「別輕易判定現階段無法量產的產品!」童子賢秀和碩七項創新產品
「別輕易判定現階段無法量產的產品!」童子賢秀和碩七項創新產品
2016.06.07 | 科技

對和碩而言,下一個創新佈局在哪裡?和碩今日由董事長童子賢領銜發表旗下七項創新產品,展現內部創新佈局以及在語音辨識、電腦視覺(Computer Vision)、與深度學習(Deep Learning)的技術研發成果,包括無人機、虛擬實境頭戴式裝置(HMD)、腦波偵測耳機、智慧家庭與兒童教育用品等產品。

圖說明
(圖說:和碩董事長童子賢秀出旗下自行研發的Flyyo無人機。照片來源:James Huang攝影。)

未來的下一代科技到底是什麼?看好哪些新技術較有機會進入日常生活?今天展示的產品又何時會進入商品化?談到這些問題,童子賢語帶保留,「大家都很關心這些產品什麼時候會商品化,不過很多科技的應用要發展到成熟需要時間,其實要到商品化不容易,它會經歷很多考驗。但是我有一個感觸,一旦累積很久的能量,打開閘門,成熟的商品出來、波浪洶湧,整個潮流改變時,來的會比想像中快。」

童子賢認為,就像在2000年「.com」時期,大家納悶網路將怎麼發展、實用性在哪裡?2005年起後網路卻一路從泡沫化,演變成發展出許多成功服務,到現在2016年,已經沒有人需要去問網路要怎麼用,網路的威力無所不在。

在科技進展的過程中,新技術要邁入成熟應用,得從100個裡淘汰選出10個,從10個裡再選出3個,不斷推陳出新。但科技領域就是要不怕失敗、勇於探索及嘗試,最後總會在一堆有趣的概念裡找到商品化,找到在產業中的著力點。「所以,不要那麼快判定現階段無法量產的東西,一旦他有著力點、足夠準備,它會很快可以進入未來。」童子賢說。

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(圖說:童子賢試戴虛擬實境頭戴式裝置與背包配件。照片來源:James Huang攝影。)

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一、Flyyo無人機

和碩與高通策略合作,推出採用Snapdragon平台的Flyyo無人機,大小僅250*250mm、機身輕薄,鎖定消費型市場,未來和碩將進一步將電腦視覺及光流技術延伸到下一代的商用機種。童子賢認為,無人機有先進的技術,比如演算法、防震、臉部辨識,加上又要維持飛行的平穩度,牽涉到很多複雜的運算結構。
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(照片來源:James Huang攝影。)

二、虛擬實境頭戴式裝置及背包配件

和碩展示虛擬實境頭戴型裝置及背包,可讓玩家外接各大品牌電競筆電,享受沉浸式的遊戲體驗。另外,若玩家選擇的遊戲屬於移動幅度大的類型,可以搭配虛擬實境背包使用,不受線材干擾。和碩未來的虛擬實境裝置系列將與業界夥伴合作,朝醫療、房地產等各種創新應用市場發展。

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(照片來源:曾靉攝影。)

三、腦波偵測耳機

腦波偵測耳機結合腦波偵測系統以及情緒演算法,利用三電極點腦波偵測,可以根據使用者的情緒變化,進一步自動篩選歌曲。產品可以與虛擬實境頭戴式裝置搭配使用,也可以串接影音串流服務。童子賢說自己試戴過,結果聽夏奇拉的歌曲時情緒比較高昂、聽江蕙的歌時情緒就比較穩定。

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(照片來源:和碩提供。)

四、PEGA Home+指向性智能遙控器

PEGA Home+指向性智能遙控器是意在簡化所有智慧家電的控制流程,使用者可以透過智能遙控器控制家中所有以Wi-Fi、藍牙、紅外線為溝通協定的家電。PEGA Home+ Hub也整合語音助理功能,使用者可直接在幾公尺內的地方用語音控制家電,並透過雲端切換家電的使用狀態。

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(照片來源:曾靉攝影。)

五、智慧管家

智慧管家是一個智慧型顯示器,利用電腦視覺與深度學習能力判別當下站在前方的成員身分,並提供客製化資訊,例如行事曆、天氣、空氣品質、零售商店特價訊息等。當使用者外出,也可以透過視訊系統監控家庭安全。未來,智慧管家將內建眼球追蹤功能,使用者可直接以眼球控制顯示器版面。產品軟體技術主打智慧顯示器市場,進一步朝零售業等商用市場發展。

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(照片來源:和碩提供。)

六、兒童桌遊BonBon Island

BonBon Island是和碩首款桌遊產品,主打適合親子共玩以及增進兒童的眼手協調能力。兒童要先看各種任務卡的內容,再用各種工具完成任務並搭建建築物。

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(照片來源:曾靉攝影。)

七、Hoopla電子蠟筆

Hoopla電子蠟筆針對三到七歲學齡前兒童設計,結合透過和碩開發的繪圖與遊戲軟體,讓幼兒體會混色原理。繪畫過程中,幼童可以將不同的色彩甜甜圈套至電子蠟筆上,藉此混合不同顏色,再利用電子蠟筆於平板電腦上畫出創作。目前Hoopla電子蠟筆最多可以一次混合三種顏色,最多可以有五十一種顏色組合。

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(照片來源:和碩提供。)

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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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