Gartner~平板電腦用戶最常查電郵、讀新聞、看天氣、上社群與玩遊戲|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner最新的調查顯示，人們日常使用平板從事個人活動的比例已快速增加。調查結果發現民眾從PC轉換至平板的主要活動為查看電子郵件（81%）、閱讀新聞（69%）、查詢天氣預報（63%）、社群網路（62%）與玩遊戲（60%）。

Gartner在2011年年底分別於美國、英國與澳洲進行調查，以進一步瞭解平板的早期採用者如何使用個人連網裝置。此項為期七天的調查，以線上日誌的方式，記錄受訪者（備註）以每日最常使用的三大裝置，包括平板、手機與PC（含桌上型電腦和筆電）從事哪些活動。

Gartner研究副總裁Carolina Milanesi表示：「平板的快速普及大幅改變消費者使用、創造和分享內容的習慣。調查發現，五成以上的平板用戶比較喜歡在螢幕上閱讀新聞、雜誌與書籍，勝於閱讀印在紙上的文字。平均每三位受訪者中就有一位使用平板看書，以行動PC和手機做為閱覽裝置的比重分別為13%和7%。」

目前紙本消費尚未直接取代螢幕消費。Gartner首席分析師Meike Escherich指出：「我們認為『無紙家庭』不會普及，但『少紙模式』顯然已成為事實。」

Escherich表示：「過去推出的各類型裝置不斷地整合，似乎將消費裝置市場從以硬體為主的市場轉為使用為主的市場。除了平板外，多數的受訪者亦同時擁有PC、電視和手機。早期即採用平板的受訪者會交替使用多種裝置，而非以單一裝置取代另一種裝置。他們會使用手邊既有的裝置，或選擇在特定時間和特定工作使用最便利的裝置。不過，在週末使用桌上型PC或行動PC的頻率大約比平日少兩成左右。」

相較於手機或PC，平板在家中扮演較重要的角色，最常被使用的區域依序為客廳（87%）、臥室（65%）與廚房（47%）。Milanesi表示：「民眾最常使用平板的時間是週間晚上，但週末因為多半會外出所以使用的時間減少。」

調查結果證實尺寸和規格是人們購買平板的主要原因，尤其是受訪者優先選購平板而非PC的原因在於平板的便利、尺寸小和重量輕。調查亦發現，45%的受訪者不會與他人共用平板。這印證人們對於平板的使用和購買行為幾乎和手機一樣是很個人的事。調查也顯示，男性消費族群通常自己購買平板，而女性消費族群的平板則多由他人贈送。

手機是民眾每日最常使用的裝置

Gartner首席分析師Annette Zimmermann表示：「手機是民眾所持有最個人化的裝置，可據以從事更多私人活動。它是受訪者每日最常使用的裝置，調查顯示，手機使用者平均一天利用手機處理需連網的工作八次。相較之下，受訪者平均每天使用平板上網兩次，以行動PC上網三次。」

民眾在家或出門在外皆會使用手機。在家時，他們最常使用手機的地方是客廳（78%）。65%的受訪者是在外或通勤時使用手機，另外有66%需要在工作時使用手機。這和Gartner對於現今和未來螢幕裝置使用的預設情境相符，即使電視仍為客廳中最大的螢幕裝置，使用者會注意到其他小螢幕裝置，因為他們會同時使用類型不同的或是功能相互搭配的服務。

在所有網路活動中，民眾最常以手機查看電子郵件（74%）和使用社群網路（57%）。玩遊戲（42%）排名第四，高於同列第五項的活動：閱覽新聞（40%）與聽音樂（40%）。線上收看電視的比例仍相當低（5%），使用隨選內容（on-demand content）的比例略高（15%）。

調查亦發現，男性與女性對於使用行動裝置的態度相仿，兩者在家上網的比重高於其他地點，上網主要目的為研究、購物、學習和社交。不過，受訪女性外出上網的比例遠低於男性，而在上網地點的差異或許是和性別呈現出的使用模式不同有關。男性似乎比較喜歡蒐集資訊，而女性使用行動裝置則多半傾向個人化的娛樂活動，如玩遊戲和藉由臉書或推特參與交際。

註：Gartner於2011年11月藉由網路訪問了510位美國、英國和澳洲的消費者。受訪者必須同時擁有平板和至少兩種可上網的裝置。

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「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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