創業做智慧硬體,不妨先聽聽投資人怎麼說
創業做智慧硬體,不妨先聽聽投資人怎麼說
2014.08.29 | 科技

稍微仔細觀察一下,就會發現越來越多的創業者選擇了智慧硬體這一行業,雖然相比起前些年,現在的硬體製造資源變得越來越豐富和容易獲取,但是生產「實實在在」的產品會比軟體或服務這種「虛擬」產品更加依賴資金的投入,說的直接點,缺了錢,任何一個生產環節都無法進行下去。所以投資方則成為了硬體創業的重要一環,在2014年互聯網大會的智慧硬體論壇上,幾位投資人就談了從資方的角度出發對於智慧硬體行業的看法。

主持人:

PingWest執行長駱軼航

嘉賓:

IDG資本投資副總裁連盟
戈壁投資總監楊世毅
DCM高級投資經理高健凱
聯想之星執行董事劉維
邦訊技術董事長兼總經理張慶文

文字根據論壇內容整理。

駱軼航:最近不斷有人講智慧硬體未來下一個中心在深圳,但同時發現任何關於智慧硬體、可穿戴設備論壇所有的事都發生在北京,每天不斷各種各樣深圳的人來北京參加會,不斷有北京的硬體創業者去深圳找供應商,今天幾位嘉賓都有在兩地工作的經歷。所以第一個問題,深圳是智慧硬體所謂的創新中心這個命題是不是成立?

楊世毅:我自己經常往深圳跑,也見過不少智慧硬體的創業者,整體來說深圳是智慧硬體產業鏈中很關鍵的角色,但是它不是中心。過去的深圳承擔了製造業基地的角色,優秀的智慧硬體公司無論是在矽谷還是北京,他們永遠也離不開深圳,深圳永遠是幫他們解決製造的問題。之前我看到美國有做睡眠監測的團隊,把產品做出來,剛開始是在歐洲就跟深圳溝通,發現第一代產品出來的時候很爛,各種脫膠、開線,監測不准,這種問題很明顯。

高健凱:我同意這個說法,北京很多創業者是很有優勢的,無論是做算法還是VC的錢都在北京,基本上是有得天獨厚的優勢。而產業鏈中任何一環都是非常難被取代掉的。當然,深圳空氣好,深圳也有大公司為小公司提供人才,所以深圳是有一定的機會但是不是現在。

張慶文:北京誕生的人才更多,而珠江三角洲和長江三角洲是整個硬體產業配套鍊,這點上無可替代。
駱軼航:我有一個在某巨頭負責硬體的朋友,他說我接觸了很多國內的硬體創業者,幾乎一說話就可以判斷是來自北京的還是深圳的。上來就聊主板、工藝、細節產業鏈,這是深圳的。上來就聊我們是用大數據的思維和網路的思維做智慧硬體,這是北京的。張總是做製造出身的,產業鏈會更加的熟悉,張總會有自己的立場。當下階段一邊談大數據,一邊談製造,而這兩個環節哪個更加重要呢?

楊世毅:我覺得是看重的是想法,現在做硬體的很多,真正有系統性的原創性想法的人不多。系統性是拆解、細分每個功能點如何實現,要把一個產品完整的定義出來。除此之外團隊的其他能力,比如運營能力則是另外一個重要的部分。

高健凱:我認為解決方案是這個問題的核心,目前很多團隊上來就講我們有多少年供應鏈的經驗,但是似乎很少聽到產品解決用戶什麼樣的問題,無論是在北京還是在深圳都有這樣的問題。光懂硬體、大數據還不夠,懂不懂管道的管理,懂不懂海外,這相當於產品經理的能力。回到問題上,相比起有硬體製造的經驗來說,認識到要解決的問題有多嚴重,希望通過什麼樣的手段去解決才是一個好產品的關鍵。

張慶文:要把一件東西做好,最關鍵的是用戶體驗。產品還沒有使用哪來的大數據,拿iPhone舉例,以前的手機一大堆的說明書,光學就要學兩天,iPhone出來之後讓用戶可以一下子就上手,這就是用戶體驗,沒有大數據。

駱軼航:三位都談到了懂用戶,這個問題之下,「懂用戶」這三個字,怎麼去懂用戶。懂用戶是兩個層面,尤其是智慧硬體,要能夠懂生活場景,還要懂設計,要漂亮,可穿戴設備要和用戶整體搭配,智慧家居要和家很搭配。這是最重要的兩個點,這也是大家比較欠缺的東西,就所謂的懂用戶場景、懂使用習慣,也要懂設計。各位覺得這兩點上有沒有什麼做得比較好的一些產品?這方面不足的創業者到底應該如何去彌補?

張慶文:我比較喜歡墨跡天氣的產品,功能並不是很強大,是從裝飾品的角度先讓用戶使用再來談功能,這是我們公司倡導的理念,首先要有好的設計,其他的是用軟體實現難度並不大。怎麼把外觀跟體驗當成奢侈品是最關鍵的一點,要讓用戶有拿得出手的感覺。

劉維:我們自己投了一家具有十多年兒童產品經驗的公司,他們做了一個很不錯的智慧兒童玩具,圍繞著內容兒童故事的方向,預定量無論是線上的渠道還是線下的傳統渠道都很大。我認為目前比較懂用戶的還是這樣一群持續關註一個市場的人們。

高健凱:找到精準的目標用戶很重要,沒有一個產品是包打天下的,要找到目標人群之後發現他們使用原有的產品上的痛點,設計是感性的通過衡量進行評估的事,不同的設計師對於美和工業設計的理解是不同的,主要的核心在於能不能找到好的設計合夥人或者是專家來幫你,他可能對用戶有很好的理解。

駱軼航:我比較喜歡智慧袖扣和智慧項鍊的配飾,包括一款胸針,放在枕頭下面可以監測睡眠。但是目前創新的智慧硬體種類做得很漂亮,基本上是由西半球的同行們去完成的。作為投資人,怎麼投出或者怎麼去找新的團隊或者發現新的趨勢,是看矽谷投資還是看概念投資?

張慶文:我們作為企業的角度可更關心的是能不能有用戶,考慮賺錢是另外的一回事,考慮怎麼有更多的體驗,這是我們做投資的角度來看的。

劉維:投資人有自己的世界觀,我個人的很喜歡中國屬性很強的產品。當然我們在矽谷的投資更多的是智慧硬體底層的技術。一些比較時尚類的東西先天是會擔心品類比較小,比如說家庭安全方面,美國已經有很多很好的產品,美國人的安全水平、美國人房子水平,基礎設施的水平和中國大不一樣,中國對家庭的安全是有訴求的,但是通過小區去推、物業去推會有很重的服務費,所以並不能說看中直接賺錢的效果。

高健凱:我特別喜歡可以改變人機互動的產品,每次人機互動方式的改變都會引發重大的革命,一開始文字輸入變成圖形的輸入,後面是手勢輸入,下一步改變人機互動的是什麼。

楊世毅:現階段國人最關注的是健康,所以健康領域是我們看好的一個領域,是不斷的拓展投資機會,比如睡眠的產品,我們去年就知道要投睡眠的產品,但是直到今年才找到這樣的團隊。

駱軼航:群眾募資這個事很多人拉我下水,但我認為這個東西外熱內冷,籌到多少錢,背後的那些人是不是真正的消費者,我想知道大家認為群眾募資生態系統中扮演的角色是怎樣的。是幫助投資人發現更好的硬體項目,還是把環境搞得很亂,釋放很多錯誤的信號。

張慶文:群眾募資是個人新創的企業,群眾募資的平台上主要兩個目的,第一個目的是展示產品,第二個目的是來確認是不是可以獲得後續的費用。從投資者的角度,我們做企業投資一般不會投群眾募資型的企業,不管是團隊的實力和資金的實力都跟不上,你做得很好,但是因為後面跟不上項目就流產了。

駱軼航:最後一個問題,最近有創業團隊在埋怨巨頭,我本身態度很中立,我想知道從大家去投早期的新創公司的角度,怎麼看待這些巨頭或者是跟風或者是學習的問題,這個事的分寸在哪,大家怎麼看待這些公司佈局、跟風、借鑒和帶給創業者的感受?

楊世毅:自由的市場競爭能夠把好的團隊留下來,能力不太強的團隊清洗掉,這是正常的商業規則,沒有什麼可以去指責的,做社交騰訊做得很好,但是陌陌也做起來了,一個非常容易被拷貝的,沒有技術門檻,沒有數據挖掘價值的我傾向於不投。

高健凱:有巨頭在競爭是好事,團隊創業初期的時候應該考慮到這樣的可能性,什麼事情是適合於團隊做、什麼事適合於巨頭來做,很多巨頭做決策的過程是比較冗長的,要想清楚哪些專業的技能是巨頭手上沒有的,了解巨頭可以做什麼不能做什麼,這是很重要的。

張慶文:企業的角度,不管巨頭怎麼樣,也不是贏者通吃。亞馬遜的公司足夠大,但是在軟體和整個數據分析全球是老大,可是做了幾年的硬體不成功,硬體和軟體架構和產業鏈各方面測試的條件都不一樣。所以關鍵是要定位好自己在某個細分領域找准自己的位置,要找準你要賣什麼客戶。不可能通吃,把東西做得足夠好,把管道和營銷做得足夠好還是可以打出一片天地。

本文出自PingWest

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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