【觀點】街旁創辦人David~假Check in的網友,容易被朋友刪除
【觀點】街旁創辦人David~假Check in的網友,容易被朋友刪除
2011.02.14 | 人物

對於Foursquare類的LBS有興趣的讀者,對於街旁這個服務應該不陌生。街旁目前的主力市場是中國大陸,不過由於創辦人David本身具有台灣背景,因此街旁對於台灣市場算是比較重視的,在相關贊助、企業活動中,也偶爾會看到台灣企業的身影。

一個月前我們得到一個機會,和Asia-Thinking的Ewan、Kavin,向街旁的創辦人劉穎(David Liu)提了幾個問題,主要和街旁的營運與LBS未來的走向有關。訪談的內容與結果,整理如下〈因為要翻譯成台灣讀者的習慣用語,以下內容跟原始訪談稿可能有點出入〉:

Q:街旁算是中文地區LBS應用的領先者,對於之後騰訊等大型入口網站極有可能近來這個市場,你們如何保持自己的優勢?
A:我們認為大公司會幫助整體LBS市場更快速、更健全的發展。中國市場巨大,所以有潛力的創業公司和大公司會有很多不同的客戶群可以服務。「街旁」雖然不能從第一天開始就達到服務所有的客戶群,但是我們將會持續的向這個方向努力。

Q:在中國大陸, Internet Startup最大的挑戰之一是必須配合官方的審查制度,特別是有社交、訊息傳播元素的網站應用。街旁身為一個小團隊,如何因應複雜的內容審核?
A:坦白來講,我們不會把這個問題看作是最大的挑戰。我們只是想真誠地確保在我們的平臺上用戶生成的內容是安全、尊重所有用戶權益的,我們也會用人工或其他用戶舉報來過濾不合適內容。每個市場都有它獨特的立場來定義什麼是合適,什麼是不合適。就像我們看到的 Wikileaks 在美國一樣。

Q:街旁目前使用 Google 地圖的 API ,而Google目前還未得到在中國營運的正式牌照,假設 Google 到明年無法順利取得官方的許可,意味著街旁得轉用其他地圖服務的API?
A:我們還都不確定 Google 是否有執照。其實,由於一些策略原因我們已經在我們下一代產品體驗中與一些當地的地圖供應商開始合作了。其實現在,在街旁的用戶體驗中,和我們的POI(地點)資料庫和排名演算法相比,地圖還不是最重要的功能。我們相信這點會隨著時間以及將來的合作夥伴而有新的可能性而改變。

Q:我自己發現LBS有一些缺陷,就是簽到的準確性。比方說我在離慕尼黑火車站的星巴克10公里外之處便可以簽到了,我相信大部分的人都”誠實”根據所在地點簽到,未來如果有一些商店促銷活動是需要比誰先、快簽到的話,應該會有作弊的問題。你們的check-in機制在技術上會做調整嘛? 比如說在目標地點500公尺之內才能簽到。
A:我們想過我們究竟可以怎樣解決這個問題,但是我們意識到其實真正的解決辦法是引導網友「誠實」的簽到,和朋友們分享真實的地點。我們還發現,喜歡假簽到的網友,最終都會被朋友在好友列表中刪除。

Q:我用過Android版本的街旁(iPhone沒用過)。它部分功能應該是用HTML 5寫的,但包裝成一個App。這的確有點讓人疑惑(既然是HTML那何必要寫成app)。我想這應該是因為大家習慣用App、而HTML 5在各種平臺上都可以執行所致。但HTML 5寫成的App目前是否有造成任何困擾?譬如反應速度的問題?
A:我們都非常喜歡HTML5,因為它是一種在社交行動網路(Social Mobile Web)發展的道路。基本上,它使我們可以快速方便地提供給用戶新功能和升級而不需重新下載。與此同時,我們最近才在大陸的Android和IPhone版的App進行了升級,解決了地點尋找的速度問題;同時添加了上傳照片和給照片加效果等新功能。

Q:目前LBS應用在德國所遇到的問題是: 大部分的手機用戶找不出地點簽到的意義何在。街旁在幾個月前參加GigaOM 所舉辦的 Mobilize Launchpad 2010被質問過類似的問題,但是這似乎是以歐美的角度出發,已經有不少的媒體預測LBS應用LBS應用會在亞洲有更好的發展性,對於行動網路使用的差異,你是如何看待中文地區網友的使用習慣?
A:就像很多的社交服務一樣,有很多人質疑它存在的必要性。Facebook和Twitter剛出現的時候,很多人認為這會是一時的風尚。有些社交網在美國確實只流行了一陣子就消失了,比如說Friendster,Orkut 和My Space。但是它們又找到了其他的市場,Friendster賺到了菲律賓,Orkut賺到了巴西市場。在Foursquare的用戶在短短的6個月中從一百萬飛速增長到六百萬之前,很多人覺得Foursquare的熱潮會很快退去。實際上,大家都在投資未來,而我們只是從中國的市場角度出發來服務廣大中國的用戶。我們之前是知覺,但是之後真的發現中國用戶很喜歡跟朋友分享他們的所在地。我們現在正在考慮和從事的就是要讓我們的App更加有趣、使用和具有持續的關聯性。

Q:Check in的下一步是什麼,我個人也頗疑惑。目前許多人都把它當成某種「到此一遊」的替代品,也就是到達某種有紀念意義的地方才會check in 。街旁是會繼續在這種方向上努力(增加某些機制以增強紀念性;譬如拍照功能……etc),還是開發別的location-aware的機制,用別的動機刺激user使用?
A:當我們回顧過去的登入歷史,這些我們曾經去過的地方、簽上的圖片、評論等等,很容意勾起我們自己或朋友的美好回憶。為了使這些經歷更加有趣,我們最近又新增了「喜歡」和「照片效果」等新功能。我們之所以認為「喜歡」功能很重要,是因為我們時常會對那些我們去過的一些好友所在地有特殊好感,所以想要抒發一下自身的感受,或者希望此時此刻我們也能置身此地。我們特別喜歡照片效果功能,因為我們加進了我們精心挑選的特效,所以會使我們在回顧的時候,可以連當時的感覺一起回想起來。

Q:整體而言,雖然LBS炒得算蠻熱的,但即使是在美國,也很難說它能長大到像Facebook、Twitter這樣的規模;而像在臺灣,目前也沒有哪一個LBS真的是被主流大眾廣泛使用的。在這種狀況下,LBS的經營者要怎麼面對股東們期望的營收問題?
A:我們還在探索不同的方法、途徑,提供我們的臺灣用戶更好的服務。我們已經分別和AppWorks,Mr.6,Chili Consulting以及其他的一些公司展開合作。另外,我們為了給臺灣用戶帶來實際優惠,也與Mos Burger等品牌合作推出獨有徽章和店面折扣。而我們與Facebook同步的功能、與Mr.6的Facebook市場諮詢團隊的合作,則是我們另外一個重要的市場戰略,結合LBS活動、迎合當地品牌和市場興趣。

Q:根據不少媒體的報導,街旁網路、實體〈online、offline〉的業務合作推廣做的很積極!可以和我們分享你們目前為止最自豪的網路虛實結合的活動為何?
A:我們與星巴克(中國)的合作( 透過臺灣的統一企業)可能是我們目前為止最成功的網路/實體行銷了。例如,我們親眼目睹了上海最具人氣的3家星巴克的簽到(從我們2010年5月上線以來)從2400~2800用戶增長到了20000~40000用戶(僅僅在2010年11月初到12月初)。上周我們在與漢堡王的合作中,有2000多位街旁用戶透過簽到,在漢堡王店面兌換了2000多個漢堡。我坐在漢堡王的時候其實很吃驚,因為基本上每5分鐘就有我們的用戶出現在店內,向店員展示徽章,然後高興地帶著漢堡離開。我們真正的機會在於:把人流帶到各零售門市,透過我們的服務,同步到各大社交平臺,創造好的線上交流與輿論。把握這些機會、持續向我們的用戶和合作夥伴提供高品質的服務,可能是我們的商機所在。

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註:本次採訪的問題由Ewan (http://ycorange.com/) 和Kavin (http://www.kavingray.com/)以及我本人共同完成。

本文轉載自MMDays部落格

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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