Gartner~2017年,穿戴式裝置仍為手機輔助裝置
Gartner~2017年,穿戴式裝置仍為手機輔助裝置

國際研究暨顧問機構Gartner表示,儘管智慧手錶受到市場關注,仍不太可能成為多數消費者今年聖誕佳禮願望清單的首選。Gartner指出,昂貴的價格加上模糊的價值主張(value proposition),將使得消費者把荷包轉向平板以及運動手環,導致智慧手錶在今年聖誕銷售旺季的業績黯淡無光。

智慧手錶屬於穿戴式電子產品市場的子類別之一,其涵蓋健身、健康監測、老年監測與執法監控(追蹤)等各種垂直產業鏈與消費族群。智慧手錶本身並非一項全新產品,但近期加入了通訊及其他智慧功能,以試圖自醫療保健和健身領域切入主流消費市場。

Gartner首席分析師Annette Zimmermann指出:「近來三星(Samsung)以及其他知名廠商紛紛切入智慧手錶領域,然而目前市面所見的產品無論在設計、App數量以及功能上仍相對缺少新意。因此Gartner預測,至2017年,穿戴式裝置仍將為手機的輔助裝置,會以穿戴式裝置與平板的搭配組合完全取代手機的高階手機使用者比例仍不及1%。」

目前的智慧手錶產品涵蓋了相當廣泛的技術規格與功能,例如:處理器的運算能力和速度、顯示技術、感測器類型、連網能力以及作業系統。部分款式具有完全取代智慧型手機的潛力,因其內建了包含行動電話網路在內等所有技術;其他的則能顯示訊息、撥打語音電話以及播放串流音樂。

Zimmermann表示:「透過手錶進行互動,同時可將螢幕較大的手機或平板留在包包、口袋內的方便性,是使用者可以感受、甚或認同的價值。然而,其於市場廣泛接受前仍需面臨重重關卡,包括消費者缺乏對產品的興趣與認識、設計不佳以及價格因素。」

由於缺乏創新的設計,大多數的智慧手錶目前仍未能吸引大眾市場關注。現階段的設計和推出的產品大多讓消費者覺得龐大而缺乏「時尚感」。Gartner指出,廠商應試圖在具吸引力的設計(輕薄)與電池續航力之間求取平衡,因為兩者都是影響消費者決定是否購買的重要因素。早期科技採用者或許不會將設計列為重點,但主流消費者卻傾向以整體外觀、材質與顏色為決定是否購買的因素。

Zimmermann表示:「對於一個宣稱創新且價位在200至300美元間的全新產品類別,使用者期望的不僅只於其所帶來的便利性。同樣的價格亦可買到功能不錯的入門平板。對於即將來臨的聖誕銷售旺季,使用者較可能選購入門平板而非智慧手錶,因為前者的價值主張更加明確。」

此外,廠商必須瞭解智慧手錶的成功與否將不僅取決於硬體。對於投入培養開發者社群的廠商而言,App與各類裝置之間的互通性是創造品牌忠誠度以及贏得消費者青睞的關鍵因素。

Gartner研究總監Angela McIntyre表示:「在智慧手錶尚未與智慧型手機連線的情況下,互通性與獨立運作的App可以提升其本身的價值。即使智慧手錶扮演著『支援』智慧型手機的角色,但若僅將智慧手錶設計成輔助的第二裝置終將導致失敗。加速計、陀螺儀、紅外線、麥克風、相機等感測裝置可讓軟體開發人員擁有更大的彈性來開發各種廣泛用途的App。」

McIntyre進一步指出,智慧手錶以及智慧型手機、平板以外裝置之間的互通性,將可提升其實用性,並且為穿戴者帶來新的功能。部分智慧手錶可直接和藍牙耳機配對以提供通話私密性,亦避免旁人聽到播放中的音樂。智慧手錶可直接連上Wi-Fi無線基地台,讓穿戴者存取網際網路、發送訊息、撥打網路電話(VoIP)等等,與智慧型手機獨立運作。

McIntyre表示:「要為智慧手錶注入生命,廠商必須培植開發者社群。如同在智慧型手機和平板上一樣,穿戴者很自然地將期待有許多可使用的App與服務。」

「在智慧手錶與穿戴式裝置市場的初期發展階段,App的數量很少。然而一旦智慧手錶漸趨普及,廠商將開始面對其使用於工作環境以及『員工攜帶自有裝置(BYOD)』相關的全新挑戰。企業必須保護自己的智慧財產,並且開始詢問與當初具備照像功能的手機首度現身市場時的類似問題。智慧手錶廠商需透過行動裝置管理解決方案廠商的參與來提升企業接受度。」

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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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