[專訪]北京創客創業孵化器18Innovation合夥人梁琛:想法若很牛逼,就給你10-100萬人民幣把原型做出來
[專訪]北京創客創業孵化器18Innovation合夥人梁琛:想法若很牛逼,就給你10-100萬人民幣把原型做出來

深圳已經成為智慧硬體的全球重要製造地,各國創客(Maker)熬過原型製作與群眾募資階段,跑到深圳做小量生產,最後產品成功上市,走向創業之路。不過,除了深圳,北京也吹起智慧硬體創業風,還帶動硬體創業孵化器成長。因此《數位時代》特別專訪北京知名硬體創業孵化器18Innovation合夥人梁琛,請他與我們介紹18Innovation的育成孵化服務。

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18Innovation是北京一家專做智慧硬體孵化的公司,提供從項目評估、方案設計、樣機試製和實驗與硬體供應鏈管理等一條龍服務。此外也提供Kickstarter群眾募資服務或投融資對接等服務,與近日聲名大噪的深圳矽遞科技(Seeed Studio)模式十分雷同。

除了在北京,18Innovation在深圳、新加坡、紐約等地也設有辦公室。公司由工業設計、群眾募資、硬體設計、項目、模具等18個不同領域的合夥人組成,利用這些合夥人的業界資源,建立一條龍模式。目前成功案例有虛擬現實眼鏡平台-ANTVR、皮膚水分測試儀-微蜜Kiss與智慧硬體品牌通路商-Intartic。18Innovation的客戶60%來自於非中國的團隊,如西班牙與英國等歐洲國家。

提供大型設備,給創客10-100萬元錢把創意變成原型

18Innovation計劃打造2000到3000平米的「微工廠」,購買智慧硬體原型製做所需的注塑機、CNC機台、鐳射切割機與貼片機等機器,讓創客在北京也能作出原型,不需要跑去深圳,節省大量時間與金錢成本。除了設備,18Innovation也投注資金。「你的想法若很牛逼,我們給你錢,約10-100萬元(人民幣),想辦法讓你把原型做出來,這個錢不是給與不給的問題,而是給的多或給的少。」粱琛說。簡單的說,創客若有點子也有能力做出來,那18Innovation就會提供設備、空間與金錢,讓創客把原型做出來。

硬體製造一條龍:北京工業設計、深圳製造與香港物流

在原型做出來後,18Innovation協助創客解決硬體設計與製造問題。「Arduino開放硬體平台很適合創客,但不適合消費品與商業。而且面向市場的智慧硬體產品,不能向一般創客作品的那麼粗造,必須一開始就有很高質量,因此我們找來全國的工業設計師、硬體設計師,幫團隊設計硬體,而這也是我們的獨有特色。」梁琛說。,18Innovation也會協助介接投資人的資金。「在18Innovation中,投融資與孵化支持也會進來,北京的資金是很豐富的,我們也會介接天使投資人的資金。」梁琛說。創客連闖幾關後進入製造階段。18Innovation找來富士康做模具,再找深圳廠商做小量製造,最後找香港廠商做小量全球物流發貨。「富士康的接單量,是依照項目有所不同,數量大約5千到10萬的區間,富士康給優惠或免費開模具,幫團隊降低智慧硬體的進入門檻,因為模具開發占硬體新創公司很大的成本。」粱琛說。

北京與深圳角色互補

18Innovation這樣的模式,受到中國企業的大力支持,海爾、京東、微軟與小米等大型企業都非常關注。這些大企業密切接觸創客空間,成為創客空間的背後投資人或重要合作伙伴,「大企業很想早期投資,太晚投資對團隊的掌控力就不好,也不容易企業的產品整合。」梁琛說。而北京創業生態圈成熟,投資資金豐富與創業家群聚,雖然不像深圳有大量的硬件製造工廠,卻是智慧硬體的創意與人才資金聚集中心,因此和深圳製造中心,兩者角色是互補的。「在北京做智慧硬體團隊中有80%-90%原來是做移動互聯網或互聯網的,最早的點是創新,和矽谷的點比較類似,深圳的團隊大部份是做過硬體的,有製造業的背景在做硬的接入軟的,因此生產在深圳。」梁琛說。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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