百度CEO李彥宏~智能硬體應看重「改造」,而非「創造」
百度CEO李彥宏~智能硬體應看重「改造」,而非「創造」
2014.05.30 | 創業

百度CEO李彥宏於5月29日舉辦的「百度聯盟峰會」上,分享對互聯網未來的發展。根據他所發表的內容,歸納出以下五點。

1**、傳統產業勢必改變的覺悟
**小度i耳目是一款遠程監控的雲端攝影鏡頭,現已接入北京動物園,動物園最初對於這項合作很矛盾,他們擔心觀眾透過互聯網看到動物,就不買門票觀賞了。

但站在互聯網公司的立場,會覺得這樣的糾結很不可思議,因為互聯網不只不會減少到店消費的客流,反而會擴散引發更多人流作用,結合數據分析對服務業來說,更可以提高回留率。未來,智能硬體和互聯網可突破時空限制,幫助企業發揮優勢釋放價值,傳統產業應該意識到這一點。

作為百度聯盟合作夥伴,歡聚時代的李學凌也分享了獨到的觀點:聚美優品、京東商城,本質上都是傳統行業在應用互聯網手段,現在京東市值已是古老的純互聯網公司新浪的十倍了。十年之後,「互聯網公司」這個名詞將消失,互聯網成為每家企業的必備手段。

2**、智能硬體的大數據悖論
**智能硬體現在的思路幾乎都是要收集各種數據,不論是可穿戴手環還是手錶。智能眼鏡收集影音數據,智能家居收集溫度、濕度,智能汽車收集駕駛和路況數據。百度通過Dulife智能健康設備平台和百度Inside平台接入了數十個智能硬體產品,每天都有海量的數據過來。不過,李彥宏卻表示這些數據幾乎都沒用!

李彥宏曾與專業醫師溝通,發現現在手環等產品收集到的物理數據,並沒有實際的醫學價值,不足以幫助醫學檢測和診斷。百度是中國最大的大數據公司,縱使有技術有想法,也無法確實應用這些數據,其他的智能硬體創業者還是避免過度誇飾大數據帶來的應用。

3、智能硬體大數據的機會在於「新數據」和「慢數據」
**李彥宏認為,與其去尋求收集各種數據,但沒有實質用途。不如去思考究竟什麼數據才有應用價值。
他認為智能硬體創業現在的難度不在於發明新的硬體,而是找到有價值的數據,但需要具備一定的專業知識和經驗形成跨領域的思考能力。**

除了「新數據」,大數據還應該更多關注「慢數據」。不少疾病都是多種因素日積月累形成的,如果能夠一直跟蹤用戶的生理數據,就可以發揮提前預防的作用。

其實現在這些數據已經存在,但還沒辦法收集起來。例如我們每天都刷牙,如果能將牙刷智能化收集唾液的一些指標,這樣的數據便具有醫學價值。醫學領域「生理數據」比「物理數據」更有實用價值。

李彥宏認為智能硬體領域機會最多,但需要不同產業相互碰撞出創新,企業家需更加開放,結合人工智能的技術,接下來幾年必定將有猛暴性的突破。

4**、智能硬體創業者應該「重改造,棄創造」
**現在的智能硬體創業者大都想著去創造一款全新的產品,從無到有地去「訓練」建立用戶的習慣。例如,本來不戴眼鏡的我們,卻要研發一款智能眼鏡讓用戶帶上;手環也是一樣的道理,這種硬生生地創造需求,在推廣上會非常困難。

他建議智能硬體創業者應是「改造思維」,而非創造。意味著被改造的智能硬體是在滿足原有功能的同時,「順便」把數據收集到。例如我上述提到的智能化牙刷,智能化後提供一些附加功能,但它所要滿足的原始需求還是得優先處理。

5**、百度的未來智能化硬體策略
**百度最近一年在智能硬體領域頗為積極,第一階段是產品思路,推出一系列自有產品。例如小度i耳目、小度WIFI、小度路由、小度音樂盒、百度影棒等等;到第二階段則是雲端服務的技術思維,透過dulife智能健康設備平台,提供服務的同時收集到數據;而現在則進入建立生態的平台化思維,也就是百度Inside。將百度系產品、百度Dulife雲、百度行銷資源和品牌優勢,打包一起提供給產業鏈。

不論是在哪個階段,百度始終都有收集數據的潛意識。因為搜索引擎是數據型業務,大數據和人工智能是百度抓住下一個十年的首要工作。從李彥宏提出對大數據和智能硬體的反思中可以看出,未來百度將會積極地推動具實務意義的智能硬體項目,尤其是在專業領域。例如醫療產業、企業級應用、與傳統行業結合等。因為那裡,有李彥宏的「改造思維」裡要改造的目標對象。

出自虎嗅網

 

【****2014****創業小聚暨****AAMA****台北搖籃計畫年會】

當穿戴裝置、物聯網、智慧應用為全球焦點時,你我的機會、台灣的機會在哪?7月9日創業小聚年會以「軟硬結合,啟動大創新時代」為主題,邀請Google台灣區董事總經理簡立峰、微軟亞太研發集團首席營運長申元慶、HWTrek硬體加速平台創辦人王仁中、大陸京東硬體平台JD+計畫負責人那昕、微程式資訊總經理吳騰彥(Youbike)、創意引晴執行長黃俊傑(影像辨識)、北京極科極客科技執行長王楚雲(智慧路由器),還有多組創業團隊分享他們觀點和經驗。

時間:7月9日(週三) 9:30-17:00
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參見活動網頁

 

關鍵字: #百度
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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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