中國家電大廠瘋創客,為轉型智慧家電布局
中國家電大廠瘋創客,為轉型智慧家電布局
2015.06.23 | 科技

自造者運動發展至今,國際硬體大廠紛紛搶搭熱潮,但大多是上游晶片模組製造廠商,例如聯發科或英特爾,少見終端硬體大廠。但在中國,國務院總理李克強一句「大眾創業,萬眾創新」,讓國企家電大廠紛紛卯起來開設創客空間,齊頭打造具中國特色的創客經濟。

「以前還會問創客空間的商業模式是什麼,現在不用問都有商業模式。」長虹眾創工場創始人胡志強如是說。坐在座落於深圳科技重鎮南山區的長虹科技大廈20樓望出去,河畔旁的沙河高爾夫球場景觀一覽無遺。再換個角度定睛一看,以騰訊為首的企業大廈櫛比鱗次,整個深圳彷彿呈現一派大好氣象。面對此情此景,你很難不相信胡志強說的話。隨著創客被提升到中國經濟戰略層級,中國各地無處不創客空間,其中以深圳為首,出現了一波國營家電大廠瘋創客空間的現象。

長虹眾創空間
(圖說:長虹眾創空間位於豪華商辦區的20樓,4月初剛落成的空間美輪美奐,深圳河景一覽無遺。圖片來源:李欣宜攝影)

海爾、長虹、TCL都投入

長虹眾創工場只是其中之一而已。大型家電零售量全球第一的海爾,從去年開始陸續與全中國9家創客空間合作,並在30多家高中合作設置高校創客實驗室,提供全方位的孵化服務。而中國最大的電視品牌TCL,旗下產品線遍布電話、手機、冰箱、音響等家電,也從今年開始推出創新孵化基地,內設有創客空間,瞄準智慧硬體,其創客空間就選在創客雲集的深圳。到底為什麼長虹、海爾和TCL都要開設創客空間?背後的商業模式又是什麼?

仔細觀察這些家電大廠開設的創客空間,會發現它們與台灣、歐美那種地上四處散落著器具和材料,甚至可能還隱身於民宅巷弄間的「創客空間」很不一樣。這些創客空間各個光鮮亮麗、位於商辦大樓內,而且一棟比一棟氣派,占地一個比一個大,「我們希望創客不只是整天做東西,而是能賺一點錢⋯⋯,中國把創業和創客綁很緊。」胡志強說。中國的創客空間與所謂的自造者空間(Maker Space)不同,雖然也提供設備器具,但更像創業孵化器,而非純粹提供設備與交流空間的社群。以長虹眾創工場為例,他們今年的目標是推出8個項目,每期招滿20個團隊,長虹提供資金對接、行銷、公關、海外推廣和Demo服務,為每個團隊提供客製化服務,幫新創團隊找到低價又快速的生產供應鏈。

是創客空間還是加速器?

提供創客無微不至的服務和高級創客空間,長虹的目的很簡單,就是希望從這些創客中找到一、兩個能夠大發利市的創意,每個團隊進駐3個月,每個月繳交4千元房租,未來長虹就擁有這些新創團隊的優先投資權。長虹的如意算盤打得精,一方面藉由投資創客,搶搭智慧家電風潮,另一方面也響應中國政府「大眾創新,萬眾創業」的政策。

TCL智慧硬體孵化器則喊出全國最大創客空間的口號,同樣希望招納一流創客進駐。走進TCL還在裝潢的創客空間,放眼望去至少足以容納20組以上的團隊。TCL集團工研院項目推進與管理部經理江軍很有信心,TCL的創客空間一定很快就能招滿團隊。江軍指出,TCL分店遍布全中國3萬多個點,和龐大的硬體製造供應鏈,就是他們最大的優勢。雖然營運這個空間一年就要支出400萬元人民幣,但江軍說,如果能夠藉由創客的點子,幫助TCL升級家電產業,把創業氛圍引進TCL,那也就值得了。

TCL的戰略很明確,優先尋找與智慧電視相關的團隊,為母集團的電視業務挹注動能,其次是其他智慧硬體,智慧硬體團隊與網路新創的比例是8比2。TCL占股2%到8%,團隊孵化期結束後,TCL會為團隊舉行Demo,尋找A輪募資,TCL在這個階段有優先投資權,但不限制團隊跟其他家電廠合作。深圳只是TCL的第一站,把新創成功產業化之後,TCL下一站還想要擴展到成都。

家電大廠瘋創客空間,引進新創氛圍,希望抓住未來的智慧硬體風向球。另一方面有政府政策撐腰,創客空間不用擔心賠錢,只怕找不到夠多的創客來進駐,但這些創客空間是否真能幫助創客創業仍是一大問號。

胡志強說得明白,眾創工場希望提供資源扶植草根創業者,但也坦承他們較關注成功機率高的創客,「我只在乎他們(創客)進駐這3個月內的發展,我不那麼在乎他們的未來。」也因此他們最想找的是從大公司BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)出來的創業者和智慧硬體項目,前者有較豐厚的技術背景,後者與長虹母集團業務相關,兩者最有「錢」途。

中國家電大廠打著親近創客的旗幟,實則為自身的智慧家電轉型之路布局,政府帶頭提倡全民創業,於是各國營企業也共襄盛舉。而歐美自造者提倡的手做、分享和開源精神,到底與中國式的創業、財團投資與加速器創客有幾分相似?只要有利可圖,似乎也沒那麼多人在乎了。

數位時代253期封面
(《數位時代》2015年6月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw
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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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