[Meet創業之星]研發獨門教材，希平方讓你看YouTube學英文|數位時代 BusinessNext

靠著翻譯YouTube影片學英文的方式，由希平方團隊推出的網站「看YouTube學英文」，成立兩年來已累積5萬名會員和17萬名粉絲，今年六月還推出獨門課程「攻其不背」，透過同時訓練聽說讀寫的計畫式學習，讓學英文變得更加全面、有效率。

由兄弟檔曾知立、曾知業成立的希平方，兩人因為爸爸的關係，從小英文就很好。原先爸爸因為從事貿易，常需要和外國人溝通，因而自學英文和阿拉伯文，哥哥曾知立回憶，以前爸爸常用複讀機學習，把三、四台機器都按壞了，在1985年爸爸更直接成立懷澤公司，自推語言學習機。

爸爸自學英文的成果，連帶改變了弟弟曾知業的一生。原來就在曾知業國中畢業後、等待上高中的暑假空檔，爸爸決定來個英文特訓，以自己整理的學習方法，用五本空音進階、等同大學程度的教材訓練弟弟，每天學習6到8小時，聽書讀寫並進，就此奠定曾知業的英文基礎。

上高中後，曾知業在英文課時並沒有特別認真，也沒有上補習班，但成績依舊很好，甚至引來老師好奇詢問。大學考上交大電子，直到唸完研究所後，期間也沒有特別加強英文，在沒有準備的情況下報考多益，沒想到考了890分，順利拿到金色證書。事後回想國中畢業後的那段特訓時間，「這是個徹底改變我一生的暑假，」曾知業笑著說。

雖然曾知立不像弟弟一樣，經過暑假的英文特訓，但英文也很好，後來到美國唸書、工作，弟弟則選擇到竹科就職。兄弟雖然分道揚鑣，但曾知立卻一直覺得：「爸爸這麼好的教學，應該用網路系統化呈現才對。」於是兄弟倆決定辭去工作，一起創業。

在輕度學習上，希平方透過網站「看YouTube學英文」和粉絲團，率先吸引大量想學英文的人，由團隊精選影片、翻譯中英字幕，也提供單句重複、收藏單字和佳句等功能。粉絲團則透過張貼片語的方式，讓使用者在零碎時間內學會特殊用法，目前網站已累積5萬名會員和17萬名粉絲。

曾知立認為，雖然YouTube影片很多，本身也有英文字幕功能，但並非所有影片都適合學習，由系統自動翻譯的字幕也不一定正確，因此團隊堅持每支影片都由成員精選，百分之百自己翻譯。目前團隊中有三位中英文編輯和外師顧問，力求影片正確性。目前網站共有600支影片，約維持一天產出一部影片的速度。

希平方同時也和各大媒體或內容網站，《商業周刊》、《親子天下》、女人迷、《天下》、UDN、癮科技等，進行英文教學的專欄合作，增加知名度。此外，也和翰林出版合推數位學習平台，共同製作適合7、8、9年級生的線上影片教學。

但推出網站只是團隊的第一步，自2012年成立以來，團隊就不斷研發重點產品「攻其不背」，也就是將爸爸神奇教學法系統化的產品，終於在今年6月推出。曾知立表示，這是一種同時訓練聽說讀寫的計畫式學習，強調不用背誦，全都由團隊自製教材，甚至另聘美國資深編譯Mr. Stewart（前《The China Post》責任編輯）校訂。

目前「攻其不背」已有200堂課，依個人學習速度不同，每堂課約需45到80分鐘，在學習過程中，系統會偵測個人的英文程度，自動選取下一堂課程。課程同樣從YouTube影片出發，只是提供更多功能，像是文法解釋、句義分析、口說練習、跟讀對照、聽寫測驗等，也設有發問小秘書的機制，提供一對一個人的專屬家教。

「攻其不背」以課程數計費，目前定價為120堂6000元、30堂1800元、60堂3300元，使用者需於半年內上完課程。目前團隊也正和企業用戶或學校洽談合作，尤其希望偏鄉地區的學生，也能擁有好的英文學習環境。

雖然目前團隊擁有網站端和課程端兩種產品，但曾知立認為，兩者服務並不互相衝突：「網站是基礎的輕度學習，課程則是長期的系統學習。」未來團隊也打算開發App，並從台灣出發，鎖定大中華區學英文的使用者。

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（圖說：希平方團隊，從左至右為共同創辦人曾知立、設計Reha、編輯Silvia、共同創辦人曾知業。圖片來源：林衍億攝）

【創業教我的事】創業需要強烈動機；創業需要完全投入；創業不要擔心抄襲；創業不能故步自封。還有最重要的，創業者要懂得廣結善緣。

Q1.創業至今，做得最好的三件事為何？
專心經營網站內容，目前已達17萬粉絲。投資研發學習系統並申請專利，築夢踏實。積極推動異業合作，已和多家企業、媒體、出版社洽談合作計畫。

Q2.最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
「網路上免費學英文的資源那麼多，希平方為何與眾不同？」
網路上大多數免費分享的資源出處不明，分享者的程度參差不齊，對於在茫茫資訊海中尋找解答的學生來說，是很大的困擾。但希平方團隊成員深耕英語學習15年，對於教材正確性要求嚴謹。

團隊 Team
技術、設計、業務、中英編輯共10名

公司服務 Project
網站：看YouTube學英文
英文課程：攻其不背

成立時間 Founded Time
2012年2月

主要用戶 user
老師、學生、上班族進修、企業團體

商業模式 Business Model
網站免費使用，課程依照堂數收費

網址
http://www.hopenglish.com/

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。