晨間例行，智慧大樓的管理日常
台北市信義區，一棟嶄新的智慧辦公大樓矗立在城市天際線。王經理每天清晨，例行公事就是進入總控室，打開建築智能管理系統。螢幕上一排排即時數據閃爍：溫濕度感測器、紅外線動作偵測、門窗開合狀態、電力用量、CO₂濃度等各種指標，每分鐘都在更新。
新舊交織，資料的豐富與侷限
隨著進駐企業日益增多，大樓的能源成本與安全需求也與日俱增。業主希望王經理帶領團隊，提升空調分配的效率，並預防夜間可疑人員進出。
王經理十分明白，若能精確掌握每個區域的人流狀況及活動模式，不僅可以省電，更能強化安全。他的團隊掌握著成千上萬筆感測數據，但一個現實的困難讓他傷透腦筋——這棟新大樓剛啟用，感測數據雖多，卻沒有人標註過“實際行為”或“實際人數”。要訓練AI模型辨識空間使用情境，光有數據還不夠，必須要有“標註過”的資料作為對照，才能讓機器真正學會判斷。要靠人力標註，至少得動員多名員工日夜輪班，現實上難以執行。
跨域經驗的移植挑戰
王經理靈機一動，想到集團在高雄、上海、東京等地也有類似的智慧大樓，過去幾年累積了大量“標註完善”的感測數據與管理經驗。他聯繫各地的管理同仁，調閱了許多模型與案例，準備將這些寶貴經驗“複製”到台北新大樓。
一開始大家都很有信心，沒想到AI模型一上線，預測結果卻差強人意。上海的冬天寒冷，空調系統啟動規則和台北完全不同；高雄的門禁感測配置、樓層分區和台北又有很大落差；甚至，員工的進出習慣、午休時間、夜間會議的頻率等微妙差異，都讓感測數據與現實產生偏差。於是，AI模型常常判斷失準，有時明明無人卻判斷有人，或是會議室人滿為患卻被判定空無一人。某次深夜，保全人員還因為系統誤判異常，發生了警報誤觸，鬧得大家心神不寧。
尋找突破，數據融合的渴望
經歷這一連串挫折，王經理深刻體會到：不同地點的經驗，雖然各自珍貴，卻不能直接照搬。每座建築的物理環境、氣候條件、感測器型號、使用行為，都讓資料產生細微但關鍵的落差。
他開始思考，能不能有一種方法，把各地的“部分智慧”融合起來，讓AI學會分辨哪些經驗適用於台北，哪些需要調整？甚至，即使台北本地的標註資料很少，是否能依靠多來源的資料，幫助模型更快適應新場域，讓整個系統更加靈活和智能？
管理困境的思考
這些日子，王經理經常在夜深人靜時，站在大樓中庭，看著感測器指示燈閃爍。他思索著，管理的本質不只是科技，更關乎每個空間裡的人——每一個進出大樓的員工、加班的工程師、清晨打掃的清潔人員。
王經理的挑戰，不僅是讓AI準確預測數據，更是希望透過科技，真正照顧到每個人在大樓裡的安全、舒適與便利。他相信，只要找到正確的資料融合方法，這座大樓一定能走出屬於自己的“智慧之路”，讓冷冰冰的數據，變成有溫度、有溫情的服務。
思考時間
- 如果你是王經理，面對多個不同來源的管理經驗與資料時，你會如何設計知識融合的機制，才能兼顧在地適應性與整體效率？
- 在組織學習與AI導入過程中，你認為哪些“隱性經驗”最容易被忽略？如何讓這些經驗轉化為可以共享與創新的組織資產？
