今年,就是藍光商機起飛元年
今年,就是藍光商機起飛元年
2009.08.01 | 科技

今年六月間,美國購物網站Meijer搶先推出了九十九美元的藍光播放機,數量九十九台的商品才一上架,就造成網友瘋狂搶購。無獨有偶,國際大廠飛利浦(Philips)的副品牌Magnavox,也在近期打出了九十九.九九美元的平價藍光播放機,震撼業界。這可不是網站標錯價的鬧劇再度上演,而是平價藍光光碟機時代已正式到來。
藍光產品不只價格殺很大,銷售數字更是漲勢驚人。根據市場調研機構The Digital Entertainment Group七月中公布的數據,今年上半年,全球藍光產品的銷售數字已達四.○七億美元,較去年同期成長九一%,這比原先藍光陣營所預估的七一%成長率高出許多。美國研究機構Gartner還預估,今年藍光播放機的出貨量將有一千三百五十五萬台,成長率達七九%,明年也將有二千二百四十萬台的水準,成長率六五%。
隨著藍光規格勝出,全球科技大廠持續投入,在生產的規模經濟浮現下,藍光產品的售價也開始逐步調降。市場上就普遍預估,藍光播放機的價格可望在今年年底下探一百美元關卡,產品滲透率將成長至五%左右。
沒想到卻有廠商趕在第二季就率先起跑,搶先推出售價不到一百美元的藍光播放機,提前引爆藍光熱潮。元大投信基金管理部經理張家瑋指出,售價越來越「親切」的藍光播放機,將順利抬拉市場的接受度。
藍光播放機以美國市場為大宗
拓墣產業研究所光電研究中心副理柏德葳就認為,今年將是藍光產品邁入規模經濟量產的關鍵年。他表示,藍光相關零組件廠商近來正努力提高產能、發揮規模經濟效益,以降低生產成本,這也連帶使得藍光產品的整機價格開始明顯下滑。
以目前可以播放藍光影片的設備種類來說,大致可分為三類:作為家庭娛樂用途的藍光播放機、藍光錄放影機,以及搭載於PC上的資訊用藍光光碟機。目前出貨量最大的仍是藍光播放機,主要銷售市場是在美國,拓墣預估今年藍光播放機出貨量將達八百五十萬台,遠超過藍光錄放影機的二百萬台。另外,資訊用藍光光碟機的需求也將從今年開始展現,今年出貨量預計將有五百四十萬台的水準。其中,由於筆記型電腦將逐漸取代桌上型電腦,因此薄型光碟機(搭載於NB)將比半高型光碟機(搭載於桌上型電腦)更具成長性。

**權利金將左右台廠獲利
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索尼(Sony)、Panasonic與飛利浦等掌握藍光關鍵技術的專利廠商,也為了要把市場的餅做大,而大幅調降專利授權金費用,台灣廠商可望因此受惠。這對於藍光產品的普及化,更是一大利多。根據拓墣的計算,一台DVD播放機的權利金約占成本價的二○%,而目前一台藍光播放機所需支付的權利金則是成本價的九%左右,明顯調降許多。
除了權利金調降之外,為避免DVD規格時代,各種專利組織與廠商分別向代工業者收取各式權利金的混亂狀況,索尼、Panasonic與飛利浦,在今年二月組成了「藍光光碟協會」(BDA),統一管理各種藍光技術的專利、收取權利金。
「有意思的是,BDA還特別建立所謂的『One-Stop Shop』機制,代工廠商只需經過BDA的單一窗口,取得授權許可,並支付權利金,就得以使用相關專利技術,」柏德葳表示,這樣的機制將可大幅簡化繁複的程序,縮短產品上市的時間。
在藍光市場布局許久的台灣廠商,可望趕搭上藍光商機的引爆而從中獲利。舉例來說,光碟機晶片供應商聯發科與凌陽、研發出主軸馬達的台達電、布局光碟機市場多年的廣明(薄型)與建興電(半高型)、光碟片大廠錸德、中環,以及軟體廠商訊連科技,都可望因此受惠。           
不過柏德葳強調,由於藍光技術門檻較高,關鍵技術仍掌握在日本等國際大廠手上,台灣廠商在權利金費用的支付上,將是一筆不小的數目。再者,目前藍光產品售價仍在相對高檔,如果未來售價全面下殺,將嚴重壓縮代工廠商的獲利數字。因此,已有業者積極爭取將現行以「生產量」(生產一台付一台權利金)計價方式,改為以產品「固定比重」(一次付整筆權利金)來收取權利金。當然,BDA這樣的既得利益者,究竟會不會採行代工業者所提出的方案仍不得而知,但權利金問題依舊是台灣廠商在搶攻藍光商機時,不得不面對的未知數。

 

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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