利用Google 幫百度施肥
利用Google 幫百度施肥
2005.12.01 |

創業成癮的人通常都有特別嗜好,來紓緩壓力、刺激創意,比方攀岩、衝浪、駕帆船或飆賽車,李彥宏卻喜歡種菜。
「看著種下去的冬瓜一天天長大,心裡很有成就感,」約一七八公分高、長相帥氣的李彥宏,回想在美國閒暇時的活動,重現那個蹲在菜園和太太一起除草的畫面。種菜不比衝浪,一個上午可以玩幾個來回,而是要先翻好土壤,在對的季節撒下種子,然後定期澆水、施肥和除草,最後才收成。

創業前 資金和人脈都下功夫

李彥宏創辦百度就像在種菜。一九九四到一九九九年,他在美國工作,正好趕上網路創業熱潮,每週都有新公司股票上市,首日漲幅記錄被一破再破。李彥宏來自中國山西的一個偏遠縣城,頭一次看到資本主義竟然可以瘋成這樣,非常震撼,但並沒有躁進。
李彥宏在北大讀的是資訊管理系,之後到美國紐約大學水牛城分校讀碩士和博士,也是同樣領域。這個專業學的是面對密密麻麻資訊,能夠理出頭緒,並分類檢索。
在網路熱潮中,他靜下心來,研究矽谷發展模式,包含創業家如何找到商業模式、如何接洽創投、成立公司有哪些流程、市場競爭是怎麼回事、成功和失敗的因素是什麼、股票選擇權和激勵員工有何關係、股票上市怎麼規劃……等,鉅細靡遺。
這些材料整理寫成(矽谷商戰)一書,一九九八年一月在北京發行,搜狐創辦人張朝陽還為文推荐。這本二百七十九頁的著作,並未熱賣,甚至大多數人從未聽過,卻是一位創業家在下定決心前所做的詳細功課。
李彥宏抽空回到中國,參加相關研討會,了解網路在中國的發展,情況正逐漸好轉。他積極約訪在中國做網路搜尋的同行,想辦法認識交流,當時在北大計算機系當副教授的劉建國,是李彥宏的目標之一。劉建國一九九五年在北大參與開發天網,是中國最早的搜尋引擎。 「Robin(李彥宏的英文名字)給我發了電子郵件,那時他在清華有一個講座,但我有事沒見著。隔年(一九九九)他再回來又發郵件給我,才碰上面,一聊覺得想法接近,我決定出來做,」劉建國回憶。他是百度招聘的第一號員工。

不燒錢 每一塊都算得精明

李彥宏的故鄉山西(簡稱晉),在明清兩代以開錢莊的山西票號聞名,晉商一向精打細算並講信用,李彥宏同樣具備這些特質。
回國前,李彥宏約創業伙伴徐勇談商業計畫,一見面,先讓對方簽「同意不對外洩露書」(Non Disclosure Agreement, NDA),簽好再談,即便徐勇是他的好友。與創投談第一筆資金一百二十萬美元,企畫書上寫明做第一年用,但他心裡卻盤算當一年半用。
在北京找辦公室,他捨棄昂貴的長安大街邊上,而是跑到西郊中關村北大歸國學人招待所,租了兩房間,他和徐勇各一間,生活和辦公一併解決,既便宜又接近北大和清華學生。和新進員工談待遇,他總不忘詢問對方願不願少拿現金,多拿股票選擇權,以保留更多營運現金在公司。
讓Google入股更是一步計算精準的棋。李彥宏未接受Google的收購提案,卻同意讓對方入股二.六%。上市前,百度刻意減少上市提撥股份,避免Google從公開市場買進,但許多投資人認準百度是中國的Google(Google是百度股東),而加入追買行列。

搞制度 複製美式企業文化

上市是李彥宏栽培百度的一個過程,向投資人和員工證明這顆菜有賣點,履行承諾,收割時機則還未到。
李彥宏習慣別人叫他英文名字,嚮往矽谷那種爽快直白,上司下屬直呼其名,討論議題就事論事,憑專業而非年資出頭,以承擔責任解決問題為導向。他決心把百度變成這樣的企業。 百度資深人力資源總監魯靈敏指出,百度每位員工都有股票選擇權,分四年認列。學士起薪未必比碩士低,視職位而定。即便實習生進來,一樣先去體檢,比照正式員工報到。曾有一位實習生表現優異,帶領六十多人團隊做研究。招聘技術人員,除相關主管面試,其他部門主管也加入把關,錄取後按能力分九等級,由評審委員會評定,之後每年兩次審核,升級後待遇立刻調整。
建立制度、擇優汰劣,就像種菜過程要除草澆水,但仍需好的養料施肥,菜才會長好。 李彥宏從不同領域獵才,厚實經營深度。技術長劉建國原是北大教授,財務長王湛生來自普華永道會計師事務所(PWC),是最年輕的合伙人,營運長朱洪波的背景是軟體和諮詢業,負責行銷和媒體關係的副總裁梁冬,之前是香港鳳凰衛視當紅主持人。
除了劉建國,另三人的專長和李彥宏並無交集,但他利用各種機會吸收對百度有幫助的人。他和梁冬在一趟長途巴士上認識,兩人隔著走道坐,因而閒聊起來。梁冬活潑張揚,李彥宏則稍內向。兩人對於網路未來發展各有想法,最終都沒能說服對方,但互相欣賞。李彥宏不久即邀梁冬加盟,包裝百度形象。
與其說他們被李彥宏說服,更像是他們從李彥宏身上,看到一個自我實現的機會,而選擇加入促成集體實現。

繼續衝 因為還沒有到收成時刻

劉建國放棄教職前,父母、朋友和同事都極力反對,北大教授不僅安定,社會地位在中國更是崇高。「留在北大,只能影響幾個學生;加入百度,卻可能影響幾千萬人,」鏡片後的眼神充滿自信的劉建國說:「我父母那一輩很難理解,但對我這一代是千載難逢。」
王湛生是六四那一年出國的留學生,後來回香港和台灣工作,曾參與聯電和矽品發行美國存託憑證(ADR)案子。「會計有通用會計準則可依循,但擔任新創公司財務長可沒有準則,經常要做困難決定,」王湛生比較。
他們是李彥宏的左右手,但在重大議題上,李彥宏仍做最後把關。二○○一年八月,百度要改變模式,直接面對上網者,投資人和員工都反對,李彥宏最後拍桌大罵,此事因而定案。徐勇離開百度前表示,百度是李彥宏一人的公司。一位主管指出,李彥宏會聽所有人意見、和少數人商量,最後自己做決定。
他也有感情的一面。至今,掛著徐勇名牌的辦公室仍保留著。在美國上市當天,當第一筆交易出現,他撥手機給在北京辦公室的劉建國報喜,「我們成功了!」然後淚流滿面。 今年六月,他受邀到北大演講,是今年繼連戰後,最轟動的一場。八月上市後,他成為全球焦點,更被中國重點媒體掃過一遍,香港(壹週刊)也做專題報導,中國版(Esquire)更把他放上封面。以前在美留學的指導教授和校長,分別寫信向他祝賀。
李彥宏已是名人,但沒有打亂生活和工作節奏,他仍盡可能回家陪太太和女兒吃晚飯,再用手機遙控辦公室內的同事詢問進度。對這位年輕網路新貴來說,現在還不到收成時候,他渴望把菜園再弄大一些,撒下更多種子,等待下一個豐年。 愛種菜的網路富豪── 李彥宏 年齡:1968年次 籍貫:山西陽泉 家中排行:老四 學歷:北大資訊管理系、紐約州立大學水牛城分校電腦博士肄業 經歷:道瓊斯顧問、Infoseek工程師 著作:《矽谷商戰》 專利:網頁超鏈分析方法

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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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