Gartner選出未來10大行動科技,穿戴裝置、新Wi-Fi標準受矚目
Gartner選出未來10大行動科技,穿戴裝置、新Wi-Fi標準受矚目

企業若要完全釋放行動化的所有潛能,必須掌握各式各樣的科技和技能,其中有許多是IT人員不熟悉的。Gartner副總裁Nick Jones公布Gartner所遴選出之企業於2015和2016年必備十大行動科技及技能。

1. 多平台/多架構應用程式開發工具

大多數企業需要各種應用程式開發工具以支撐一個「三乘三」的未來,即三種關鍵平台(Android、iOS、Windows)乘上三種應用程式架構(原生、混合與行動網站)。工具的選擇會是一項複雜的取捨工作,牽涉多項技術與非技術因素(如生產力或廠商連貫性),且多數大型企業都需要一套多樣化的工具以滿足各式架構和平台。

2. HTML5

HTML5不會是行動應用程式跨平台相容性的萬靈丹,係因這項技術仍不完整亦不成熟,因而帶來許多實務和安全上的風險。不過,隨著HTML5和相關開發工具的成熟,行動網站與混合式應用程式的普及率將提升。因此,儘管充滿挑戰, HTML5將會是企業提供跨平台應用程式的一項必要技術。

3. 進階行動使用者體驗設計

知名行動App提供絕佳的使用者體驗,其背後採用各種新技術和方法論,例如:動機導向、「寧靜」的設計與「好玩」的介面。設計者亦針對行動的挑戰:如使用者專注力分散及易受打斷的特性來開發App,或是善用科技發展出新奇或令人驚豔的功能,如擴增實境。知名消費App已為使用者介面設計樹立了高標準,因此所有企業都必須學會新技能,並與新夥伴合作,才能滿足日益高漲的使用者期望。

4. 高精度定位能力

掌握使用者所在位置且誤差在幾公尺內是提供高精度環境資訊及服務的一項關鍵能力。目前需要精確室內定位的App使用之技術包括:Wi-Fi、影像處理、超音波信號及地磁原理。2014年,Gartner預期使用最新Bluetooth Smart的無線標準會更為普及。就長期而言,智慧型照明等技術將變得重要。精確的室內定位感應加上行動App會帶來新世代極度個人化的服務和資訊。

5. 穿戴式裝置

智慧型手機將成為穿戴式裝置個人區域網路的中樞,連接身體的醫療感應器、智慧珠寶、智慧手錶、顯示裝置(如Google Glass)以及各種內嵌於衣物和鞋子的感應器。這些裝置將與行動App通訊,透過全新的方式提供資訊,並帶來各式各樣的產品與服務,如:運動、健身、時尚、休閒嗜好與醫療等領域。

6. 新Wi-Fi標準

新的Wi-Fi標準,如802.11ac(第一波和第二波)、11ad、11aq及11ah都將提升Wi-Fi效能,以更加符合用途需求(如遙測技術),並讓Wi-Fi能提供新的服務。未來三年,隨著蜂巢網路分流技術逐漸普及,加上定位感應App需要更密集的無線基地台設置,企業對Wi-Fi基礎建設的需求將因更多Wi-Fi連網裝置的出現而成長。這些新標準所帶來的商機與新應用程式對效能的要求,會使許多企業必須改變或汰換其Wi-Fi基礎建設。

7. 企業行動化管理

所謂的「企業行動化管理」(或稱EMM)意指未來多種行動化管理、資安與支援技術的演進和匯流。當中包含行動裝置管理、行動應用程式管理、應用程式封裝與容器化,以及某種程度的企業檔案同步與分享。這類工具將逐漸成熟並擴大範圍,最終將滿足各類行動化管理需求,涵蓋所有熱門的智慧型手機、平板和PC的作業系統。

8. 行動連網智慧型物品

至2020年,成熟市場的一般富有家庭將擁有數百項智慧型物品,例如:LED燈泡、玩具、家電、運動器材、醫療裝置及可遙控插座等等。這些家用智慧型物品將成為物聯網(Internet of Things)的一環,且大部分將可透過某種方式和某個智慧型手機或平板上的App通訊。智慧型手機和平板將扮演多項功能,包括:遙控器、顯示和分析資訊、與社交網路溝通來監控會張貼社交訊息的「物品」、支付定閱服務費用、訂購需更換的消耗品,以及更新物品韌體。

9. LTE和LTE-A

長期演進技術LTE和其後續版本LTE Advance(LTE-A)皆為改進頻譜利用效率的蜂巢式技術,使蜂巢式網路的理論下載速度達到1 Gbps,並可降低延遲。所有行動使用者會因更大的頻寬、更優異的效能和最新的功能而受惠,例如LTE廣播能讓電信業者提供新的服務。

10. 數據分析和監控工具

行動裝置的多樣化使App的完整測試變得遙不可及,此外,行動網路與背後雲端服務所蘊涵的非確定性也可能產生難以發掘的效能瓶頸。行動數據分析與監控工具(一般稱為「應用程式效能監控」,簡稱APM)可提供這方面的協助。APM亦提供有關App行為的資訊、掌握所有裝置及作業系統的統計數據,並監控使用者行為以判斷他們目前正順利使用哪些App功能。

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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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