法國新創百花齊放:13城市、4大區域地圖解析
法國新創百花齊放:13城市、4大區域地圖解析
2016.04.04 |

圖說明
圖說:巴黎

「Paris is for lovers of startups.」《今日美國》(USA Today)這麼形容今日的巴黎。目前有超過5千家新創林立巴黎,從2011年以來每年平均新增1千家,巴黎的新創能量快速而熱烈地滾動著。不過,法國政府的野心可不止於此,他們要讓整個世界看見法國,而不是只有巴黎。因此,La French Tech推出新創城市認證計畫,讓巴黎以外的其他城市也有機會被世界看見。

La French Tech科技新創生態圈共有13個城市和4大區域。通過La French Tech的認證,代表這13個在巴黎以外的城市,其新創生態也已達一定水平,並可擁有自己專屬的識別標章以吸引更多資源,再加上專注在4大垂直領域的區域聚落,這些以巴黎為首的重鎮串連成法國整體的科技生態,並以「La French Tech」為品牌共同向世界發聲。

Paris|巴黎

巴黎是目前法國最活躍的新創重鎮,這裡有超過4千家新創,超過40個孵化器與13萬平方公尺的共同工作空間,2017年巴黎還會落成一間全世界最大的孵化器Halle Freyssinet,可以容納1千家新創。巴黎也被媒體、市調機構點名為有可能成為「下一個矽谷」的潛力股之一。

圖說明
圖說:13個城市 & 4大區域分布圖

13個城市

Lille|里耳 1
里耳希望能成為一個真正的實驗場域和歐洲的「數位心臟」,歡迎各種數位化的服務實驗在此展開。

Normandy|諾曼第 2
諾曼第的創新領域集中在城市、港口、工廠的數位化轉型,在2015年的CES展,來自諾曼第的新創占整個法國代表團的20%以上。

Rennes|雷恩 3
雷恩聚焦在影視內容製作、資安、健康照護與智慧城市的數位創新。

Brest|布雷斯特 4
法國重要的港口和軍事基地,希望能以其獨特的地理位置優勢吸引企業進駐。

Nantes|南特 5
南特希望能以當地強盛的文創生態拉抬數位經濟的發展,進一步推動跨領域創新。

Bordeaux|波爾多 6
波爾多除了是法國的軍事、航太重鎮之一,也積極推行大數據、電競、智慧交通、虛擬實境等新興產業的發展。

Toulouse|土魯斯 7
土魯斯是歐洲航太產業的基地,伽利略定位系統、法國國家太空研究中心和歐洲最大的航太中心都位於這裡。

Montpellier|蒙佩利爾 8
蒙佩利爾文教產業發達,20世紀末IBM在該城市投資建廠,使得蒙佩利爾現代化工業得以進一步發展,孵育超過500家科技企業。

Marseille|馬賽 9
馬賽為法國第二大城市,並自詡為地中海區域的數位科技十字路口,與巴賽隆納、特拉維夫並列為地中海區三大科技重鎮之一。

Côte d'Azur|蔚藍海岸 10
蔚藍海岸囊括了四個城市(尼斯、坎城、格拉斯、索非亞),四個城市各擅勝場,其中索非亞有著名的科技園區,匯聚通訊、能源、多媒體、生醫等跨國企業,尼斯是著名的智慧城市,坎城電影節為其帶來豐富的文化及數位圖像技術,格拉斯的香水、生物、化學等產業發達,共同形成一個互補性極強的生態聚落。

Grenoble|格勒諾布爾 11
生醫、能源、奈米技術等高科技產業的研發重鎮,有「法國矽谷」美譽。

Lyon|里昂 12
里昂銀行業、化學、生物醫藥等產業實力雄厚,是法國第二大經濟中心,而里昂大學是法國第二大高等教育和研究中心,教育產業也極為發達,人才濟濟。

Lorraine|洛林 13
洛林四大區域各司其職(商業、藝術、娛樂等),提供不同類型的孵化器、共同工作空間。

4大區域

Angers|昂熱 A
物聯網:以知名智慧穿戴、家電品牌Withings為首,昂熱匯聚了眾多硬體設計師、電子、系統整合、機械與塑料製造廠商,加速法國IoT硬體產業發展。

Avignon|亞維儂 B
文化科技:亞維儂歷史文化悠久,當地最著名的即是亞維儂藝術節,目前亞維儂有700家新創企業,此聚落最火熱的創業題目則莫過於數位科技與文化、藝術產業的結合。

Saint-Étienne|聖德田 C
設計科技:聖德田固定舉辦「國際設計雙年展(International Design Biennials)」,促進了此處設計產業的發展,眾多設計學校、設計公司、獨立藝術家、企業等匯聚於此,與設計相關的展覽、研討會層出不窮,當地設計產業也與各種數位科技激盪出不同的火花。

Alsace|亞爾薩斯 D
生醫科技:亞爾薩斯地區的史特拉斯堡是歐洲的生醫產業樞紐之一,其與北方的瑞士巴塞爾(Basel)、德國佛萊堡(Freiburg)串聯而成的三角地帶,並稱為歐洲生醫產業的心臟,超過5,000名科學家匯聚在此進行研究。

繪圖/楊淳涵 攝影/郭涵羚

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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