易利信三大中國策略奏效
易利信三大中國策略奏效
2006.07.15 | 科技

瑞典無線電信設備易利信(Ericsson),在中國GSM電信設備市場奪得超過一半以上市占率,但原本就是全球無線電信設備龍頭的易利信,打敗其他外商如北電(Nortel)、思科(Cisco)和朗訊(Lucent)等並不令人意外,但如何打敗正港的在地業者例如華為和中興,才令人好奇。
「要能在中國市場走下去的唯一條件就是,要形成自己的研發鏈、產業鏈與本土化隊伍,」易利信大中華區總裁馬志鴻(Mats H Olsson)明白點出易利信在中國成功的三大關鍵。 以目前華為所承建的3G網路中,其設備產品最多只能容納一千萬至一千五百萬的用戶,這只相當於易利信的二十分之一而已,因此在技術開發進度上,易利信掌握絕對性的領先地位,而它是如何辦到?

成功關鍵一:研發總院整合上中下游

答案是「易利信中國研發總院」。自二○○○年起,易利信在中國投入的研發成本,以每年二五%增長。而在二○○二年易利信中國研發總院成立之後,其在中國的研發機構得到整合,所有研發計畫都在中國研發總院管轄下進行,包括與中國信息產業部電信科學技術研究院合作,共同成立「WCDMA技術研究中心」、在北京理工大學建立「行動通訊技術研究中心」、在北京中關村高科技園區成立業內首家行動多媒體開放實驗室等,讓易利信從上游的規格制定到下游產品研發應用,透過中國研發總院的整合,不僅建立起自己的研發鏈,同時也全盤掌中國電信市場上中下游的關鍵技術。

成功關鍵二:建立供需產業鏈拚低價

技術開發是外資企業進入中國市場的最大優勢,但是如何與華為等中資企業低價拚搏,則是外資企業最大難題。「唯有建立自己的產業鏈,才有機會在當地市場存活下去,」易利信大中華區執行副總裁兼市場與戰略發展部總經理蔣浩,點出易利信在中國成功的第二個關鍵。
事實上,建立自己的產業鏈一直是外資企業最大的挑戰,因此許多外資業者紛紛找上中國本地業者合作,如西門子與華為合作、阿爾卡特找上中興等,易利信也不例外,積極尋求中國本地企業的奧援,以建立自己的產業鏈,與南京熊貓電子合作,成立愛立信熊貓通信公司就是一例。
土洋合作從長遠的角度來看,其實就是外資企業本地化的學習過程,同時也是建立產業鏈的重要關鍵。蔣浩以他在中國市場多年的經驗觀察,認為吸納中國本地企業加入到原有的供應鏈中,不僅可強化本地採購與生產能力,未來如有機會,更可能將產品外銷全球,推出兼具技術與價格優勢的產品,二○○四年易利信在中國本土研發生產的第一款3G/WCDMA無線基地台設備銷往歐洲市場即為一例。
另一方面,易利信也在重慶建立配套採購中心,以整合重慶以及西部地區眾多本土公司、生產廠商,強化生產能力,並建立新產業模式,也為易利信中國和全球的產品生產提供配套、採購和組裝服務。

成功關鍵三:從教育紮根打造本土隊伍

「雇用本地員工,遵守當地規則,並不是在地化的全部,僅僅是開始而已,建立屬於自己的本土化隊伍,才是打破中資企業本土化形象的關鍵因素,」馬志鴻說。
一九九七年易利信在中國成立「易利信中國學院」,目的就是要培養在地人才,不限員工,連同客戶、供應商等都可以是培訓目標,內容是以管理技能與技術培訓為主,至今已為中國電信產業培訓超過七百位中高階管理人員。
「唯有學習本地的運作方式、學習中資企業的文化習性,才能讓易利信的本地化能力更加深,也才有機會打破中資企業具備中國形象的競爭優勢,」馬志鴻認為,只有當地人才最了解當地市場,所以培養大量本土人才收為己用,比空降一堆外來管理者更有績效。
結合電信市場上中下游研發能量,建立採購、生產與組裝全方位的產業鏈,與培植本土化經營團隊,這三個法寶讓易利信輕鬆站上中國無線電信設備龍頭位子,不僅讓其他外資對手望塵莫及,也讓本地業者無法見縫插針, 「因為我們就是本土企業呀!」易利信大中華區市場與戰略規劃部副總經理盧勇,嚴正表明易利信的本土血統是非常純正的。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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