Google I/O~音樂服務、電影租片，和Android的「全包計畫」|數位時代 BusinessNext

Microsoft併購Skype可能會是這幾天科技界最大的新聞，選在Google I/O大會的同日宣布，的確搶了不少Google的風采，資訊發達的現代，許多預計今天要在I/O大會上發表的「內幕」，其實早就是公開的秘密。不過，有些亮點，還是值得一提再提，而且事實上，驚喜也還是有的。

數字會說話

開場Google以難得的感性，回顧Android面世的2年半，整個世界驚人的變化，而這一切都是從那支由HTC代工，貌不驚人甚至有點矬矬的G1開始，到了今天，Android的現況則是：

36個設備製造商
112個國家，215個系統營運商
310種以上不同的裝置使用Android
20萬個可下載的免/付費app
40萬台裝置/天加入啟用
45萬個平台開發者
1億台使用中的裝置
45億個app安裝次數

新鮮貨

數字說完話，接下來當然是發表新鮮貨─當然有些也許不是那麼新鮮了，重點項目如下─

Ice Cream Sandwich：如果Honeycomb是專為平板打造的Android，Ice Cream Sandwich的目標，就是讓所有的裝置都使用同一個系統，顯然，是針對目前系統分歧的決心之舉，將會有大量的應用框架支援，以及更泛用的UI和Widget設計，讓開源「分享」的Android能有同等品質的使用經驗
Honeycomb 3.1：主要的特色是加入了USB的功能，可從其它相容裝置直接輸入照片等資料，甚至還能接上搖桿操作對應的遊戲，另外，乏人問津的Google TV也有份升級
+1 button for website：之前Google推出的社交領域嘗試「+1」按鍵，在未來幾周內將會可以自行添加到自己的網站，就像其他的分享按鍵一樣，不一樣的是，在經過一定時間的使用，有了基礎的流量後，你可以檢視相關的匿名統計資料，包括使用者活動的時間、搜尋行為、年齡、性別、位置等分布情形，也就是有原生的社群媒體監測功能
Music Beta by Google：傳言終於現身，可以讓你在所有Android裝置上即時同步所有音樂資料，也可以在PC上的Android Market進行，擁有2萬「首」歌的容量，目前沒有購買的機制，也就是音樂需要你自己提供，離線的時候也可使用手動儲存的曲目，而只能上傳音樂與影片檔案這點，比起Amazon一個月前推出的Cloud Drive似乎略遜一籌，現階段只有Android 3.1可用，2週內會讓2.2以上裝置加入，當然，又是先僅限美國測試
Android Market Movies：跟昨天宣布的Youtube租片結合的服務，同樣讓你在所有Android裝置上收看影片，需要在下載24小時內第一次使用，租期30天，一般畫質1.99美金，HD版則是4.99，可線上即時串流或下載離線觀賞，支援Android 2.2以上版

World of Android

以上是Google服務的近期計畫，但接下來才是Google 2011 I/O的主菜：

founding team of industry leaders ：之前在Android發表的時候，Google成立了Open Handset Alliance ，許多OEM還有相關領域的廠商都有加入，現在的這個聯盟跟前者不同的是，成員將會有更「一致」的行動，最明顯的第一點，未來所有的Android裝置，在發表後的18個月內，只要裝置硬體跟狀況許可，都會收到最近的版本更新。這是一份「聯合」聲明，包括AT&T、HTC、LG、Motorola、Samsung、Sony Ericsson、Sprint、T-Mobile、Verizon、Vodafone等都已加入，當然也歡迎更多人共襄盛舉。
Android Open Accessory ：安內之後當然是壤外，Android的下一步「之一」，就是打造Android的週邊連結API，有點像Apple的「Made for iPad」之類的官方認證，不過是對應所有安裝Android系統的裝置，讓未來周邊廠商的產品可以「直接」透過Android裝置使用或驅動，而且除了軟體，還將對應到USB和藍芽層級的硬體應用
Android@Home：如果Android Open Accessory的目標是針對未來設計的裝置，Android@Home瞄準現在的家電用品，就是Android的下一步「之二」，Google是希望，透過建立一個全新的通訊協定，或者和現存的ZigBee(IEEE 802.15.4 )、Z-Wave(RF)合作，你的Android裝置就可以是家裡的全能遙控器，也是其他裝置的數位管理介面，預計最快今年年底就會有相關週邊登場

雖然Apple最近剛取代Google成為最新的品牌盟主，今天的I/O大會，卻替所有幫Google捏一把冷汗的支持者打了一劑強心針，跟Apple潮流教主的形象不同，Google給人的感覺則像是發明家，也許有些許不切實際的地方，但那種對於未來人類生活的想像卻是無與倫比，期待明天的Google I/O。

來源：Google、Engadget

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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。

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。

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。

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。

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