工研院Open GeoSMS技術,建構座標簡訊共享平台
工研院Open GeoSMS技術,建構座標簡訊共享平台

在陌生的環境下,總是找不到正確位置?路邊叫車,無法溝通所在地點?未來只要透過工研院開放座標簡訊(Open GeoSMS)標準平台寄發簡訊,透過手機能共享地圖與路徑,從此不怕等無人!工研院今(5/19)日公佈開放座標簡訊規格,現場並宣布在通訊產業聯盟組織下,正式成立「適地性服務工作組」(Location-based Services Special Interest Group, LBS SIG )。

這項由工研院所推出,全球首創的Open GeoSMS座標互通規格,利用每一支手機都有的簡訊功能進行座標與地理資料互通傳輸,可在不同平台上傳遞地圖資訊,包括iPhone、Android phone、Windows Mobile、Symbin S60等手機系統,以及不同的導航系統都能一網打盡,未來預計使用智慧手機的用戶都能享受這項革命性的創新服務。

工研院資通所吳誠文所長表示,目前的智慧型手機多數支援GPS衛星定位,但各家手機的作業系統不同,所安裝的電子地圖及LBS應用也不同,座標資料不能互通, 造成使用與應用的限制,因此工研院積極投入跨平台與系統的資訊互通標準,並獲得「開放地理協會」(Open Geospatial Consortium; OGC) 的支持,在此國際標準組織中成立Open GeoSMS規格制定小組 (Standard Working Group)。由於OGC組織成員包括Google, Microsoft, NAVTEQ等國際資訊應用與服務大廠,相信對於拓展國內LBS市場,並邁向全球舞台,將有重大的意義與幫助。

經濟部工業局蕭振榮副組長表示,2009年台灣簡訊發送量高達56.3億則,平均每位國人一年使用250則簡訊,國人對手機簡訊的熟悉程度以及使用頻率皆相當高,這項由工研院所推出的Open GeoSMS座標互通規格,將可讓簡訊功能如虎添翼,對產業也將會有良性的發展。

通訊產業聯盟翁樸山會長表示,LBS SIG今年的工作目標為推動Open GeoSMS成為開放共通標準,希望在座標簡訊一致的共通標準基礎下,串接產業鏈中的上中下游,更為無線通訊產品應用、數據服務、以及廣告與通知服務,找到新商機。本SIG由遠傳電信陳立人副總擔任召集人,長茂科技黃鋕銘董事長及工研院莊國煜經理擔任協同召集人,會員包括大輿出版社、中華電信、互動資通、友邁、台灣大哥大、全鋒、亞太電信、長茂、威寶電信、研勤、神達、華碩、傳星、勤崴、溫普敦、遠傳電信、麗台等十七家領導廠商 (依筆劃序)。

LBS SIG業界召集人遠傳電信陳立人副總指出,LBS是近年非常熱門的應用議題,但許多的應用與服務都因為無法互通而減低了LBS的市場以及被應用的可能,因此成立LBS SIG,並廣邀業界參與本規格,勢必能創造LBS適地性服務產業的高峰。

通訊產業聯盟共通平台加值服務小組業界召集人,同時也是中華電信副總石木標看好Open GeoSMS能夠延伸許多創新服務,因為對使用者來說,不論使用哪一種廠牌裝置與導航系統,只要收發簡訊,就能自動在地圖上正確定位,發揮「一圖抵萬語」的功效,同時也節省輸入時間與抄寫住址資訊的困擾。

關鍵字: #LBS #工研院
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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