打這場硬仗,你必須搞定的5件事
打這場硬仗,你必須搞定的5件事
2014.10.09 | 創業

[2014年10月號雜誌精選]

群眾募資平台在這股創業新浪潮中,扮演了重要的推手角色,但群眾募資平台Kickstarter日前根據美國聯邦貿易委員會(FTC)最新規定,零售店必須在規定的發貨日起30天內,將貨物送抵消費者手中,更新了使用者使用條款,降低專案跳票的情況。很多在群眾募資平台上不斷跳票出貨的產品,多半是低估了硬體的難度,初期設計不周延,導致製程出狀況、良率太低。

「硬體開發的創業,比App創業還要困難很多!」開發穿戴裝置的新創團隊Rooti共同創辦人莊舒蓁道出所有硬體創業團隊共同的心聲。不同於軟體創業有想法就去做,想要硬體創業的人,你必須搞定這五件事。

資金

App創業通常是產品開發完,就跟蘋果購買1年99美元的上架費,但硬體前期必須背負的成本高出許多。例如開模費用可能就需要投入數十萬甚至百萬元,一旦進入量產階段,又得付款給材料商、組裝廠,不但考驗著創業者資金調度的能力,費用總額更高。據了解,曾有台灣新創團隊找中國的中型代工廠生產產品,開價高達200萬人民幣。

供應鏈夥伴

硬體生產是一長串的過程,買材料,就有供應商的問題,而且供應商供料得事先規劃,很難臨時供應。像是HTC這樣大的廠商,當初在推出蝴蝶機時,一樣會面臨面板供應不及的問題。此外,還必須比較各家的產品品質、成本高低、產能等問題。更大的挑戰則在於,新創團隊的訂單小,往往會影響供應商的合作意願,「有些零組件就算你抱著現金去買,廠商也不見得會賣你!」莊舒蓁說得直白,怎麼找到有誠意的供應夥伴,是一大挑戰

良率

良率指的是產線上不良品數占全部生產數的比例,若良率不佳,將導致生產成本墊高。部分新創團隊對實務掌握度較無經驗,可以劃出漂亮的3D設計圖,但實際上機構設計沒做好,對材料的特性也不夠了解,生產時就會跑出許多狀況。有時則是工廠製程的問題,例如技術不到位、管控不佳等,導致量產品質低落。

庫存

做硬體不能接到訂單才去買材料、生產,供應鏈端從訂貨至交貨的時間(Lead Time),至少要12周,如果後續要追加訂單,又要再等3個月,因此第一筆訂單要備多少量,是新創團隊很大的挑戰,否則你的肚子(庫存)就會越來越大。

容易被山寨

硬體團隊常利用群眾募資平台募資或是打知名度,但可能就此讓自己暴露在被山寨的風險中,最經典案例就是小米米鍵與Pressy。而且硬體產品也無法向軟體一樣,可以透過快速改版因應抄襲風險。

》專家建議

博盛智權專利部副理張政偉

好的產品,才有被山寨的價值。以Pressy為例,「免解鎖,按一下即可啟動相應程式」的良好使用者體驗,讓山寨的情況無可避免。雖說Pressy有申請專利,但專利也得要核准才能主張,以發明專利約兩年半的核准時間來看,似乎緩不濟急。或是可搭配審查時間較快的新型專利(台灣、中國兩地皆有),做「一案兩請」(即發明與新型同時申請)的策略布局。另外,新創團隊基於成本考量,往往只考慮就單一市場(如Pressy首重美國市場)做專利申請,但假設Pressy有意進軍中國市場,可利用「國際優先權」制度,在美國申請後1年內,於中國亦提出專利申請,如此才有排除山寨產品的機會。

Qblink總經理陳紹俊

除非團隊過去有豐富的硬體設計及生產經驗,否則要有繳學費的準備。在資源有限下,必須先從最小可行產品的實現(Minimum Viable Product)出發,夢想很大,但無法量產就無用。在產品真正為市場所接受前,千萬不要為了壓低成本備了大量庫存,初期要有少賺或不賺的心理準備,收到消費者的反饋進行改版時,庫存才不會成為負擔。即便是在生產工廠打包票的情況下,還是要找到第三方資深人士做顧問,試產過關但無法量產的狀況還是有可能發生的。

Rooti團隊

生產部分,由於新創公司產品常見設計變更次數較多,要找配合意願高的代工廠。不需迷信大廠,門當戶對在所難免。庫存和公司命脈的現金流量息息相關,新創公司求生存為第一要務,保守為上。從產品設計就要把供應鏈考慮在內,盡量使用代工廠其他進行中專案的共用料,或業界使用量大的料。特殊供料越少,備料時間就越短,錯估形勢時也較容易出脫。

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(圖說:硬體開發的創業有許多眉眉角角,其中慎選供應鏈夥伴就是一大挑戰。圖片來源:林衍億攝)

(更多精彩內容請見2014年10月號《數位時代》「爭霸!全球硬體創新軍火庫!」,全國7-11、誠品等各大書店熱賣中,或可選擇線上訂閱。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第245期)

關鍵字: #創新創業
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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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