坂村健
坂村健
2005.12.15 | 科技

Ken Sakamura 坂村健
1951年出生於東京,1979年獲慶應大學工學院電機工程博士,80年代開發出開放原始碼的微處理器架構,被數百億個消費性產品廣泛使用。2001年與Linux創辦人Linus Benedict Torvalds、自由軟體基金會創辦人Richard Stallman同獲武田賞,表揚他們對社會經濟福祉的卓越貢獻。

這是一個傻子放棄擁有比爾.蓋茲財富的故事。現任東京大學教授的坂村健,在一九八四年擔任東大研究助理期間,為當時尚在萌芽的個人電腦,開發了一套即時作業系統TRON(The Realtime Operating system Nucleus),並將整套系統的原始碼,免費開放給程式設計師們使用,廣受日本廠商歡迎。
目前日本家電市場,幾乎都是TRON的天下,像是豐田汽車的控制系統、NTT DoCoMo的i-mode手機、佳能的數位相機、愛普生的雷射印表機,甚至是人造衛星上也有TRON的蹤跡,全球使用TRON作業系統的電子產品,一年出貨量約有三十億個,占全球微處理機嵌入式作業系統市場約六○%,而微軟的視窗軟體(Windows),大約只安裝在一.五億台電腦上。
進入嵌入性系統領域,對村是個意外,他在八○年代後期,遊說日本文部省通過「在每個教室放一台TRON電腦」的國家計畫,後來卻在日美貿易談判中,遭美方以「貿易壁壘」為由,指名要停止該計畫(背後是美方的MS-DOS開發商微軟和電腦巨人IBM等)。TRON只好轉而投入嵌入式系統(包括攜帶型裝置、手機資訊家電、車用電子等領域)作業平台,在電腦市場成長趨緩的今天看來,當年的轉向,反而為村開拓了更大揮灑的園地。
二十年前在電腦市場將村視為眼中釘的微軟,也在評估自身與Linux的競爭態勢後,為了防堵Linux在家電市場坐大,於二○○三年底和村合作,支持客戶在TRON平台上結合微軟系統開發功能。就連VOIP界的當紅炸子雞Skype創辦人詹士莊(Niklas Zennstrom)都專程飛到日本拜訪村,討論未來Skype手機發展的可能性。
據路透社估計,如果村健向每位使用者收取一美分的費用,他早就輕而易舉地成為億萬富翁了,甚至能跟比爾.蓋茲爭奪世界首富的頭銜。村健曾對此表示:「我是一個工程師,而不是一個商人,我想蓋茲先生更是一個商人。我只要能夠過上普通人的生活,我就很高興了。」但這位現年五十四歲的學者,還是不悔當年的初衷,即使到了五十歲,還是讓人感受得到他過人的熱情,跟改變世界的雄心。

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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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