GovTech月報第34期：未來5年國內超級電腦總算力可望達280PFlops；美國開放臉部辨識登入聯邦政府服務

重點新聞(0921~1021)

超級電腦 AI

國網中心揭露未來5年超級電腦藍圖，擬以總算力280PFlops提升我國競爭力

國網中心近期在一場活動中說明我國超級電腦發展藍圖，除了今年7月啟用的CPU架構超級電腦「創進一號」之外，為趕上AI算力需求，未來5年將陸續打造新的超級電腦，總算力合計達到280PFlops。

根據其規畫，2024到2025年之間將打造2座GPU架構新超級電腦，分別提供16PFlops及100PFlops的算力，其中提供100PFlops算力的AI超級電腦，將搭載總數1,680個GPU，搭配25PB的儲存空間、200Gbps的InfiniBand高速網路，可望使我國超級電腦的全球500大超腦的排名在前20大。

接下來在2026到2027年間再打造2座超級電腦，採用CPU及GPU混合架構，算力分別達到35PFlops及80PFlops，2028年整合量子運算，使超級電腦整體算力達到280PFlops。國網中心也計畫擁抱雲端架構，打造雲端平臺提供容器化的運算資源，第一階段先以GPU主機，提供大型語言模型、大型科學研究使用，第二階段再發展雲端AI主機，以滿足高效能運算需求。

除了國網中心主導的超級電腦建置案，國科會也推動大南方計畫，2029年也將在臺南沙侖建置算力達200PFlops的AI超級電腦。因應AI應用帶動的算力需求增加，不只是政府主導超級電腦，民間業者也啟動相關的計畫，除了先前算力為22PFlops的Nvidia Taipei-1超級電腦之外，日前鴻海科技日也計畫和Nvidia聯手，在高雄打造算力超過90 EFlops的超級電腦。

下圖為今年7月上線的CPU架構超級電腦創進一號，效能達到3.5 Petaflops：

臉部辨識 AI

美國開放使用者以臉部辨識登入聯邦政府服務

美國總務管理局（U.S. General Services Administration）的登入網站Login.gov單一登入服務，近期開放使用者以自拍照，通過臉部辨識登入系統，符合美國聯邦政府的高確認性身分驗證標準。

GSA強調採用符合NIST SP 800-63的身分確認等級Level 2（IAL 2）的生物特徵辨識技術，以通過身分驗證登入，並強調不會一對多（one to many）臉部辨識，對資料庫中的其他人進行比較，且對使用者所提交的照片不會用於其他用途。GSA還指出，將繼續保留既有的身分識別方法，以及符合IAL 2的生物特徵辨識方法。

使用者採用此一新方法進行身分驗證時，依要求用手機自拍臉部照片，以和帶有照片的身分證件進行比對。GSA表示，使用者通過身分驗證是獲得政府福利及服務的第一步，透過此方式希望提供使用者安全且便利的登入方式，同時避免身分盜用及詐欺行為。

數位發展部 AI

數位部擬編列190億元預算分5年推動政府機關導入AI

數位部近期在立法院報告時說明，目前正在規畫政府AI發展計畫，預計從2026年開始的5年，編列190億元預算，以協助公務機關導入AI，包括智慧化為民服務、提升公務作業效率等等。

數位部表示，目前5年期的政府AI發展計畫已送交行政院審核，該計畫訂定5大戰略目標，包括發展智慧化為民服務、建構自動化行政服務、完備AI資料與模型、打造數位平權智慧服務，以及厚植AI應用基礎環境。其中為智慧化的為民服務，將提供新的政府便民服務體驗，鼓勵機關發展智慧客服，讓民眾在AI的協助下獲取政府服務；另外，數位部也計畫引導公務機關應用AI，提高行政作業的自動化，以提升公務作業的效率。

為了培養公務人員具備AI認知及技能，行政院人事行政總處表示，透過舉辦高階人才AI共識營、AI實務種子人員課程、公務員AI通識課程、AI工作坊、機關AI應用競賽等方式，促進基層到高階公務人員學習相關的知識、技能。

CBDC 金融

俄羅斯央行揭露可能於明年7月廣泛推動數位盧布

俄羅斯政府規畫推動的CBDC央行數位貨幣政策，在過去幾年擴大試辦之下，俄羅斯央行近期在一項活動中透露俄羅斯的數位貨幣推動最新進展，並預告可能在2025年7月廣泛推動數位盧布。

俄羅斯央行是在2021年宣布，與12家銀行聯手展開CBDC數位貨幣初步測試規畫，隨後在2022年宣布已有2家銀行完成個人間的數位貨幣轉帳周期，俄羅斯央行希望參與的銀行業者可以分階段測試處理數位盧布的交易，而參與測試的除了銀行業者，尚包括民眾及企業，參與測試的民眾已增加至9千人，參加的企業則從原來的22家增加至1200家。

俄羅斯央行正在提供相關的軟體，以協助銀行將行動程式和數位盧布平臺相整合。根據該國央行的計畫，其數位貨幣會透過類似於俄羅斯快速支付系統（SBP）的QR Code來進行操作，允許使用者在手機上作跨行轉帳。俄羅斯希望建立SBP及數位盧布交易適用的QR Code標準。

俄羅斯推動CBDC相當積極，除了因應國際上的金融科技趨勢，另一個原因是因為俄烏戰爭受到國際經濟制裁，該國迫切建立不依賴國際的數位支付工具。

教育 AI

英國政府投資發展AI工具，要讓AI生成教材、課程規畫減輕老師教學負擔

英國政府近期宣布一項AI的教育應用，將投入400萬英鎊，以政府文件來訓練AI工具，讓AI產生客製化課程，並且標記學生的作業，來減輕老師教學上的負擔。

傳統上，老師的課程之外，還需要處理許多工作，例如規畫課程、準備教材、管理考核學生的學習成果等等，英國政府則希望讓AI工具輔助老師的工作，例如產生教材、課程指引，讓老師能專注在教學授課上，減輕他們的工作負擔。

該專案的規畫之一是建立內容商店，專門存放教學文件，例如課程計畫、教學評估工具，讓開發人員可以存取這些資料發展出準確、具有上下文脈絡教材的模型，協助教師標註、評估學生學習成果，由AI產生課程計畫、客製化。

臉部辨識 AI

新竹縣政府導入人臉辨識差勤系統，1秒可辨識市府員工身分

新竹縣政府強化智慧治理，近期導入人臉辨識技術，取代傳統的電腦打卡方式，讓市府員工上、下班可以在特定地點透過人臉辨識，1秒完成臉部辨識，相較傳統的打卡制度，透過人臉辨識快速驗證市府員工的身分。

過去縣府差勤系統為採用電腦打卡的模式，員工到達辦公室後，打開電腦登入系統後打卡，約需要3到5分鐘不等的時間，新竹縣政府導入臉部辨識系統，1秒內完成臉部辨識，即使員工戴著口罩，也不需脫下口罩就能完成辨識，人臉辨識結合線上差勤系統，讓縣府方便管理員工出勤狀態，縣府強調透過設備的安全性、數據加密，強化資訊安全。

新竹縣政府在各出入口導入臉部辨識設備10臺，9月正式推動臉部辨識打卡後，單日平均使用次數達1,600人次。

在此之前，苗栗縣政府今年7月在員工差勤系統全面導入臉部辨識技術，為應付上下班尖鋒時間員工打卡需要，苗栗縣政府共部署10臺臉部辨識設備，後端結合人事差勤系統，縣府結合臉部辨識及差勤系統，匯入員工的出、缺勤資料，強化員工出勤狀態的管理。

防救災 AI

彰化縣啟用AI防救災系統，可自動辨識火、水災及交通事自動向消防單位發送預警

為提升防救災能量，彰化縣政府去年和三個縣市消防局共同合作，規畫發展智慧化防救災工作，在完成開發及測試之後，近期彰化縣政府消防局啟用AI防救災系統，「AI精準消防-防災影像辨識預警及救災任務語音紀錄」，可利用AI自動辨識監控影像，辨識火災、水災、交通事故，提高防救災效率。

傳統的救災救護工作，多仰賴民眾發現後通報給消防單位，如果災難發生地點位於偏遠地區，或是人跡活動較少的深夜及清晨時段，往往延誤防救災的黃金時間，可能導致災情擴大、人員傷亡、延誤送醫，這套AI防救災系統，可以AI協助辨識監控影像，當辨識出水災、火災或發生交通事故，自動發送警示給119勤務指揮中心，讓值勤人員審視監控影像畫面後，根據發生地點，調派防救災人員抵達現場，從被動等待民眾通報，到主動發現災害、事故進行防救災工作。

另外，在大型救災現場，可能有上百臺無線電共用同一頻段，救災人員通過無線電溝通救災工作，資訊量相當龐大，這套系統也可以AI監聽現場無線電通訊內容，產生逐字稿予以紀錄，並由生成式AI協助整理救災任務重點，存放於資料庫，事後自動產生任務報告。

圖片來源／國研院、GSA、新竹縣政府、彰化縣政府

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資料來源：iThome整理，2024年10月