誰將創造3年後的潮流?Y Combinator Demo Day第二天,八間精選新創
誰將創造3年後的潮流?Y Combinator Demo Day第二天,八間精選新創
2016.08.25 | 科技

美國知名科技新創孵化器Y Combinator 2016年夏季Demo Day進入第二天,繼第一天的44間新創後,本批共有48組上台發表,包含B2B、生物科技、企業、教育科技、金融科技和硬體等領域。

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(圖說:Y Combinator一年舉辦2次Demo Day。圖片來源:Y Combinator)

《TechCrunch》報導指出,從Y Combinator Demo Day的新創隊伍中很難察覺一定的趨勢,原因在於會成功的人都是領先趨勢的。例如,Airware無人機作業系統在2013年推出時,外界認為還看不到商機、太早推出,但Airware卻取得先機,目前已籌得7千萬美元。

Y Combinator總裁山姆·奧特曼(Sam Altman)也表示:「在每場Demo Day表現最好的公司,不是那些符合這場Demo Day潮流、而是符合2019年潮流的公司。」並引用知名電腦科學家Alan Kay的話:「預測未來最好的方式,就是創造它。」究竟哪些新創將開啟未來潮流?以下精選8間新創:

Jumpcut — 像電影般品質的線上課程

執行長Kong Pham表示,雖然線上課程商機龐大,但課程都太無聊,希望提供「像史匹柏電影」的高品質線上課程。目前每月有8萬5千美元穩定營收。

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(圖片來源:Jumpcut)

CrowdAI – 人工智慧影像識別技術

CrowdAI的圖像辨識技術用於訓練自動駕駛車、無人機障礙物偵測,以及衛星圖像辨識,可認出農地、工廠、油井、甚至可算出貨櫃數量。CrowdAI混合人工和機器圖像掃描技術,提供更便宜和精確的圖像辨識,目前已和衛星圖像新創Planet Labs和自駕車公司Cruise合作。

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(圖片來源:CrowdAI)

Robby – 自主送貨機器人

由MIT博士製造的機器人Robby,透過自動駕駛技術可自行穿梭在人行道上,將貨品和食物運到你家門口,運費可從每件5到10美元,減少到1到2美元。

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(圖片來源:Robby)

Flutterwave – 非洲整合支付系統API

想讓電子商務更普及,必須先擁有更方便、有效率的支付方式。不過非洲的支付體系包含276種電子錢包、500間銀行和7種信用卡網絡,支付流程相當複雜又沒效率。為解決此問題,Flutterwave提供API、整合上述支付系統,過去三個月的交易總額已達2千萬美元,並從中收取0.3%的手續費。目前,奈及利亞和迦納已可使用Flutterwave服務,預計年底將拓展到9個國家。

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(圖片來源:Flutterwave)

Vidcode – 用有趣專題學習程式語言

和CodeAcademy一樣,Vidcode希望提供學習程式語言的線上課程,但Vidcode不只教你怎麼寫程式,而是用更有趣的主題式學習,例如打造Instagram和Snapchat濾鏡,或是做出像Pokémon Go的AR遊戲,從過程中學習程式語言。 Vidcode目前已和部分紐約學校合作,向學校收取每位學生50美元的費用,每月營收成長40%。

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(圖片來源:Vidcode)

ApolloShield – 偵測侵入無人機

無人機日漸普及,卻也引發如運送違禁品、影響飛機飛行等問題。ApolloShield的硬體裝置,可以偵測未經授權的無人機,阻斷原本的控制訊號,並控制這些無人機,讓它們飛離禁區。據ApolloShield稱,該產品由以色列國家安全局的駭客製造,可有效控制市面上一半以上的無人機,是目前美國唯一有效的「反無人機」部屬硬體。

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(圖片來源:ApolloShield)

Seneca Systems – 現代化地方政府軟體

政府由許多部門組成,卻沒有統一的軟體管理系統,溝通過程常需用電話、紙本表格、email等傳統又繁雜方式,極度不效率。為了改善此情形,Seneca System的軟體整合地方政府部門,協助政府更有效率的回覆市民要求。目前Seneca System客戶包含休斯頓、芝加哥、波士頓等地方政府,採用每位員工60美元方案的SaaS服務方案,並以每月營收增加100%的速度成長。美國有1千萬名地方政府公務員,其中47個城市已經加入Seneca System,商機龐大。

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(圖片來源:Seneca Systems)

People.ai-銷售團隊分析工具

People.ai整合每筆成功銷售記錄的相關行事曆、電話、email等活動,希望藉由追蹤和分析銷售員的工作情形,改善整體工作團隊的銷售量。目前已有超過1百間公司採用People.ai每月每人50美元的方案。

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(圖片來源:People.ai)

資料來源:TechCrunch 1TechCrunch 2

關鍵字: #新創 #Y Combinator
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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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