關於物聯網,台灣廠商往往放錯焦點
關於物聯網,台灣廠商往往放錯焦點
2014.08.22 | 技能

PTC參數科技22日舉辦PTC Live Tech Forum台灣用戶大會及媒體年度聚會,邀請PTC全球行銷長Eric Snow和ThingWorx全球銷售資深副總裁Jason Dietrich來台,宣布PTC接下來將聚焦物聯網(IoT)領域。10日也傳出收購系統與軟體工程應用開發商Atego,Atego能整合PTC產品生命週期管理(PLM)以及軟體生命週期管理(ALM),消弭物聯網將面臨的軟硬整合問題。

同時,旗下ThingWorx公司也推出第一個物聯網專用的應用程式平台ThingWorx Platform,協助客戶製造智慧連網產品。PTC原有的3D設計軟體PTC Creo也升級,結合Unite技術推出新版本「Creo3.0」。

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(圖說:PTC行銷長Eric Snow(左起)、PTC台灣區總經理卓曾中、ThingWorx全球銷售資深副總裁Jason Dietrich、PTC CAD部門技術總監蔡坤祥。圖片來源:郭芝榕攝影。)

PTC台灣區總經理卓曾中指出,「我每天都很興奮,常常聽到公司購併新公司的消息,像是ThingWorx和最近的Atego。以前要花很多時間教育客戶,現在大家都知道物聯網的重要性,而PTC現在提供物聯網的解決方案。」PTC已經成立21年,從產品開發到售後服務(服務生命週期管理,SLM),現在又切入雲端和物聯網,未來是物與物溝通的時代。

《數位時代》記者6月飛往波士頓專訪PTC總裁賀普曼,賀普曼就曾說過:

「未來我們也不排除會併購更多物聯網解決方案供應商,我認為,軟體連結硬體產品最終的目的,其實就是要走向服務端,而這種軟硬整合則是物聯網時代非常重要的一個概念。」

PTC全球行銷長Eric指出,「關於物聯網,台灣廠商往往放錯焦點,物聯網的創新並不是網路的創新,而是實體產品的競爭力。」產品跟以前不同,加入感測器、電子與控制、軟體思考能力及與使用者互動的新介面等四種智慧元素之後,就成了智慧連網產品。

智慧連網產品如此重要,Eric說,是因為有以下四種功能:一、監控:過去需要技師監控,現在則可以遠距監控產品和周遭的狀況。二、控制:坐在車中,就可以遠端控制產品的表現。三、優化:以往要檢查產品得斷線,現在可在運作中檢測產品表現,不需離線。四、自動化:產品可以自發性了解,做出智慧決策及反應。

製造商造作智慧連網產品時,Eric認為還有兩個必須思考的問題:「要把軟體放在哪裡?」除了產品本身,也可能放在雲端,產品回應時間快的話,介面可放雲端。此外,還有「要如何把產品傳遞給客戶?」除了賣產品之外,也可以把產品和服務做結合。PTC提出「封閉式生命週期管理」解決方案,把原有的產品CAD、PLM、ALM、SCM、SLM,跟物聯網全整合在一起。

PTC收購Atego,解決物聯網軟硬整合問題

針對PTC收購Atego之後,Atego在物聯網的角色是什麼?Eric 表示,Atego把產品視為系統,過去ALM著重在軟體,PLM著重在硬體,Atego做出能透過圖案看軟硬體如何整合的模組(model)。跟Creo3.0有點類似,只是Creo3.0是用3D軟體看軟硬整合。

對物聯網消費性產品的想像,Eric說,智慧型手機就是連網的消費性產品,類似Fitbit智慧手環的穿戴式電腦也很紅,現在還能連結到T恤,量測體溫。

ThingWorx全球銷售資深副總裁Jason Dietrich則說,廠商在想加功能進去的時候,往往考量成本是否值得?是否能轉嫁到消費者身上?例如,有一家車庫控制器廠商,就曾思考如果加遠端遙控的功能,是否對消費者有價值?Jason認為,消費電子產品其實在物聯網領域很有領導趨勢。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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