智慧管家比一比！Google Home 和 Amazon Echo 誰厲害？|數位時代 BusinessNext

一直在人工智慧領域領先的Google，家庭智慧小管家這塊卻讓亞馬遜奪得先機。研調機構估計，Amazon Echo從2014年推出至今已熱銷超過300萬，儼然是最新一代的科技寵兒。面對Amazon Echo，Google於4日發表Google Home，將於11月4日正式發售。

不過令人好奇的是，同樣都是可連網喇叭、都內建人工智慧，Google Home和Amazon Echo到底有什麼不同？

硬體：Google Home較便宜、多種顏色可選

價錢部分，Google Home定價129美元，較Amazon Echo定價180美元便宜，不過亞馬遜也有推出較低階、但同樣裝載亞馬遜人工智慧Alexa的Echo Dot和Amazon Tap，售價分別為50美元和100美元。

硬體上，Amazon Echo內建7個麥克風用來接收語音，Google Home則僅內建2個麥克風。不過Google指出，他們透過機器學習演算法，讓2個麥克風的語音辨識能力就跟7個麥克風相同。

不過亞馬遜推出Amazon Echo至今2年，只有黑白兩色可選擇。而Google Home則是一口氣推出7種顏色，可替換白色圓筒機身的底座，有灰、橘、綠、紫、黑、白、銅色，消費者可依家中擺設客製化外觀。

軟體：Google Home集結人工智慧、自然語意理解和搜尋強項

由於Google有強大的服務生態系，可整合自家行事曆、email等服務，比起亞馬遜，更能掌握用戶資訊。例如，Google Home的「My Day」功能，可以在一早告訴你目前時間、天氣、通勤所需時間以及摘要當日行程。

Google拿手的搜尋功能也在Google Home展露無遺。例如，就算不記得歌名，只要給Google Assistant夠多線索，她還是能猜出你想聽的歌。Google在大會中demo時，「播放《動物方程式》裡夏奇拉的歌」，Google Home便自動撥放夏奇拉的《Try Everything》。

專注發展人工智慧，也讓Google Home可以進行更自然的對話，而不是機械式的一問一答。

例如，雖然Alexa可以協助在亞馬遜上購物，但卻需要透過一來一往、回答許多問題，才能讓Alexa理解你想買什麼。而Google Home則是可以理解整個對話脈絡、而非僅只於單一問題，讓對話更自然。Google在發表會上demo，當問完Adele的真實姓名後，可以再接著問「她得了多少座葛萊美獎？」Google可以理解問題中的「她」就是「Adele」，答出正解。

平台：亞馬遜會超過3千項技能、Google有跨平台優勢

當然，Amazon Echo能掀起智慧小管家旋風不是沒有原因。亞馬遜和第三方應用整合，擁有超過3,000項技能，包辦Uber叫車、訂Pizza等任務；同時，Amazon Echo也是智慧家電控制中樞，可以控制燈、門鎖、恆溫器、電扇等，亞馬遜還成立1億美元的Alexa基金，用來投資合作的智慧家電硬體廠商。

亞馬遜搶先兩年布局服務生態系，Google要追趕上勢必還需要一段時間。不過，有了過去開發Android系統、和app開發者合作的經驗，Google對建立生態系並不陌生。

此外，原屬Google母公司Alphabet旗下的智慧家電公司Nest，也將併入Google物聯網部門，產品包括恆溫器、煙霧警報器和監視器等。

而在跨裝置上，Google還有一項極大的優勢，只要家中任何電視內建Google Cast或裝有Google Chromecast，便可直接請Google Home在電視播放YouTube影片。反觀Amazon Echo，需經過繁瑣步驟才能做到相同的事：電視必須裝載無線接收器，再透過跨平台工具IFTTT連上Alexa。除了電視，只要手機有裝Google Assistant，Google Home便能將資訊傳給手機，不過目前這項功能僅限於Google Pixel和Pixel XL。

Google Home下一步：不同人的語音辨識

Google和亞馬遜都希望它們的產品可以成為「個人化助理」，不過目前兩者一次都只能連上一個帳戶。

Google產品管理負責人Mario Queiroz接受《The Verge》採訪時曾說，Google Home最終目標是可成功辨識屋內不同人，如此一來，就算是不同人請Google Home告知當日行程，都能獲得來自個人帳戶的客製化答案。

資料來源：Forbes、CNET、Mashable、The Verge

「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。

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%。

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。

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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