再次挑戰Kickstarter，酷比令2天內募得近百萬元|數位時代 BusinessNext

新創公司往往用群眾募資平台Kickstarter測試產品的市場性，酷比令在2014年7月也以手機遠端遙控週邊裝置Qblinks募資，募得2萬9千美元，並未達標。26日酷比令再次挑戰Kickstarter，推出防水手機遠端網路遙控Qmote，2天內就募得3萬多美元（約台幣近百萬元）。

按一下，啟動手機特定功能

酷比令總經理陳紹俊說，想要手機上使用某個簡單的功能，如聽音樂、開地圖，甚至是在開車途中先打開家中的空調，卻要手機解鎖尋找App、執行App、啟動功能，白白浪費許多時間，Qmote要解決惱人的問題。

enter image description here
（圖說：酷比令推出新產品Qmote，用超薄金屬材質製作遠端網路遙控裝置。圖片來源：取自Kickstarter。）

Qmote結合低功率藍牙技術，使用者只要按一下，就可以啟動智慧型手機的特定功能，例如：導航、照相、手電筒、貪睡鬧鐘等，還能在手機不見時，快速的找到它，或是利用Qmote當簡報筆。

enter image description here
（圖說：酷比令推出新產品Qmote，可簡單控制手機上的功能。圖片來源：取自Kickstarter。）

控制智慧家庭

其次，Qmote讓智慧家庭的控制變得更容易，使用者只要按下Qmote，就可以啟動或關閉遠端的智慧家庭設備，諸如智慧照明、電動窗簾、灑水設備等。

酷比令技術長黄立明表示，控制智慧家庭看似很容易，但背後有一連串的技術需求，包括Qmote與手機的連結、手機訊號到雲端、再由雲端至家庭設備。

enter image description here
（圖說：酷比令新產品Qmote在Kickstarter募資，可控制所有智慧家電。圖片來源：取自Kickstarter。）

能做到控制智慧家庭，是因為Qmote介接支援160種頻道的雲端服務平台IFTTT，IFTTT也就是「如果這件事發生，就做那件事（if this then that）」，被Google收購的恆溫器NEST就是使用這個架構。一旦Qmote接上IFTTT，就等於可以介接所有生態體系上的所有智慧裝置，像是Wemo（智慧電源控制器）、Hue（智慧照明）等系統。

Qmote是金屬材質的水滴造型，大小約像伍拾圓硬幣，可以單獨扣在服飾配件如皮包、皮帶上，也可和鑰匙圈放在一起，容易隨身攜帶。也提供防水功能，Qmote同時推出iOS與Android版App。

Qmote主攻北美和歐洲市場，以北美為主。目前正在試產階段，第一季末才會正式量產，因為產線啟動要有一定的數量，由於這是無線電產品，也必須先通過北美FCC的認證。

enter image description here
（圖說：酷比令推出新產品Qmote，四個步驟簡單操作。圖片來源：取自Kickstarter。）

第一次募資經驗學到的7件事

1、硬體難以整合

陳紹俊說，第一次募資時剛從聯瑞科技產品研發團隊分出來，工業設計、機構設計、工廠等都在不同單位，酷比令在中間很難做整合。硬體整合不好的結果，讓機構成本難以估算。

2、售價太貴
第一次售價在29美元，第二次調整成15美元早鳥價，陳紹俊說，使用者很容易把Qmote跟防丟產品或自拍器做比較，所以Qmote的售價要跟這類產品差不多，而在群募平台上的金額也會比零售價便宜。

3、募資目標金額設太高
酷比令第一次的募資目標金額是3萬5千美元，這次設定在2萬美元，主要是因為第一次的成本難以正確估算，而這次設定的是達到可量產門檻的金額。

4、材質沒有質感

上次的產品是塑膠材質，相對較沒有質感。陳紹俊說，要做這麼多功能，用塑膠材質的裝置勢必無法縮小體積，嘗試很多材質後選中金屬，並且主打超薄功能。也依第一次募資案的使用者建議，由於是隨身攜帶的東西，便加入了防水功能。

5、產品定位不明確

第一次募資並沒有思考清楚產品的定位，也不清楚使用者是誰，所以募資案的訴求太雜，很容易讓人聯想成一般的防丟產品或遙控器。陳紹俊說，雖然產品可以做很多事，但這次不強調其他功能，直接主打手機和智慧家電的網路遙控，訴求更明確。

6、行銷方式不妥

上次的募資案，使用者看完影片還是不知道這個產品是什麼，產品名稱也跟公司名稱一樣。所以這次直接取名Qmote，就是要讓人聯想到「遠端遙控」。此外，第一次募資的過程中也得到很多使用者的回饋，有使用者寫信來罵影片訴求追女朋友的不恰當，這次做了調整，影片也從3分鐘變成2分鐘。

7、花80%力氣在使用者看不到的地方

陳紹俊指出，上次花80%力氣建構自己的雲端平台，但後端的努力往往很難讓使用者感受到。這次酷比令大膽拋棄封閉系統，把力氣花在跟IFTTT平台的生態體系對接，更把Qmote的API開放出來，讓開發者和自造者都能自行開發。

@@ACTIVITYID:406@@

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問