[何飛鵬] 窮本溯源追原典──如何使用網路這本書|數位時代 BusinessNext

網路雖然很好用，任何問題，都可以從網路找到最基本的答案，然後再從網路上延伸到最精確的解答。但要有效地使用網路學習，千萬別忽略「窮本溯源」的過程。

上個世紀末，網路橫空出世，改變了世界，也改變了每一個人的生活。

網路有各種功能，每個人的使用方式也不一樣。對我而言，網路就是一本萬用全書，任何問題，我都會從網路找到最基本的答案，然後再從網路上延伸到最精確的解答，所以網路就是一項新生而高效率的學習工具。

網路的學習通常從搜集開始，一個關鍵字，就會指向無窮的可能，就算找不到絕對正確的解答，但也會指引出可能進一步探索的方向。只不過這一個新生工具，我們都還在學習適應中。

只是做為學習工具，網路仍有許多缺陷，也有許多陷阱，使用時不可不慎。

網路最大的缺陷是正確性。透過搜集而來的答案數量龐大，但真正可用的不多。而在可用的訊息中，又充斥了轉述、模仿、偽作，所以在使用時，首先要進行嚴格的求證，才不致於引喻失義、錯用、誤用。

「窮本溯源追原典」是我使用網路學習的最基本態度。

而對搜集結果，我首先尋找的是可信賴的原典。原典很容易辨認，經典原文、可信賴的書、有信譽的機關提供的內容，都是可信賴的原典。如果是原典，就可以使用。

如果沒有可信賴的原典可使用，其次我會嘗試第一手的著作。網路世界有各種能人異士，專家達人他們各自創作、分享，分別就其專業專長的領域，這種第一手的創作，也比較可以信賴。通常我都會找到他們最原始的創作網頁，了解他們的背景及專長領域，再看看他相關的文章，這樣通常可以得到初步可信賴度的判準。

如果還無法確定，我會再上網搜尋這個人，看看是否有其他的背景資料可供參考。內容是由人所創作，而人的背景又決定其論述的內涵是否可信。

如果內容的創作者不明、背景不可考，就算其內容具有說服力，我也僅供參考，不敢引用。

至於當下最流行的社群平台Facebook之類，如果我不能確定對象是真人、本人，我更不屑一顧，因為轉貼及偽作都不可信賴。

而維基百科基本上雖可信賴，但也要仔細檢查其內容的深度與廣度，必要時還要尋線索追溯原典才可靠。

還有一些知名學術機構、學校、研究機構，他們的官方網站，應可信賴。

知名的品牌媒體所提供的內容，也有一定的可靠度。如果是付費使用，那就更值得信賴。

只不過我也常搜遍網路之後，還是無法得到最完整的正確解答，不得已只好回到實體世界的圖書，畢竟付費購買的圖書，還是我們最熟悉的知識來源。

聰明謹慎的學習者，才能有效地使用網路學習，而「窮本溯源」的過程又不可少。

[何飛鵬]《數位時代》榮譽社長，著有《自慢：社長的成長學習筆記》、《自慢2：主管私房學──小職員出頭天》。

出自

騰雲科技持續展現強勁成長，不僅連續五年維持雙位數的營收增幅，更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元，年成長率高達 67%，顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商，並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的？

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵：「首先是以 AI 賦能的產品與服務，協助客戶提升效率、優化營收；其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作，打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示：「AI 不是單一產品或立即變現的技術，要能有效消除資訊不對等，需協助企業先將散落的資料整合成數據資產，才能找出能驅動決策的洞察。」因此，要讓 AI 真正落地，需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴，才能把技術與數據轉化為具體價值，成為企業成長的新引擎。

有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如，為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策，「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊，提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務，導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄，預測設備故障風險，協助排程維修，降低停機時間，大幅提升營運績效。

梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。