https://www.businessweekly.com.tw/Archive/Article?StrId=7013922 让119更快救命的人！他奔走7年磨出「台客语AI护城河」 封面故事｜ 撰文者： 陈盈萤 ｜出刊日期： 2026-03-12 1.他拾起大厂不做的苦力活！长问科技总经理陈又硕如何抢救台语与华语语料库间高达73 倍的落差，防止母语在AI时代失声？ 2.奔走7年，公司一度连亏3年、1/3核心团队出走！他怎麽靠「笨功夫」让119听得懂台客 语？ 3.驱动他坚持下去的使命，藏在一位父亲对下一代的焦虑：「会不会有一天，孩子听不懂 阿公说的『吃果子拜树头』？」 https://i.urusai.cc/fryIx.jpg 长问科技总经理陈又硕。(摄影者．程思迪) 「这里是一一九勤务中心，请问需要消防车还是救护车？」话筒另一端，老人家慌乱颤抖 、结结巴巴的用国、台语交错报案。过去，派案员得在生死交关的几秒钟内，一边安抚、 一边从模糊乡音中判读讯息；如今，AI语音辨识系统会同步分析报案内容，当侦测「没有 呼吸、没有心跳」等关键字，系统会红色警示，预判为OHCA（到院前心肺停止）案件，自 动联动高级救护派遣模组、推播急救先锋App，通报案件。 他拾起大厂不愿做的苦力活 做AI语音系统，救台、客语断层危机 这套每天接听上千通、精准识别国、台、客、英四种语言的救命系统，幕後功臣是长问科 技总经理陈又硕，他做的是Google、OpenAI等大厂，明知台湾有需求，却不愿做的「苦力 活」。 台湾正面临无声却巨大的「语言断层」。根据二○二○年内政部人口普查资料，全台六到 十四岁的国小、国中学童，只剩下七．四％将台语当成主要沟通语言，客语更惨，跌到○ ．三％。 「台语在住院中、客语进加护病房、原住民语则在急救中，」致力发展台湾本土语音语料 库、阳明交通大学智能系统研究所教授兼所长廖元甫形容。 跑遍乡镇，用笨功夫打造语料库 一度连三年亏损、三分之一团队出走 「当高科技越发展，低资源的语言越容易『挂掉』。」他指出，目前中国释出的华语语料 库总时长已达二万二千多小时，台湾的台语语料库却只有三百个小时，落差高达七十三倍 。这意味着AI模型辨识中文会远比台湾国语精准。台湾使用者被迫放弃使用自己的腔调， 如果不抢救，未来长者要请照护机器人帮忙倒一杯水，也得说北京腔。 陈又硕是廖元甫的学生。为了替濒危的本土语言建立语料库，他们从一八、一九年开始展 开一场「数位田野调查」。团队没有待在实验室，而是带着录音设备跑遍屏东、台中东势 、云林仑背等地。 每次录音，他们得同时架设六支麦克风，模拟手机、电脑与智慧音箱等不同距离与角度的 收音情境，确保AI在嘈杂的活动中心或医院诊间也能辨识语音，还要请审听老师现场纠正 ，因为许多长辈以为自己在讲客家话，其实混杂了九成台语。 录音现场更是耐力的挑战。陈又硕必须拜访各地语言专家，请他们带路找出隐身在巷弄间 的耆老；为了冲语料量，他跟媒体谈合作：「我提供你语音转换字幕的软体，你提供节目 影片与字幕档。」 「这不是大厂会做的事，」 陈又硕说。当对手追求规模化、低成本的通用模型时，他们 却在磨最细碎、最难自动化的在地语料，这样的笨功夫，一磨就是整整一年，直到疫情时 ，终於被看见。 二○二○年，疫情指挥中心记者会的语音即时字幕系统，全都采用长问的产品。团队每天 紧盯直播字幕，即时微调模型。他记得：「全台北市街道空荡荡，只有同事为了公事，赶 到公司。」 两年後，另一个时刻让他们更加确信这条路走得对。 二○二二年，Meta执行长佐伯格为展示AI技术，邀请台湾学者与他以台语对话，背後使用 的正是同一套语料库。「终於可以证明语料库是有用的，而且还帮忙国库赚到钱！」廖元 甫说。 然而，就在技术开始受到关注时，公司却陷入最艰难的时刻。连三年亏损、核心团队出走 三分之一，陈又硕回忆：「看着一起打拚的学弟选择离开，当下的士气真的很低迷。」 突破商业化门槛，也为下一代着想 两年前营收开始翻倍成长、由亏转盈 更大的挑战来自商业化门槛。二○二三年，企业若想导入系统，光是采购AI运算的GPU硬 体，就需要约五百万元投资。对中小企业而言，这是一道难以跨越的门槛。 「都还没看到成效，就要先花五百万，这是一个很大的瓶颈，」陈又硕理解客户的却步。 为了生存，他没有放弃，带领团队埋首两年，硬是透过软体优化，将硬体成本从五百万降 至七十万，降幅超过八成五。 https://i.urusai.cc/fhjg1.jpg 台北市消防局局长莫怀祖（左1）表示，执勤同仁在长时间高压工作下容易感到疲乏、专 注度会下降，但导入AI能预先盘点可能面临的情形，救灾更有效率也更安全。(摄影者： 程思迪)｜放大原图 当导入门槛降低，飞轮才真正开始转动。医疗院所、金融机构与政府单位陆续采用，包括 双北服务专线1999，以及台北的119指挥中心。 与学者们不同的是，陈又硕选择把研究带进真实场景。因为只有技术真正被使用，资料才 会累积，AI模型才能持续进化，而不必永远依赖人工采集语料。 二四年，长问营收开始翻倍成长，公司转亏为盈。鸿海、台湾大哥大、中华电信与三商电 脑等都成为夥伴，一起把本土语AI辨识系统导入更多场域。 「连全球云端大厂都要找我们处理，我就知道这条路走对了。」他说。 现在，在客语重镇桃园联新国际医院，客家长者看诊时不再担心医师听不懂，诊间导入语 音辨识系统後，萤幕会即时将患者描述转为中文字幕并对应医学术语，减少语言造成的医 病误解。 台北市消防局局长莫怀祖也期待，未来在救灾现场，指挥官只要输入语音，AI就能自动整 理重点与需求，协助决策。「那会是我们的生存夥伴！」 在公司，陈又硕是带领团队打磨技术的总经理；回到家，他却是焦虑的父亲。 「我的孩子读国、高中，他们只会听、却不会说台语了。」他语带遗憾的说：「会不会有 一天，孩子听不懂阿公说的『吃果子拜树头』？语言消逝了，文化也就稀释了啊。」 这份焦虑，让他对这份「笨功夫」有了不同的使命：他标记语料，不仅是为了AI准确率， 更是为了将来某一天，当下一代想找回自己的文化根基时，数位世界里还留有最道地的素 材，甚至能向AI重新学习母语。 即使华语与本土语言的语料差距仍有七十三倍之遥，陈又硕并未停下脚步。他很清楚，这 项事业不是赚快钱，而是为台湾的未来买一份语言保险。 「就算只是把一颗微小的石头丢进大海，我也要试着激起更大的浪花。」他说。只要有人 愿意在大海中持续激起浪花，美丽的台湾母语，就不会在AI时代的浪潮中失声。 --

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