Pandora幫你發掘未知音樂
Pandora幫你發掘未知音樂
2006.02.15 |

二○○五年是隨身音樂播放裝置大賣的一年,取代PC成為科技業中的目光焦點。但如iPod這類裝置動輒數十GB的容量,也常讓消費者煩惱,究竟要去哪找成千上萬首歌曲,來塞滿這個隨身攜帶的小東西?史丹佛大學畢業的韋斯特格倫(Tim Westergren),在五、六年前聚集一群音樂家與科學家開始進行一項「音樂基因體計畫」(Music Genome Project),無心插柳地解決了這個問題,在去年底催生出一家令音樂愛好者與科技觀察家都驚豔的新公司:潘朵拉(Pandora.com)。 幫你發掘未知的美妙音樂 公司位於舊金山附近奧克蘭市的潘朵拉,提供的服務很簡單卻很貼心:幫你找到你會喜歡的音樂。使用者不需下載任何軟體,只要在Flash介面的網站上,輸入一首喜歡的歌名,或是欣賞的歌手名稱,系統就會從目前已累積有三十萬首歌、一萬多個樂團、號稱收錄近六十年來多數(英語世界)音樂的龐大資料庫中,搜尋出與這首歌「風格相似」的歌曲來播放。潘朵拉的魅力並不是幫你「準確」找出你要的歌曲,而是用類似「推薦」的方式提供大量相似曲風與唱腔的音樂,例如輸入諾拉.瓊斯(Norah Jones)得到的結果包括藍色少女合唱團(Indigo Girls)的〈Love's Recovery〉、茱蒂.科林斯(Judy Collins)的〈That song about the midway〉以及其他幾十首系統搜尋比對的結果。 很多時候,這些搜尋出來的音樂都來自你從未耳聞的樂團,歌曲來源也許是洛杉磯某地下樂團的試聽帶,甚至是愛爾蘭某家獨立製片公司市面難尋的小量發行專輯,但是跟大型唱片公司的作品相比,卻同樣觸動你的聽覺,讓人不禁想多聽些這種音樂,這正是潘朵拉的迷人之處——幫助你在浩瀚的音樂宇宙中,找到你會喜歡的未知新星。此外,潘朵拉有一套內建的強化機制,可以幫助系統越來越準確地掌握網友的喜好。如果你對潘朵拉推薦的某首歌曲感到很滿意,你可以給這首歌一記正面評價,之後系統會多推薦這類曲風的歌曲;如果你不喜歡,給個負面評價,這首歌就永遠不會再出現在你的播放清單上。使用者甚至可以在網站上建立高達一百個電台,儲存各類風格的歌曲,並透過電子郵件與好友分享。潘朵拉是以串流的方式播放音樂,如果想要購買的話,則提供連結直接至iTunes線上音樂商店。 獨門的音樂屬性分析系統 音樂風格與個人音樂品味,都是極度主觀而不易描述,如何準確地描述一首歌的風格,並且針對不同歌曲進行比較,建立歌曲間相似度的連結,正是潘朵拉的核心技術「音樂基因體計畫」所欲解決的問題。這個團隊中的主要成員,創辦人韋斯特格倫跟技術長康雷德(Tom Conrad),都是具有電腦與音樂雙重背景的少見人才,而建立音樂分析理論的首席音樂學家蓋瑟(Nolan Gasser),更集作曲家、鋼琴家、指揮家、以及音樂理論學者等身份於一身,甚至擁有史丹佛音樂學博士學位。 這群人用類似比對基因與生物性狀的方法,拆解出音樂中種種元素,並與這些元素與樂曲聽起來的感覺加以連結。他們規納出接近四百種音樂的「基因體」來描述音樂屬性,包括曲調、和聲、樂器、節奏、歌手音色、以及歌詞等,遠遠超越僅僅以搖滾、嘻哈、節奏藍調等音樂類型來歸類,並為每首歌建立獨特的「基因組」,作為與其他歌曲比對相似度的基礎。而歌曲的來源,除了各大唱片公司及獨立(indie)工作室的授權外,更歡迎地下樂團提供試聽帶。美中不足的是,目前資料庫中尚未包含古典樂曲。 軟硬體結合大商機 音樂基因體計畫原本是美國線上(AOL)與邦諾(Barnes and Noble)線上音樂推薦服務的後台系統,但在線上音樂市場急速成長後,韋斯特格倫便成立潘朵拉,轉向B2C市場發展。目前獲利來源除了一般網站常見的廣告收入(大部分來自iTunes)外,就靠一年三十六美元的會員費(繳費會員無須看廣告)。日前《紐約時報》揭露,潘朵拉與音響廠商SlimDevice合作推出的音響,將於近日於美國推出,看來這股線上音樂所引發的商機,獲利的不僅僅是蘋果概念股而已。以硬體見長的台灣,最該向潘朵拉學習的,就是在同業一面倒追隨iTunes模式之際,懂得堅持創新,找出讓自己獨樹一幟的創意。

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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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