如何利用長尾理論支持硬體創新
如何利用長尾理論支持硬體創新
2015.12.18 | 科技

圖說明

在過去,長尾代表著80%不值得一賣的東西。隨著網路的快速發展,以前被認為是邊緣化的產品現在共同佔據了一塊市場份額,足以與最暢銷的熱賣品匹敵,這就是現今的長尾理論。Intel線上業務部最近採取了很多支援長尾客戶群的舉措,在智慧硬體市場端開啟了一種領先的創新方式。

智慧硬體市場潛力巨大

 
在談硬體創新之前,先要重點關注下智慧硬體。智慧硬體的市場發展非常快,據京東統計,從2013年12月到2014年12月,智慧硬體市場成長速度高達280%,而且不止是成長快,還有一個很明顯的特點——長尾很長。

除了有手機、平板電視等前面幾個數量很大的產品段,很多產品處於長尾部分。這個長尾其實代表了不小的市場機會,看起來每一個領域數量並不大,但是這個長尾加到一起,總的市場容量、市場機會其實非常大。在長尾裡,很多新創公司及Maker非常活躍,開發了非常多有意思的智慧硬體產品,推動了市場的快速發展。

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機會與挑戰並存

活躍的不止Maker,過去一段時間內,網路的領頭羊們也紛紛加大投入,推出了一些極具吸引力的智慧硬體開發套件或是相關雲端智慧服務,以此幫助各類創業者和新創公司。

如今,從中央到各級地方政府都在積極推動萬眾創新,萬眾創新的重點領域之一就是智慧硬體創新。所以在中國,不論從市場資料的長尾還是從政府的支持力度來看,智慧硬體領域在經歷飛速發展,為創業者帶來非常多的機會。

然而,機遇與挑戰並存,當你真正要去開發一個智慧硬體時,面對的生態環境和產業鏈挑戰同樣嚴峻。為什麼這麼說呢?因為智慧硬體不僅是硬體,前面還有「智慧」,既有硬體部分的生態鏈產業鏈,要整合,要交流,要與之合作,另外在應用程式、雲端服務方面,同樣要去開發、要去整合,所以實際上一個智慧硬體的開發者,他們要面對兩大塊的產業鏈和生態環境的整合。

對Maker團隊和新創公司來說,這是一個非常大的挑戰,如果沒有得到很好的支援,很難完成智慧硬體的開發和創造。另外,軟硬體只是產品的技術開發部分,除此之外,他們還要與原型、量產、市場銷售,以及其他硬體創新環節的合作夥伴進行對接。

當然,還包括媒體,他們也希望得到更多的宣傳。因此,整個智慧硬體的創業生態環境,其實比傳統硬體的開發要複雜的多,相應的挑戰也更大。

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有力的支援模式

在這樣的環境下,要加快智慧硬體的開發,亟需更有效的支援模式來幫助新創團隊和新創公司。

在過去幾年裡,Intel成立了線上業務部,硬體創新支援平臺「硬享公社」應運而生,基於網路提供一種快速、便捷、高效的支援模式以助力長尾裡更廣大的創業者,幫助他們快速成長。

網路線上業務雖然表面看上去就是簡單的網頁,但背後與之相應的配套組織體系、理念和流程都是具顛覆性的。

我們建立了三級梯隊回應體系,能夠在15分鐘快速回應專案的問題,聯繫新創團隊給予支持。目前,硬享公社已經加速了2000多個專案。正是有了有效的支援系統和平臺,Intel才能為這麼多Maker和創業者提供支援和服務。

除了網站系統支援以外,Intel還通過社交媒體工具,如微信、QQ等,建立開發者的互動平臺,讓公社裡的夥伴保持良好的溝通,這樣一來,遇到問題他們之間可以很快回應,互相支援。同時我們也會記錄開發者提出的問題,不斷提高針對這些問題的服務,形成一個良好的迴圈。

Intel硬享公社還提供專案流程管理和模組化支援,從想法創意到技術開發,從原型機到市場量產,每一個階段都有標準化的模組可以追蹤問題,提供解決方案。所謂眾人拾柴火焰高,生態系統裡合作夥伴的支援也必不可少。他們跟Intel一起,幫助Maker和創業者跨越從設計、原型、生產到產品推廣等鴻溝。

本文作者為:Intel中國區線上業務部總經理劉鋼

文章授權轉載自:網易科技

關鍵字: #英特爾 #開發者
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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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