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
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