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

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。

「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。

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%。

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。

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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