F1和IT廠商的親密關係
F1和IT廠商的親密關係
2006.03.15 | 科技

接近六十歲的許先生,週末下午開著他的Benz轎車,參加車友們專為F1(一級方程式賽車)舉辦的賽車研討會,大家興高采烈地討論與F1有關的各項科技。有人很好奇問他:「阿桑,你這把年紀怎麼還會喜歡F1?」他毫不思索地回答:「少年耶,我工廠在大陸,已經在澳門看了幾十年賽車了,喜歡F1有什麼大不了,賽車輪胎那種燒焦味,就是令人無法抗拒…..」
在台灣,像許先生這種人絕對是少數,多數人除了棒球和籃球,對其它運動興趣不大,當然對賽車也沒什麼概念,甚至壓根沒想過要看F1。但是只要一走出台灣,你就會發現F1這個運動的驚人影響力,它每年在不同國家舉辦的十八站賽事,總共可吸引超過六十億人次觀眾,與世足賽與奧運,並稱為全球影響力最大的運動之一。

全世界最搶手的行銷投資

驚人的觀眾數量與影響力,只是這個運動的特色之一。近年來,F1這個全世界最昂貴的運動,不斷遭受外界指責,因此FIA(國際汽車聯盟)從善如流,從今年開始,將引擎從V10改成V8,希望減少的兩個汽缸能為車隊減少開支。結果今年賽季還沒開始,FIA主席Mosley就公開承認,「想以V8引擎來縮減開支,是個錯誤的想法。」
想要縮減F1成本,現階段當然不可能,因為只要這個運動在全世界持續熱絡,從車廠到贊助商,都會認為是個有效的行銷投資,金錢就會源源不絕投入,任何人想收手,外面可是還有一大堆人捧著錢在排隊呢。
F1會成為這麼快速、昂貴的運動,主要是一九九一年以後,現任主席莫斯利(Max Mosley)與副主席埃克萊斯頓(Bernie Ecclestone)掌權之後,逐步引進商業機制,包括大規模引進贊助商、高價販賣電視轉播權,以及將F1推廣到歐洲以外地區等因素所致。不過最主要的原因在於車隊引進各種昂貴的高科技,讓預算不斷上揚,「汽車製造商的大舉進駐F1,組成所謂的廠隊,正是最重要的原因之一」,《Racing Net》主編楊振銘分析。

投入F1讓車廠業績成長

以BMW這種國際級汽車製造商為例,年營業額約五百五十億美元,而像豐田(Toyota)這種超級大車廠,年營業額更超過一千五百億美元,若F1的投入,能讓車廠的市場銷售,增加幾個百分點,當然是極划算的投資,所以在過去長期在歐洲被視為二流車種的豐田車隊,自從二○○二年投入F1後,連續幾年的市場強勢成長,似乎也證明這個投資很划算,所以今年,這家車廠繼續投入超過五億美元,就為了製造兩輛F1賽車!
除了豐田與本田(Honda)今年的預算超過五億美元外,包括法拉利(Ferrari)、邁凱輪朋馳(McLaren Mercedes)這些車廠色彩濃厚的一級車隊,年度預算都超過四億美元,比較差的像BMW Sauber或是威廉士(Williams),也有三億美元。你一定會奇怪,雷諾(Renault)呢?它們不是去年車隊、車手雙料冠軍車隊嗎,它們花了多少錢才做到呢?車隊經理布里亞托里(Flavio Briatore)非常驕傲地表示:「我們的廠房設在不起眼的工業區,測試也只能在破舊的跑道上進行,我們去年只用了競爭對手三分之一的預算,便拿下世界冠軍!」換言之,雷諾車隊合理的預算,約在兩億美元左右。至於那些在電視上看到,每次都吊車尾的車隊,想要加入F1的遊戲,每年至少也得花個六、七千萬美元。換句話說,那些看起來很遜的三流車隊,弄兩輛賽車陪跑一年,至少也得花費約二十億新台幣!

IT產業成為主流贊助商

這些看起來相當驚人的預算,錢要從哪裡來?除了一級車隊擁有來自車廠充沛資源外,F1最主要經濟活動,就是贊助商,不過在F1場上,其實所有與金錢有關的數字,向來都是個謎,包括贊助商在內,沒人會公布在F1裡面的真正開銷。實際上,除了過去扮演F1贊助資金主流的煙草公司,因為受到各國的廣告政策打壓,在賽車贊助上比較屬於實質金錢之外,其實目前逐漸躍居主流贊助商的IT產業,很多贊助並不是真正的金錢。
AMD台灣區銷售總監Neal Wang解釋,AMD長期贊助法拉利車隊,包括車隊裡所有通訊系統、數據分析、車上的控制晶片等,這些在賽車時必須分秒不差的運算,都是由AMD的Opteron伺服器晶片在處理,而這裡面包括硬體、相關IT技術協助,也都屬於贊助之一。所以像AMD與法拉利的合作,是屬於「同樣都想要創造更快速度」的事業結盟,而不是單純的資金提供。

日本煙草贊助雷諾大賺

近幾年贊助雷諾車隊的日本煙草公司(Mild Seven),去年因為雷諾與阿隆索(F. Alonso)的冠軍,創造出驚人的效益。負責規劃的贊助的JTI經理荒木隆史(Takashi Araki)拒絕透露真正贊助金額,不過比起其它煙草商動輒四、五千萬美元的贊助,楊振銘估計,「JTI花在雷諾車隊上的經費,每年兩千萬美元是合理的數目。」
F1這麼貴,預算需要縮減嗎?本田車隊老闆弗萊(Nick Fry)不以為然地認為「F1一點都不貴,而且正式因為它這麼高科技,所以大家才愛看!」這話好像也有幾分道理,而且前仆後繼投入的車廠與贊助商,更透過精密商業操作,把這個運動炒得一年比一年火熱。反正賠錢的生意沒人做,這個運動想控制成本,看來還是得靠它的商業邏輯自己去制約,只是在這個過程中,資本集中的大車隊,勢必坐享所有優勢,私人的小車隊,只能認命陪跑了。

法拉利賽車上的Acer貼紙變大了

贊助F1其實有點像賭局,誰都無法精準掌握所贊助的車隊表現,是否能吸引媒體或觀眾注意。但是過去兩年,不管法拉利有沒有贏,宏碁都算是F1場上的贏家……
透過AMD牽線,進入法拉利車隊贊助商行列的Acer,依據非官方數字指出,為了貼在法拉利賽車後車輪前,那塊幾乎看不到的Acer貼紙,歐洲宏碁每年約花費新台幣一億元!
根據為豐田車隊尋找贊助商的華特(D. Walters)解釋,想贊助F1,可不只是有錢就可以,因為每輛賽車上,同類型的廠商只會有一個。也就是說,你不可能在任何一輛F1賽車上,看到兩家機油廠商,或是兩家電腦製造商的貼紙,而且「每家車隊的贊助行情都不會真正公開,不過一般來說,賽車上任何一塊最小的貼紙,起價就是每年三百萬美元,而且合約一次至少簽三年!」
看來,宏碁每年花一億元台幣代價,買到法拉利賽車上約20平方公分面積,不僅得到歐洲市場的大幅成長,也換來讓自家NB有機會貼上法拉利Logo推出法拉利紀念版筆電,真是賺到了。今年賽季,法拉利賽車上的Acer貼紙長大了,大到遠遠就可以看得到的程度,以價值比例來算,用每年一億台幣換這塊貼紙,值得的。

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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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