[專訪] 亞洲物聯網聯盟理事長黃彥男:不是把東西聯網就是物聯網,重點是解決方案!
[專訪] 亞洲物聯網聯盟理事長黃彥男:不是把東西聯網就是物聯網,重點是解決方案!
2016.04.12 | 科技

物聯網(IoT)之火被點燃後,各方業者都在布局,而台灣將IoT視為重返產業核心地位的關鍵策略,由民間發動正式成立亞洲物聯網聯盟(Asia IoT Alliance,AIoTA),包括和碩、遠傳、億光、聯電等知名企業,以及中國南京的孵化器—伊諾光點創夢基地都是會員。

而擔任AIoTA理事長的黃彥男,大家也不陌生,他曾是AT&T執行研發總監、資策會副執行長、威達雲端總經理等,AIoTA秘書長為劉建志,曾任中嘉網路法務長,在通訊產業、企業購併、創投也有豐富經驗。

之所以要成立AIoTA,黃彥男說得直白:「現在各產業都離不開網路,網路已是生存的基礎,物聯網也是一個基礎,未來五年,沒有做物聯網的公司都會被淘汰!」不過,物聯網一定要靠合作,有上中下游或異業結盟。過去台灣企業習慣單打獨鬥或事關起門來做,但在物聯的世界,牽涉眾多領域,沒有一家企業能單打獨鬥,其中牽涉了軟體、控制器、裝置、解決方案,因此AIoTA的目的就是讓各家廠商合作,一起將各自開發或耕耘的產品及服務,組合成解決方案,「也就是把大家集合起來,組成台灣隊或亞洲隊,來打群架」,讓台灣轉型走進新方向。

AIoTA理事長黃彥男(右)與AIoTA秘書長劉建志(左)。(圖片來源:AIoTA提供)
圖說:AIoTA理事長黃彥男(右)與AIoTA秘書長劉建志(左)。(圖片來源:AIoTA提供)

物聯網已經是科技業顯學,不過,「很多台灣廠商對物聯網的認知,還停留在把東西聯網」劉建志補充他的觀察,在物聯網時代,若只是如此,努力後的結論並不會改變,但若是提供解決方案,意義就大不同。

例如,台灣有許多做車控相關的業者,利用感測器蒐集油箱、胎壓、轉速等數據,沒有什麼意思,可是,如果加入一些巧思或細心,就串成服務,例如整合了Google地圖,當車子沒油、沒電時,車主就能知道距離最近的加油站或充電樁在哪裡,而且還可以自動幫你預定充電樁,如果是物流業者,再結合車隊管理、疲勞偵測等,就提升服務品質。消費者不會知道背後是由眾多廠商聯手提供的服務,但要串起這些不可能由單一廠商來完成。

「因此,AIoTA的意義在於讓業者齊聚,不是在談報價多少、賣幾個裝置,而是變出新東西,讓服務力、影響力加值」劉建志說。

在國際IoT競賽中,台灣業者該如何增加影響力?現階段最重要的就是積極參與測試平台/場域(testbed)!黃彥男表示,現在IoT的標準非常多,尚無人一統江湖,但在未來三、四年很可能就會出現各方之霸,因此台灣廠商現在就必須參與testbed,在沒有統一標準的情況下,透過testbed先將應用建立起來,看看哪個最好用、參與的廠商最多,未來誰就有較強的話語權。

與國際接軌 爭取加入testbed

為了先卡位,各國知名企業紛紛籌組或加入不同的IoT聯盟,其中又以IIC(Industrial Internet Consortium)最受關注,會員大咖林立,包括AT&T、思科、奇異(GE)、英特爾、IBM、三星、華為之外,還有應用端的3M、波音,因此IIC是AIoTA目前最主要合作的夥伴,希望透過技術合作或交流,讓亞洲隊走向國際。

黃彥男指出,IIC不是以標準制定為主要訴求,最大的強項就是testbed,成立兩年已經拿下19個正式核准的testbed,包括智慧城市、智慧醫療等,與IIC接軌的目的很清楚,一是學習人家怎麼運作testbed、二是從成功案例抓出值得學習之處、三是透過AIoTA去申請IIC的testbed,台灣隊可以運用或展示我們的解決方案,而IIC想要取經的會員也可以來跟台灣合作,讓台灣廠商快速切進核心領域。

AIoTA除了台灣業者之外,南京的孵化器伊諾光點創夢基地也已加入,希望將新創團隊的創意優勢一併納入,此外,日本軟銀(SoftBank)旗下的系統整合廠商(SI)PS solutions、菲律賓SI業者American Technologies Inc.也表達加入的意願,後續在農業4.0、智慧家庭、智慧交通都會有合作。

從台灣出發 結盟中日菲律賓

AIoTA的策略是透過整合跨產業應用、供應鏈、國際市場拓展,希望讓台灣隊或亞洲隊在國際IoT市場能取得一席之地,黃彥男說,亞洲有先天的優勢,裝置廠商以亞洲為多,也具備強大的製造能力,更重要的是,IIC會員若想來亞洲發展,我們有在地優勢,他們雖是國際大公司,但我們是地頭蛇,因此AIoTA另一項任務就是為會員與國際大廠搭橋。

目前IoT還在醞釀期,的確有些阻礙使得推廣不易,像是過去業者提供的都是單獨性產品,不易與其他廠商的方案連通,因此影響到企業和消費市場的導入意願,不過,黃彥男態度樂觀,透過testbed的運作,效益會慢慢被看到,只要導入效益、服務品質提升,很快就會有許多人跟進。就像手機經過了多年發展,直到iPhone問世,產業就整個起飛,台灣現在必須先卡位,如果沒有準備好,未來只會被淘汰。

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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。

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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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