產品沒感情,顧客不買單
產品沒感情,顧客不買單
2005.08.01 | 科技

這一、二年,大家都在看新力(Sony)要怎麼改革創新,特別是在今年換上英裔美籍的史俊格(Howard Stringer),外界多期待新力會以較開放的態度,與業界策略聯盟,而不是仍以過去封閉式的方式,開發未來產品。然而大家都猜錯了,「這種元件全部外購的組裝產品,絲毫沒有任何(情感),最終就是淘汰的命運。」今年七十一歲,目前擔任新力顧問的金田嘉行(Yoshiyuki Kaneda)對這個惡質現象,毫不留情地提出批評。
在新力工作四十八年,從材料工程師一路做到副社長,並在一九九二年催生出新力震驚全球之Hi8攝錄影機,金田嘉行強調,「封閉式架構的產品,才能夠避免競爭,創造最多的價值。」七月二十八日,金田嘉行來台北參加由資策會舉辦的「產業典範講座」,同時接受(數位時代雙週)獨家專訪,提出他對產業發展的獨特看法。以下是專訪紀要:

Q:可以幫我們解釋什麼是「封閉式」的產品嗎?
A:其實封閉式產品,簡單來說就是從零件的設計與生產,一直到機構件設計與系統組裝,都是採用自己的架構與規格。以我過去開發的Hi8攝錄放影機為例,為了要讓二千個元件擠進狹小的空間裡,必須全新設計所有的元件,從電晶體、控制晶片、印刷電路板到鋰電池,就連原本十六釐米的家用放影帶,必須縮小成八釐米,我們也沒有找廠商合作,一切都是自己來。這就是新力工程師的核心精神,用「生產革新」來創造產品價值,而不是購買現成的元件,組裝過後就賣到市場,這種產品是不會感動消費者的。

不檢現成,堅持創造感動

Q:那你覺得一個產品要怎麼樣才會讓你感動?
A:如果你會對一個商品產生愛不釋手的感覺,那就是感動。如果你都是拿人家做好的元件,你的商品跟人家有什麼不一樣?沒有不一樣,就會被淘汰。

Q:但是現在的產品講求快速上市,封閉式產品的研發費時,似乎已經不合乎時宜?
A:這點我不能否認,所以新力在過去幾年走的有點辛苦。不管是新力或是其他廠商,已經不可能完全掌握所有零組件,但是在不悖離封閉性的原則下,廠商必須要有能力掌握關鍵零組件,就像是我們集中所有資源,與IBM、東芝(Toshiba)共同研發,用在Play Station與PSP的「Cell處理器」,未來這個晶片,我們也會用在數位電視上,我們希望這個產品可以做到人腦運算的等級,做為未來新力再成長的主力武器。

Q:所以這代表廠商必須要有選擇性的封閉嗎?
A:沒錯!一個決策者一定要有能力分析自己的優、劣勢。在資源有限的情況下,只要有別的公司在特定領域做得比自己好,那就放開心胸,採購他們的東西,來增加自己的實力。屬於自己核心競爭力的部分,就應該盡全力去發展,做出別人無法超越的優勢,但重點是自己要有能力整合,才有機會做出跟別人不一樣的產品。

整合資源,建立獨享城堡

Q:所以新力跟三星(Samsung)合作生產面板,也是用這種方式思考嗎?
A:可以這樣說。大家都知道,面板是競爭非常激烈、價格不斷在下滑的產業。如果你持續不斷地投資,只為了生產一個價格一直往下滑的產品,這樣的投資值得嗎?所以我們選擇與最會生產面板的三星合作,藉由他們量產的能力,我們可以將投資迅速回收;同時,我們也握有開發面板的主導權,就算三星拿我們開發的面板去用,但是他們沒有「Cell處理器」,一樣無法達到新力的水準。這就是我強調的,你要有整合的能力,才可以築出無法讓人超越的堡壘。

Q:可是從蘋果電腦(Apple)生產的iPod來看,蘋果電腦並沒有生產任何一個零組件,是一個完全開放式的商品,但依舊在市場上熱賣,這該怎麼解釋?
A:蘋果電腦的iPod確實是一個完全開放性的產品,因為他們自己並沒有生產任何一個元件,都是採購人家的產品,再交由人家組裝。但是如果放大到Business Model(經營模式)來看,iPod的音樂下載與檔案格式又是全然封閉的環境,沒有其他MP3播放機可以與它相容,蘋果的工程師運用軟體的力量,建立自己的城堡,而不像是其他廠商習慣以硬體打造自己的城牆。

找對的伙伴,做長期抗戰

Q:那該怎麼打造自己的城牆?
A:首先,你一定要知道為什麼設計這款商品、以及消費者會是誰,這樣你才知道如何感動他們。確定目標之後,就要分析這個商品需要由哪些元件構成,你自己一定要利用工業工程(IE)的技術,掌握高附加價值的元件,這樣才能保持競爭力,其他不能做到的元件,就去找協力廠商配合。最後,就是利用自己研發的軟體,將這些元件組合起來,變成自己獨一無二的產品。

Q:這個工程感覺相當浩大?
A:一個產品要長久獲利,這是不能少的工作。我要提醒決策者,一定要有「桃栗三年、柿八年」的精神,從栽種到成熟,各需要三年與八年的時間,如果身處的產業不能等這麼久,那就像新力一樣,找個可靠的夥伴,讓你只種兩年,就可回收。

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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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