網路世代年輕族群 掀居家DIY風
網路世代年輕族群 掀居家DIY風
2006.10.01 | 科技

這一陣子在美國品牌「Urbanoutfitters」商店一進門的地方,都會看到一個告示牌寫著DIY(Do-It-Yourself),在牌子所在的桌上則放了布料、材料,與許多不同類型的DIY書籍與雜誌,例如《MAKE》雜誌、《ReadyMade》雙月刊。DIY的緣起已久,不過會出現在Urbanoutfitters店面的醒目位置,仔細想想,其實是個有趣的現象。 Urbanoutfitters在美國是屬於所謂的「生活型態/潮流」品牌商店,客層主打二十到三十歲的學生/社會新鮮人,經濟上較為寬裕,而且追求潮流認同的年輕人社群。店內從服飾、家具、配件、寢具、玩具、書籍等都有陳列,而唯一的目的就在於領導與凝聚該社群的流行與潮流共識。 在Urbanoutfitters看到DIY專區,代表他們意識到「動手做」的概念,似乎在這樣的社群中蠢蠢欲動。而他們設立專區的這個決定,極有可能在社群中引起正向的回饋,形成一個DIY的潮流運動。 如果大家以為在DIY專區裡陳列的刊物,報導的DIY就是釘釘木材或是修理電視、水管之類的,或是猜測這些雜誌是充滿數字與胡亂排版的破爛使用手冊,那就完全低估了DIY現象的可能性。這些書籍或是雜誌,在排版、字體與視覺設計上,都有專業設計書籍的水準。內容則包括縫紉、家具設計、工藝品製作、廢物利用、環保材質、個人出版、改裝音響、機器人實做、電腦程式設計等包羅萬象。 不管是埋首工作室切木頭、割鋁版,或是在電腦前面開七個視窗寫程式編輯音樂/影片,已不再被認為是宅男或是理工學生的專利,而成了一件最酷最新潮的事情。穿著帥氣的T恤坐在有設計感的家具上,跟焊接IC電路板與電腦排版出圖印書,現在可是得要同時擁有,而且都是自己動手做,才是走在時代尖端。我不得不好奇,究竟這個現象背後的推手是什麼? 彰顯個人能力與自信 如果我們回顧DIY的緣起與一直以來的精神:反消費主義、個人主義、龐克理想、反專家與資本主義巨獸等,可以了解這些價值正是現在西方社會大力推銷的「創意工作者」思考基礎。社會潮流走到這一步,敏感的商人嗅到了機會,因此整個DIY領域成了一個產業,能夠自己動手做東西自己使用,成了個人各方面能力的彰顯與自信的來源,是不是真的能節省開銷已經不再是重點。 另一點重要的推力,我認為是數位工具的普及。七○年代的DIY行動,模糊的「製作者與消費者」是主要的想法之一。數位工具與網路的出現與普及,是建構在同樣的理想上的,數位工具讓一般大眾可以自己動手的項目突然之間多了非常多,又讓這些經驗可以透過網路流傳,甚至形成社群分享。 我們現在有各式各樣影像/繪圖/建模/模擬的軟體,搭配先進又普及的顯示技術/列印技術等,讓所有的人都可以做到個人出版以及精準的圖像輸出。網路出現十倍速資訊的流通,在家工作不僅常見,也成了新興潮流。無論是技術上或是心理上的支援系統,不再只能來自於辦公室,大有可能來自於線上世界與社群(想想MySpace與YouTube現象)。 這五年來一個新興的DIY領域:電子電路與程式設計,則獲得了來自於學界與企業界的大力鼓吹與實質幫助,成了最紅的方向之一,Flash、Proce55ing、MAX/MSP等軟體普及了程式設計,也降低了人機互動實做的門檻。這兩年甚至連電腦硬體(電路設計與微處理機控制系統),都有公司推出方便DIY同好快速上手的工具組產品(toolkit)。 利用這些toolkit,使用者不需要先經過電機資訊教育數年的荼毒轟炸,就可以在最快時間內實做出各式各樣的電腦硬體應用。還是擔心學不會,或是需要一步步的教學說明? instructable.com、makezine.com、inventiondb.com等DIY網站,都有上萬個各式各樣的教學與經驗分享,《MAKE》雜誌與O'Reilly出版社的Hack系列也是最棒的入門書。 重點是,這些事情不再是只能出現在理工學生的小世界,「潮流人士如你,更是應該跟上這股創意浪頭!」正是Urbanoutfitters這類型的店家開始為DIY書籍與材料開專櫃,所想傳遞的最重要訊息。不管我們同不同意透過商業操作宣傳DIY精神,這些數位工具的出現,確確實實釋放了更多一般大眾的創意。

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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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