創業者請注意~「硬體創業」不等於「販售硬體」
創業者請注意~「硬體創業」不等於「販售硬體」
2014.04.28 | 創業

被Google以32億美元天價收購的Nest,其創辦人Tony Fadell對硬體創業有著一番見解,他認為:「一旦人們把Nest安裝好,那麼它在牆上一待就會待上十年。」這句話所代表的意涵是,相對於硬體所提供的服務收入來說,販售硬體帶來的一次性收入將會變得越來越微不足道。Fadell認為,來自硬體服務的收入最終將會超過販售Nest溫度自動調節器本身硬體的收入,並幫助他們擴大投資報酬率。

Nest早在2013年4月就推出了能源服務程式,提供涵蓋25種工具的需求回應(demand-response program)。除了售出更多的溫度自動調節器外,Nest需要推出更多的工具類服務。如透過傳感器偵測氣溫和室內活動,Nest能夠自動控制室溫,需求回應還能夠為用戶節省30%的能源費用。

一些可穿戴式設備的著名廠商,也在硬體銷售之外謀求更多元的軟體服務收入。根據Forbes的報導,Fitbit已經開始向企業出售手環追蹤和數據分析服務,來幫助企業更好地管理醫療保健預算,而Fitbit的競爭對手Jawbone也正在準備推出同樣的服務。

硬體創業者們除了開始從軟體和服務層面上獲取利潤,也有一些是透過避開自己生疏的領域,把精力專注在自己熟悉的垂直領域。換言之,一些硬體創業者們不再一手包辦整個硬體產品,他們只著手做自己擅長的那一部分工作。

本文列舉幾個中國硬體創業公司的例子:

糖護士就是一個很好的例子。從表面上看,他們的產品是一款配合移動使用的手機血糖儀,但事實上,他們真正的業務核心並不在於硬體。糖護士的首席技術官鄭志華表示,糖護士做的其實是數據管理和監控服務,而不是在血糖測量範疇做創新。他們用的是現成的、成熟的血糖測量試紙——三諾生物的安易型血糖試紙。

甚至,一些硬體創業者開始願意將自己的技術直接授權給第三方,而不再完全依靠自己的硬體產品盈利。七鑫易維是一家正在開發眼球儀的創業公司,眼球儀能讓用戶透過眼球打字、上網、玩遊戲等,並提供了一套新的交互模式。除了​​即將於今年下半年推出自己的智慧型眼鏡aGlass外,七鑫易維的首席運營官鵬凡說,他們願意把自己的眼球交互技術授權給智慧型眼鏡廠商使用,來改變智慧型眼鏡單一依靠聲控命令交互的現狀。

此外,一些硬體開放平台和孵化平台的出現也正在為硬體創業降低門檻。之前,京東已經推出了「JD+」智慧型硬體加速計劃,開始為傳統的硬體企業提供平台資源和營銷支援等。前幾天,百度也正式推出了智慧型硬體合作計劃「Baidu Inside」,與傳統的硬體廠商和小型創業者合作,為它們提供技術、雲端平台和銷售通路等整合資源。

於是,軟體商反切入硬體領域變得不再那麼困難。事實上,當你面對雨後春筍般冒出的手環、智慧型手錶,能夠考量差異的標準除了高度雷同的硬體外觀外,也就只剩下硬體背後的軟體和服務了。類似像「大姨嗎」這樣的已經有一定數據規模的軟體創業公司,反而在切入硬體領域時更有優勢——他們現在已經跟三星Galaxy Gear、Raiing、PICOOC等硬體公司合作,在後者的硬體產品中集成了他們數據服務。

硬體創業已經不再要求創業者做出一個完整的硬體產品,也不一定需要創業者有能力提供軟硬體一體化的服務。或許正如奇虎360的副總裁沈海寅所說,作為硬體創業者,你還可以從以下四類硬體創業中尋找立足點:
1. 專注於垂直領域硬體的企業
2. 專注於做ODM和OEM的企業(即「原始設計製造商」和「原始設備製造商」,只代工不貼牌)
3. 提供基礎服務的企業(例如基礎硬體產品)
4. 在平台上提供服務的企業(例如演算機制)

出自PingWest

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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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