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太多團購、社群遊戲、和照片分享App
隨著更多團購電子商務、社群遊戲、和Facebook及Twitter上照片分享方式出現,風險資本家將浪費許多錢,在追逐這些不創新的新興公司上。 -
適地性商務和減價優待券
到了2011年,公司終於將開始利用手機服務,來提供折扣和優惠券給客戶,更多消費者也將開始登入,以取得想要的折扣和顧客忠誠計劃點數,因此適地性服務將更加創新並蓬勃發展。 -
群眾外包(Crowdsourcing):網路促成的大眾組裝線
公司現在不只可利用網路來接觸到客戶,還能藉此找到工作者,這就叫做群眾外包。Amazon的Mechanical Turk勞力交易網路平台已行之有年,Crowdflower等新興公司也紛紛參一腳。 -
打造實物的網際網路
想像你在現實中所觸碰、拿取、或瀏覽的任何東西,都變成個別線上可尋址的實體,這樣的擴增實境,便是我們將現實世界建構到網路上的方式,而Retailigence就是一個與此趨勢有所連結的新興服務。 -
全球語言和地理套利的出現
中文和英文已成為最重要的兩大語言,西班牙文、阿拉伯文、北印度語、和葡萄牙文在網路上的影響力也與日俱增,而這些語言似乎也驅動了全球文化趨勢,網路新興公司因而可根據此,來決定他們創新、生產、和交易的最佳化地點。 -
線上影片的散佈與獲利
線上影音平台大量獲利,新興影音網站如Brainient和Udemy等也因應而生,且隨著iPad等平板電腦的普及,以及YouTube持續擴張它對全球文化與娛樂的影響力,會有更多影音方面的創新和發展出現。 -
更多iOS與Android平台軟體
iOS與Android平台的蓬勃發展,將帶動大量用戶和開發商活動,因此像是行動廣告平台MediaLets,和手持分析提供商Apsalar等,聚焦在行動軟體及服務的新興公司,都將前途不可限量。 -
使用者經驗與設計的重要性與日俱增
因為Apple的成功,設計感及簡潔的使用者經驗,已經變成新興公司的發展重點,包括像是GazeHawk、Foodspotting、955 Dreams、和iPad軟體History of Jazz,都是很好的例子。 -
孩子和祖父母也可享用的軟體
簡潔的設計和使用者經驗,也使得新群眾開始使用網路,特別是年輕的孩子和年邁的祖父母,因此所有年齡層的用戶都將持續成長。 -
生生不息的Facebook
Facebook已是不可擋的趨勢,Twitter的表現也不遑多讓,因此不論如何,好好利用它們的生態圈,將會為軟體開發者和用戶都帶來極大的利益。社群行銷平台Wildfire Interactive、購物車與電子商務解決方案Payvment、與提供粉絲頁面軟體的AppBistro,都是不錯的投資對象。
隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。
Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。
企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運
模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。
高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。
AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。
政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。
OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題
今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。
面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。
上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。
「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。
金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。
從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程
真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。
下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。
| 產業場景 | 議程規劃與關鍵課題 |
|---|---|
| 智慧支付 | 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷 |
| 製造 | 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料 |
| 媒體科技 | 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰 |
| 零售製造 | 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗 |
這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。
現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。
10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。
「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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