Lativ首度面對媒體~更換產地純粹是台灣產量不夠
Lativ首度面對媒體~更換產地純粹是台灣產量不夠
2012.03.31 | 創業

網路品牌Lativ從今年2月就一路延燒的產地問題,到底商品為何不再MIT?Lativ在昨天(3/29)舉辦的記者會上,首度進行說明,負責Lativ行銷與媒體溝通的彩宸風尚公司總經理黃元泰表示,「更換產地純粹是台灣產量不夠,目前還有與台灣廠商合作,移往中國製造的商品品質不會受到影響。」

Lativ創立於2008年,昨天首度舉行記者會公布知名藝人林依晨和楊祐寧為2012年形象代言人,但Lativ創辦人張偉強並未親自現身,有些令人失望,僅派行銷團隊現身面對媒體,彩宸風尚是張偉強投資的行銷公關公司,目前僅服務Lativ,彩宸風尚總經理黃元泰表示與Lativ團隊有著緊密溝通的合作關係。

黃元泰表示,2010年Lativ在台灣下單372萬件商品、2011年582萬件、2012年上半年220萬件,目前也持續與台灣20家左右的工廠下單,但因為台灣本地產量跟不上,原先具備產量規模的代工廠「介強」,也因為自創品牌而不再接受Lativ訂單,種種原因使得產能受到影響,甚至影響交貨時間,因此產地慢慢移往外地。黃元泰強調,現在轉由中國代工廠「申洲」接下產量,申洲過去專門製造Nike、Uniqlo幾家國際品牌服飾,Lativ派駐8名員工在申洲,品質絕對不會因此降低。

但其實產地問題之所以受到關注,並非完全因為品質上的疑慮,更多是網友感覺被「背棄」了,而Lativ處理方式則是強硬的表態。

這個事件可以從兩個層面來探討,其一是台灣產量跟不上是所有人都該面對的問題,曾經台灣以身為「紡織王國」為傲,但現在台灣的工廠多半是20-30人的工廠,從業人員普遍較為年長,產能、甚至是技術都是捉襟見肘的情況,不管是品牌或是消費者都需要含痛瞭解這個事實。

其二是Lativ以網路起家,竟然在網路行銷這一環出了差池,頗讓人意外,Lativ的成功當然導因於產品,但網友的認同與一路相挺,也是重要的因素,情感面上怎麼說網友都是夥伴,用強硬態度溝通只會傷了夥伴的心。

Lativ創辦人張偉強進入電子商務多年,從創辦生活雜貨網站Zakka到國民服飾Lativ,一路走來都很低調,他認為專注於產品開發與品牌經營是最重要的事,處事也就顯得直率。但這次事件終究影響了Lativ品牌形象,於是斥資林依晨與楊祐寧代言,被說成是「有錢請代言人、沒錢做MIT」,員工年終獎金高達40個月是美事一樁,也同樣被拿來嘲諷,但事實是Lativ商品已不如過去或是風格不再迷人了嗎?其實並沒有,終究是因為形象受到傷害,找來再有力的代言人短期內也難復原。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

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。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「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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