Gartner~2011年第二季全球手機銷售量年增16.5%|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner發布最新統計，2011年第二季全球手機終端銷售量達4億2,870萬支，較去年同季成長16.5%。(參見表一)

通路商擔憂因日本震災引發的零組件短缺，而於2011年第一季季底增加庫存。因此，通路商的進貨需求於本季縮減至4億2,110萬支，較前一季減少4.4%。

2011年第二季智慧型手機銷售量較去年同季勁揚74%，占整體手機銷售的比重亦自從去年第二季的17%，上升至本季的25%。

Gartner 首席分析師Roberta Cozza表示，「消費者將以往在功能手機上的花費轉移至智慧型手機，使其銷售持續成長。成熟市場的消費者選擇使用初階和中階的Android 智慧型手機多於功能手機，部分係受電信業者和製造商促銷活動的影響」。然而，西歐市場因汰換而帶動的銷售已顯疲態，因為智慧型手機的銷售較上一季下滑。

表一**** 2011****年第二季全球手機終端銷售量（單位：千支）****

企業	2Q11 銷售量	2Q11 市占率(%)	2Q10 銷售量	2Q10 市占率(%)
諾基亞	97,869.3	22.8	111,473.7	30.3
三星	69,827.6	16.3	65,328.2	17.8
LG	24,420.8	5.7	29,366.7	8.0
蘋果	19,628.8	4.6	8,743.0	2.4
中興通訊 ZTE	13,070.2	3.0	6,730.6	1.8
RIM	12,652.3	3.0	11,628.8	3.2
宏達電HTC	11,016.1	2.6	5,908.8	1.6
摩托羅拉	10,221.4	2.4	9,109.4	2.5
華為Huawei	9,026.1	2.1	5,276.4	1.4
索尼愛立信	7,266.5	1.7	11,008.5	3.0
其他	153,662.1	35.8	103,412.6	28.1
總計	428,661.2	100.0	367,986.7	100.0

資料來源: Gartner（2011年8月）

在智慧型手機市場，諾基亞（Nokia）在2011年第二季對通路商的銷售量較低，部分原因為激烈市場競爭降低對Symbian的需求減少，同時亦受歐洲和中國市場的庫存管理問題的影響。通路商進貨數量較少，並且在某種程度上調降舊產品的售價以努力消化庫存。這些因素皆導致諾基亞智慧型手機的平均銷售價格低於今年第一季。Cozza表示，「藉由通路商的努力，加上諾基亞更致力於透過零售和經銷商的銷售量，使諾基亞整體庫存減少逾9百萬支手機，包含5百萬支智慧型手機，使諾基亞仍穩居透過銷售量第一的寶座。然而，我們預期這樣的表現將不會延續到2011年第三季，因為諾基亞缺乏通路資源。」

三星手機銷售成長強勁。例如，Galaxy S II享銷售佳績，至今年7月底已售出5百萬支。在智慧型手機市場上的亮麗表現有助於三星提升市場占有率，成為全球第三大智慧型手機品牌。然而，其在整體手機市場的占有率卻較去年同期下降，與上一季相較亦僅呈微幅成長，主要係因三星在價格較為敏感的市場部門表現較弱。

即使iPhone 4很快會被新機所取代，蘋果的市場表現持續超乎預期。蘋果的成長部份係因其於第二季時進入15國新市場和新增42家合作的電信業者，使其市場覆蓋範圍廣及全球一百個國家。隨著市場擴張，蘋果在第二季的庫存增加有限，本季終端銷售量逾1,960萬支。在中國市場，蘋果已是第七大手機供應商，若單計智慧型手機市場排名，蘋果更位居第三。

RIM在智慧型手機市場的占有率自去年同期的19%衰退至本季的12%。此外，其亦將全球第五大手機供應商的地位拱手讓予中興通訊（ZTE）。本季對RIM手機的需求減少主要係受舊產品組合和出貨遞延的影響。在未來幾季，RIM必須因應訊息提供的競爭，以及處理從BlackBerry 7轉換至QNX。

Google和蘋果在智慧型手機生態系統無疑是最大的贏家。iOS和Android在2011年第二季智慧型手機作業系統（OS）的市占率合計近62%，幾乎是去年同季合計市占率31%的兩倍（見表二）。Gartner分析師觀察這兩個作業系統具有消費者喜愛的合用性、消費者需要的應用程式，以及平台業者日益擴增的服務組合。

表二、****2011****年第二季全球智慧型手機作業系統終端銷售量****（****單位：千支****）

作業系統	2Q11 銷售量	2Q11 市占率(%)	2Q10 銷售量	2Q10 市占率(%)
Android	46,775.9	43.4	10,652.7	17.2
Symbian	23,853.2	22.1	25,386.8	40.9
iOS	19,628.8	18.2	8,743.0	14.1
Research In Motion	12,652.3	11.7	11,628.8	18.7
Bada	2,055.8	1.9	577.0	0.9
Microsoft	1,723.8	1.6	3,058.8	4.9
其它作業系統	1,050.6	1.0	2,010.9	3.2
總計	107,740.4	100.0	62,058.1	100.0

資料來源: Gartner (2011年8月)

Gartner首席分析師Annette Zimmermann表示，「由於近期全球金融市場的不確定性，製造商和經銷商對於提升2011年下半年庫存量更為審慎。」Gartner預估，2011年手機的整體銷售量將成長約12%。

「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。

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%。

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。

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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