過了成長期,有區隔才能獲利
過了成長期,有區隔才能獲利
2005.11.01 | 科技

去年佳能(Canon)終於打敗了長久以來稱霸數位相機市場的新力(Sony),登上全球數位相機冠軍寶座。但初嘗勝利滋味沒多久,華爾街分析師就將佳能的標準普爾指數由「買進」調降為「持有」,其原因就在於全球數位相機市場看淡,二○○九年佳能的產品毛利率將從一七%掉到一二.二%。美國(商業週刊)報導亦指出,由於各家大廠價格競爭激烈,數位相機市場已經掀起一股「連佳能也無法抵抗的低價壓力」。
根據國際數據資訊(IDC)資深分析師克里斯多佛.查特(Christopher Chute)最新一份數位影像市場調查報告指出,全球數位相機市場將自二○○七年開始呈現負成長。這份報告發布之後,在美國媒體上引起一波震盪,反對者認為基於新興市場開發的角度,數位相機市場仍有成長潛力,然而身為IDC首席分析師的查特仍獨排眾議,他認為數位相機市場的確已走過成長高峰,值得關注的是即將發生的產業結構性變化。在接受(數位時代雙週)獨家專訪的過程中,查特提出實際數據佐證IDC的預測,並深入剖析未來數位影像的市場需求與產品開發趨勢。

低階相機被手機取而代之

Q:今年上半年美國數位相機銷售量與去年相比雖成長了二○%,然而與去年上半年五○%的成長率相比,仍遜色不少,這是否表示過去四年成長飛速的數位相機市場已經出現衰退跡象?
A:數位相機產業已經開始經歷市場飽和、價格競爭的成熟期。我們預估二○○六年全球數位相機市場總出貨量到達高峰為九千二百七十萬件,二○○七年則為九千一百六十萬件,衰退一.四%,到二○○九年預測總出貨量持續衰退為八千二百三十萬件。就個別區域來看,二○○七年日本、歐洲與美國市場分別將衰退四%、六%與一二%,只有亞太地區(不包括日本)與其他市場(如非洲、中東、紐澳等)仍為成長中的新興市場,從八%成長到一五%。

Q:原本數位相機產品發展就已經以畫素競賽與價格比拚,依據IDC的市場預測,未來將出現哪些不同態勢?
A:由於產品平均價格下降速度快,因此我們預估至二○○八年時,四百萬畫素以下機種將退出市場,此部分市場需求將會被照相手機吸納,屆時市場機種一律從五百萬畫素起跳,低階機種價格預估將跌破兩百美元。八百萬畫素以上的高階機種則受到專業型數位單眼相機擠壓,後者市占率將從二○○四年的四%,於二○○八年時上升到一一%。

影像加值應用是最新商機

Q:照相手機近年來成長飛快,未來是否可能取代數位相機?
A:今年照相手機全球出貨量為四億五千六百五十萬件,占所有手機總出貨量六○%,預估到二○○九年將提升到八四%。過去的照相手機受限於CMOS感光元件與鏡頭結構技術限制,畫素約在十萬至三十五萬之間,解析度過小,不具備沖印輸出的能力。但百萬畫素的照相手機出現後,開始有了與低階數位相機一較高下的能力,特別是新式的半液固鏡片的開發,讓對焦與聚光能力提升,有助照相手機進一步小型化,的確會侵蝕部分低階數位相機市場,這也是為什麼在二○○八年以後數位相機的入門級畫素會從四百萬起跳的原因之一,因為低階數位相機被照相手機所取代。但有趣的是,以美國市場使用者而言,有三○%的照相手機使用者打算再購買一台數位相機,因為透過照相手機,他們開始體會到隨時隨地拍攝照片的樂趣,照相手機反而引發了潛在使用者購買數位相機的需求。

Q:那麼接下來新的產業規則會是什麼?下一波商機又在哪裡?
A:更精確地說,「消費性數位相機」才是將進入市場成熟期的產品,當某一領域產品技術與市場消費力過了成長期之後,就要開始針對不同用戶族群做出更精細的產品區隔,以拉高毛利。因此當消費性數位相機需求趨近飽和之時,也就產生了更多元、更深入的數位影像應用需求,例如影像分享與圖像編輯等加值應用服務,就可能是數位影像市場的下一波商機。當然,之前所提到的高畫素產品普及化,也是開啟數位影像加值應用的因素之一。

Q:現在是否已經有了一些正在萌芽階段的數位影像加值應用服務廠商?
A:美國的網路影像公司Slide就是一個好例子,它是PayPal的創始人麥克斯.利夫奇(Max Levchin)去年在舊金山成立的一家網路公司,也是最早專注在網路影像服務市場的公司,它的服務近似於免費的個人相片部落格空間,使用者可以在網站上存放相片,並且互相交流。另外,數位相機與沖印廠商富士(Fujifilm),也聯合電信與軟體業者推出「隨取相片服務」(Get The Photo Service),讓數位相機使用者可以用手機將相片傳上網並要求沖洗。就連影像列印市場霸主惠普,雖然在數位相機市場全球市占率僅四.四%,排名第七,成績普通,卻在今年三月買下網路相片服務廠商Snapfish,八月又買下數位列印領導廠商Scitex Vision,就是預見先機,率先搶進數位影像網路服務市場積極布局。

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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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