從複雜資訊中提取 pattern」的能力,讓蔡瑞發在轉換產業時有紮實的方法論基礎。

從學術到產業的轉換策略

完成博士後,蔡瑞發在替代役期間利用晚間時間主動將學術溝通語言轉譯成企業溝通語言,意識到兩者底層方法相通,只需轉換「單位」(框架)。他加入電動機車與能源公司(台灣重要的電動機車廠),擔任策略單位資料科學團隊負責人,以 AI 與統計模型分析能源網路、電池資產、市場需求,讓數據直接驅動企業決策。後來又在國際科技顧問公司擔任資料科學主管,協助金融與製造業導入 AI 系統。

為何選擇加入台泥

蔡瑞發觀察到台灣在半導體之外,材料科學是另一個潛力巨大的產業基礎。他回溯在 CERN 時發現「選對材料可以省下大量工程功夫」的體悟,加上台泥正在進行低碳水泥、儲能、廢棄物處理等涵蓋水泥完整生命週期的布局,他認為「數據 + 材料 + 能源」三者交叉點具有巨大的開創空間,符合他「喜歡 0 到 60、做開創性工作」的性格。

DIN 單位的運作模式

台泥的 DIN(Digital Intelligence Navigator,數位智能領航師)單位直屬最高決策核心。成員需同時具備技術能力、專案管理能力與跨域整合能力。蔡瑞發的日常工作包括深入了解各廠(如和平水泥廠、礦山、歐洲儲能廠)的生產流程與老師傅的工作思路,再從數位角度找出可以嵌入的解決方案,涵蓋生產排程、能源調度、電力交易等議題。台泥礦山已實現無人礦車的運行,是數位化落地的具體案例。

碳管理的數位化

台泥成立跨公司的碳管理委員會,DIN 在其中扮演數位策略顧問角色。核心工作是將散落在各公司、各系統的碳足跡數據(涵蓋生產、物流、供應鏈)整合到統一的透明平台,協助企業在合規與碳交易策略上做出數據驅動的決策。蔡瑞發指出台泥在中國大陸的碳交易市場已有相當布局,整合各廠與儲能數據是關鍵挑戰。

π 型人才的實際意涵

蔡瑞發以台泥董事長的話詮釋 π 型人才:「重點不是你對這件事情多深入了解,而是你有沒有辦法連結你過去的知識來解決現在的問題。」π 的垂直那一條代表技術深度(數據科學、IoT、數據工程),橫向那一條代表跨領域連結能力(軟實力),兩者缺一不可。跨領域能力的培養來自於親身參與不同產業的案例,深入理解各部門的痛點與日常運作,而非只是表面的「斜槓」。

跨文化移動力的建議

蔡瑞發在 CERN 期間刻意融入歐洲生活,加入當地業餘足球隊、與非亞裔室友同住,從日常生活的差異(煮飯、打掃習慣等)中感受到「同一件事情有不同解法」。他強調跨文化移動力的關鍵是「有勇氣把自己丟入陌生環境」,語言能力在浸泡中自然快速提升。

精選語錄

「重點是在於你有沒有辦法去連結你過去的知識來去解決現在的問題,就像平民百萬大富翁一樣,你遇到一個問題你有沒有連結你過往來去解決它。」

「我也覺得焦慮有什麼技術我可能不知道,我今天解的這個問題是不是已經過時了。竟然都會焦慮,那就給自己機會去嘗試不一樣的可能,終究還是要焦慮,不如放手一搏。」

「物理其實一直都在探討可不可以把所有複雜數據越簡化越好,那個才叫做真理。」

時間軸

逐字稿未包含時間標記,無法提供具體時間軸。以下為內容段落順序:

  • 開場:主持人介紹來賓蔡瑞發背景(CERN → 電動車能源 → 顧問 → 台泥)
  • 第一段:CERN 的選擇緣由與大數據訓練心得
  • 第二段:從學術到產業的轉換邏輯(替代役期間的語言轉譯訓練)
  • 第三段:為何選擇電動車/能源產業,以及加入台泥的動機
  • 第四段:DIN 單位的組織設計與實際工作內容
  • 第五段:深入工廠現場的必要性(和平廠、礦山、歐洲廠)
  • 第六段:台泥碳管理委員會的數位化工作
  • 第七段:π 型人才的定義與培養路徑
  • 第八段:全球移動力與跨文化融合的經驗建議
  • 第九段:給年輕世代的建議(焦慮共處、放手嘗試)

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