0909華爾街日報

*【美聯準會黃皮書稱美國經濟增長在夏季放緩】
美聯準會的一份最新報告顯示，由於與Delta變異毒株有關的新冠病例再次攀升，消費者減少了旅行或外出就餐，美國經濟復甦步伐在夏季放緩。
https://tinyurl.com/yebhq3bw

*【民主黨在鮑威爾連任美聯準會主席問題上的分歧加深】
參議院銀行委員會的一名中間派民主黨人表示，總統拜登應該提名美聯準會主席鮑威爾連任，這是圍繞美聯準會未來領導人人選的黨內分歧的最新表態。
https://tinyurl.com/yehg2lln

*【美國7月職位空缺數再創新高】
勞工部週三公佈，美國7月職位空缺數上升至創紀錄的1,090萬，為連續第五個月創出月度紀錄，6月職位空缺數經修正後為1,020萬。
https://tinyurl.com/yesavh77

*【葉倫稱財政部或於10月耗盡現金節約措施，敦促國會儘快採取行動】
美國財政部長葉倫週三在給國會領導人的一封信中說，除非國會採取行動暫停或提高聯邦借款限額，否則財政部下個月可能沒有辦法繼續按時支付政府的賬單。
https://tinyurl.com/ygmxug6o

*【能源部報告稱美國有機會實現到2050年44%電力來自太陽能】
美國能源部表示，如果美國同意推行一項減少對化石燃料依賴的宏大計劃，那麼到2050年美國可有44%的電力來自太陽能。
https://tinyurl.com/yf22wnkk

*【能源交易人士在碳排放市場發現巨大機會】
隨著各國政府推動擴大碳排放交易市場，那些長期專注於石油和天然氣等有深度且波動較大市場的大型能源交易公司，目前正擴大自身的碳排放交易業務。
https://tinyurl.com/yescywrx

*【重力儲能公司Energy Vault將通過16億美元SPAC交易上市】
Energy Vault的技術有助於解決全天候產生低成本可再生電力的挑戰，後者是讓清潔能源成為主流的主要障礙之一。該公司最近從軟銀和沙烏地阿美的風投基金等處籌集了1億美元。
https://tinyurl.com/yfcaopm6

*【比特幣閃崩後跌勢放緩，周日以來市值蒸發數百億美元】
比特幣的跌勢在有所緩解，為投資者提供了一些喘息空間，這種波動劇烈的加密貨幣一天前閃電崩盤，市值蒸發了數以十億計美元。
https://tinyurl.com/yezp2kel

*【科興控股稱其新冠疫苗在智利獲批用於兒童和青少年】
科興控股生物技術有限公司表示，其子公司開發的新冠疫苗克爾來福已獲批准在智利供兒童和青少年緊急使用。
https://tinyurl.com/yewwqh9g

*【中國8月出口超預期加速增長，儘管出現疫情相關干擾】
8月貿易數據顯示，家電、傢俱和服裝的發貨量增長，幫助抵消了對疫情相關商品需求減弱的影響。
https://tinyurl.com/ye3yv6ut

*【中國乘用車銷量連降三月，受晶片和零部件短缺影響】
中國8月份乘用車銷量連續第三個月同比下降，原因是全球半導體和其他零部件短缺對更多汽車製造商造成打擊，並進一步削弱其產量。
https://tinyurl.com/yhlkpy2s

*【中國推動教育公平舉措令一線城市學區房遇冷】
短短幾個月內，中國降低教育成本和調控樓市的舉措令曾經炙手可熱的市場冷卻下來，深圳等最大型的城市受政策衝擊強烈。
https://tinyurl.com/yew6yt5r

*【如果中國監管風暴吹向房地產，將有什麼後果？】
中國對科技行業的監管整頓已導致科技股市值縮水數百億美元，而打壓失控的房價契合習近平提出的共同富裕倡議，如果對房地產市場的調控大幅加碼，其影響之大可能是科技行業所受衝擊無法比擬的。
https://tinyurl.com/yh9jpy38

*【比爾·蓋茲收購四季酒店集團控股權】
比爾·蓋茲的投資機構已同意通過全現金交易使其對四季酒店集團的持股比例從47.5%增加到71.25%，交易對後者企業價值估為100億美元。
https://tinyurl.com/yzmk489y

*【颶風艾達的影響繼續限制美國石油生產】
在颶風艾達席捲路易斯安那州的近10天后，美國墨西哥灣近80%的石油和天然氣生產仍處於停擺狀態，各公司正艱難重啟海上鑽井平臺。
https://tinyurl.com/ydu5la3w

*【摩根士丹利警告美股年底前或出現15%的回調】
摩根士丹利雖然對美國經濟持樂觀看法，但並不妨礙該公司對美國股市可能即將出現的一輪調整發出警告。
https://tinyurl.com/ygfptw7m

*【蘋果公司App Store可能要做出更多讓步】
雖然各種針對蘋果公司的「封閉的花園」和支付限制進行的調整似乎不太可能在經濟上對蘋果公司造成很大衝擊，但蘋果公司可能不得不開始在自己的地盤上競爭。
https://tinyurl.com/ygctdo7d

*【英特爾將投資多達950億美元擴大歐洲晶片產能】
英特爾公司計劃投資多達950億美元在歐洲新建晶片製造設施，以應對在全球晶片供應緊張之際增加產能的跨國競賽。
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【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

你或許還不知道..... 水庫、火車頂都能蓋！5個海內外屋頂光電案例，本土企業不輸蘋果 （12/29/2020 天下雜誌714期）

（文 劉光瑩 林綺薇）全球企業紛紛宣示淨零碳排與再生能源目標，但綠電究竟在哪？

製造業是台灣用電大戶，用電超過56%。然而，地球公民基金會主任蔡卉荀，透過衛星地圖及民間空拍影片指出，從工業區到科學園區，八成以上建物沒有安裝光電。基金會進一步盤點，光產業園區屋頂，就有2.3GW（百萬瓩，即十億瓦）的潛力。

領先世界腳步的蘋果公司及豐田汽車，都高規格從自己做起，讓光電優先去到屋頂，而非侵佔農田綠地，才能夠兼顧綠電需求又照顧環境。

1.國瑞汽車自建屋頂光電，蓋出4座大安森林公園

在桃園楊梅物流園區內，國瑞汽車有座面積超過一萬坪的太陽能光電場。

這些太陽板不在農地上，而是在廠房的屋頂上。

2018年建置完成的屋頂光電場，裝置容量3.4MW（百萬瓦），一年可發電320萬度，相當於減少900個小家庭的碳排放量，也等於多蓋了4座台北大安森林公園。

此案場不僅是北台灣非能源業者建造的最大屋頂型太陽能光電場，更是豐田（Toyota）亞太地區總代理第一家。

國瑞為什麼要做屋頂光電？其實，跟2015年的巴黎氣候協定有關。

國瑞汽車日本母公司豐田集團，在巴黎協定後許下承諾，全球豐田工廠自2019年起，每年至少要減碳3%。

豐田更要求，全球生產工廠，2025年要達到35%的電力來自再生能源。

大方向一訂，全球都得動起來。

國瑞股東和泰汽車協理劉松山說，這一方面是母廠要求，再加上台灣政府鼓勵，「裝上屋頂光電板後，發現室內溫度平均降了兩度，這是意外收穫。」

和泰全省經銷商的屋頂，也都安上光電板，截至2020年底，已建置29處太陽能案場，每年減少的碳排放量，約為12座大安森林公園一年的吸碳量。

目前這些屋頂光電，都賣回給台電，但下一階段，和泰也希望能走向自發自用。

和泰正在評估全台灣30多個據點，以及楊梅物流園區交車中心，也導入屋頂型太陽能光電。

經濟部已經宣布，2021年開始，用電大戶要建置一成再生能源。

和泰並不屬於用電大戶，不過劉松山也認同建置光電應慎選地點，「既然都要用綠電，就該選擇對大自然破壞最少的方式，否則綠電都不綠了。」

2.長照中心聖嘉民，發電自用還能賣憑證

「阿姨，今天吃得好不好？有睡飽嗎？」院長黃龍冠聲若洪鐘，在宜蘭三星鄉，建築師黃聲遠蓋的聖嘉民老人長照中心裡快步穿梭，跟長者們閒聊。

這個長照中心與附近的啟智中心，黑瓦屋頂上的太陽能板，小到不引人注目，意義卻很大。

這是台灣第一個「電證分離」的綠能公益專案，成功達到社福單位發電自用、綠電憑證出售、企業以捐贈光電板取代純粹金錢贊助的三贏效果。

在潮濕多雨的宜蘭，被褥與衣物的洗淨與烘乾，是滿可觀的電費支出。黃龍冠說，兩個中心在夏天每月電費約20幾萬，「洗衣機、烘衣機、氧氣機、病床、冰箱、電梯，是從早到晚都不能停的。」

這套裝置容量僅22.2KW（瓩）的微型光電廠，是2018年由陽光伏特家媒合花旗銀行與民眾贊助籌建。每年產出1萬9000度綠電，讓長照中心「自己用的電自己發」，每年節省4.7萬元電費。

此外，聖嘉民還能把自己用不到的再生能源憑證，出售給需要的企業。自2018年起，綠電憑證出售給大江生醫，2019年底起，啟智中心屋頂光電也加入行列。兩個中心一年節省電費九萬元，販售憑證一年收入近8萬元。

社福結合綠電，是黃龍冠心心念念多年的夢想。

「我20年前參訪慕尼黑老人之家，就看到屋頂鋪滿太陽能板，德國的主任說他們不想只推老人照顧，更想為地球做一些事，這番話對我影響很大，」他說。

透過陽光伏特家的媒合，剛好認識正在找新公益模式、又不需要憑證的台灣花旗銀行。

陽光伏特家共同創辦人陳惠萍認為，有了第一個案例之後，更多自發自用、電證分離的可能性會陸續出現。

她指出，雖然聖嘉民案例的量體很小，但符合分散式、公民電廠的商業模式。反觀目前大部份光電業者，希望走大型開發、集中式大電廠思維，都希望成本最低、收益極大化，但無法得到民眾的諒解與支持，可能走不遠。

「只有一點一滴累積人們的參與，一群人才可能會走比較遠，」她這樣相信著。

3.美國蘋果總部，全球最大太陽能商辦

蘋果公司在2018年宣布，全球營運將百分之百使用再生能源提供電力。而位於加州、2017年啟用的新總部「蘋果園區」（Apple Park），也在建築物頂部安裝太陽能板，利用太陽能技術為總部發電。整個園區所需電力皆使用再生能源，這棟被戲稱為太空飛船的大樓，是全球規模最大的太陽能辦公大樓。

4.荷蘭浮動式光電島，為萬戶家庭供電

2017年創立的荷蘭再生能源公司Floating Solar，2020年開始在荷蘭北部安代克（Andijk）水庫上建造15座浮動式太陽光電島，裝置7.3萬片光電板，可提供一萬戶家庭用電，建造完成後，這將是全球最大的水面上追日型太陽光電廠。此一計劃由北荷蘭自來水公司PWN發動，PWN表示，水庫的水可冷卻浮動式太陽能板的電線，提高發電效率，對生態系統、水質環境的影響也小。

5.澳洲太陽能火車，車頂發電驅動全車

2017年起，澳洲的拜倫灣（Byron Bay）鐵路公司，在新南威爾斯州一段約3公里長的海岸鐵路上，做出全球第一列全太陽能驅動的火車。所有列車內部系統，包含電源、照明、控制電路等，都是由車頂與車站屋頂的太陽能板供電，再儲存於車上的鋰電池。（責任編輯：曹凱婷）

完整內容請見：
https://www.cw.com.tw/article/5104671?

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