法語免費影音網站反擊Google
法語免費影音網站反擊Google
2006.05.15 | 人物

四月二十七日下午一點,法國國立視聽研究院INA(Institut National de l,audio visuel)資訊工程師佛德里克(Frederic)的手機響了。正和朋友吃午餐的他,一邊舉起酒杯,啜一口勃根地紅酒,一邊不耐地把手伸進左手上衣口袋,掏出手機來查看。
「警告!警告!主伺服器飽和度已超過九五%!」這是伺服器發到手機上的警告簡訊。佛德里克趕回位在巴黎十三區的視廳研究院只需半小時,然而,在這之前,公司網站的伺服器空間已完全飽和,網路塞車,甚至首頁也連不上。過去三小時內,就有六百萬人上線,視聽院除了得加開兩個備用伺服器外,還得向網路主管單位法國研究部情商,才能把頻寬放大到原來的六倍。
這種狀況,在法國前無所聞。這是世界第一個「影音資料庫網站INA」(www.ina.fr)第一天開放給大眾的盛況。

建立法語的感性記憶庫

從二十七日至今,網友的熱情沒有冷卻過。根據視廳院統計,INA現在平均每天累積連線紀錄超過一千萬人次,約一五%是來自國外,主要是美國網友。根據閱聽眾統計公司Mediametrie的調查,法國INA影音搜尋網站,已擠入全美十大受歡迎的法文網站之列。
INA就像是Google的「影音版」,提供全世界法語區戰後所製作的超過十萬個電視節目、電影、廣播,供民眾下載到各種不同的數位平台,如電腦、PDA、iPod、電視等。電視節目內容包括電視新聞、深度報導、新聞專題、名人專訪、連續劇、文化性節目、體育賽事、音樂會、藝文演出、脫口秀,甚至綜藝節目等。
「我們正在為講法語的民眾,建立超過六十年的『集體感性記憶庫』!」INA執行長艾曼紐伍格(Emmanuel Hoog)強調。
網友下載的節目,依受歡迎程度依序為:精采體育賽事、政治人物演說、電視新聞、新聞雜誌(深度報導)等。廣播節目和音樂節目,下載人數明顯低於電視節目。
下載節目豐富了學生、新聞從業人員、學術工作者的研究方式,更便利了人們的生活,想重溫二○○○年世界盃足球賽,法國贏得冠軍後香榭大道上民眾狂歡的畫面?懷念凱薩琳丹妮芙(Catherine Deneuve)四十年前的老片?忘了某部電影的精采名言?再也不必買DVD,只要連上網路,輸入關鍵字,按下開始下載鍵即可。

影音資料庫八成免費

這樣的服務,收費又是如何呢?INA的影音資料庫,八○%的服務是免費,其餘二○%的收費節目中,十到三十分鐘的節目,每次下載費用為一歐元(約四十元台幣),三十分鐘以上的節目則是一.五歐元(約六十元台幣)起價,例如下載一部希區考克的科幻電影,要價十二歐元,是一般DVD價格的一半。
由於民眾可以把節目儲存在硬碟裡,如何避免被非法分享呢?「我們與法國最大的媒體集團之一湯森公司(Thompson)合作,發展出一種影像『刺青』技術,所有下載影像都像被刺青一樣做上隱形記號,一旦被放上共享網站時,才會形成干擾。另外,每一份下載的檔案都有密碼保護,只有輸入正確密碼,才能觀賞節目,」伍格指出。
從INA的誕生,可以看出歐洲積極透過政府力量,藉著新科技,對抗美國文化入侵全球的野心。INA網站,是法國第一個附有四種語言的官方網站,除了法文、英文之外,還有中文與西班牙文。其中,以人口數而言,英文、中文、西班牙文都是相當具有市場未來性的語言。
除了語言便利性之外,INA更主動走出法國,在海外設置超過三十個據點,譬如在上海設立「數位影音圖書館」的教育訓練分部、在東京設立「影音行銷與業務部門」,以擴展全球化服務。
歐洲另一個瞄準Google的計畫,是去年春天開始,耗資二十億歐元,由法德兩國合作的文字、圖片、翻譯、多媒體多功能搜尋引擎Quaero(拉丁語:我搜尋)。截至今年二月為止,Quaero計畫的心臟,也就是法國設計的搜尋引擎Exalead,已經能找到超過四十億的網頁,相當於半個Google。

Quaero逼近半個Google

「我們還在以接近即時的速度,增加網頁數量,到今年八月底,應該能達到Google八十億頁的水準。我們現在的實力,其實已可與四大搜尋網站雅虎、MSN、Google、AskJeeves媲美,」Qauero計畫負責人布東樂(Françoise Bourdocle)表示。
布東樂指出,設計搜尋引擎好像生產重工業一樣,中間必須有縝密的思考流程。除了網友輸入的字之外,還要考慮找到的網頁、網頁的排序、清除垃圾網頁、網友可能打錯字、專有名詞縮寫等。「這樣基本的功能,就已經等於二百萬行的程式編碼了,」布東樂說。
Quaero的搜尋引擎Exalead在歐洲知名度相當低,即使搜尋能力與Google相當,它是否能有效威脅Google呢?
「看看Alta Vista(以搜尋速度快聞名的搜尋引擎)的例子,它在九○年代末,也被認為是地位不可動搖的網站,結果還不是垮了!」布東樂強調。況且Google最好的人才,現在的精神和心力並非放在搜尋引擎上,所以這提供給歐洲製造的搜尋引擎,趁機打進市場的機會。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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