從華為高管對5G的想法,看物聯網的未來到底是由誰驅動?
從華為高管對5G的想法,看物聯網的未來到底是由誰驅動?
2016.12.19 | 物聯網

對於2020年或者2025年,物聯網世界即將到來,大部分人都覺得電信商會繼續的擁有優勢,或者是最大贏家,在讀到以下這篇文章之前,我自己也這樣覺得的。

Huawei: Automotive and energy industries driving 5G and IoT, not telcos

在我讀到這篇文章後,它停留在我的瀏覽器超過一週,我一直在思考內文提到的概念,驅動物聯網發生的並非傳統我們想像的電信公司,所以,由應用驅動產業的這個道理,並不只發生在物聯網。事實上,每個新產業、新現象的誕生,都是肇因於有需求才會有應用產生,並非只有物聯網如此。

讓我進一步思考的是, 內文拆解為何電信公司可能也不是大贏家,而是備受衝擊的一方? 硬體業的衝擊已經是舉世皆知,但對於硬體業者來說,要定位並定調好自身,就是做好硬體的供應商,並且把自身硬體的強項鞏固好,那只是毛利的影響,會被影響的一直都是被替代性高的業者。

筆者私以為大型OEM/ODM還有特殊垂直型的OEM/ODM業者會繼續存在,但中間一批沒有特色和真正競爭優勢的產品將會被服務好的業者取代。

這意思為何?簡單說,看看自己的產品若換成別家的所提供的產品,而價值和體驗是一樣的時候,那麼你就知道答案了。

但電信業者為什麼會面臨嚴重的衝擊呢?華為歐洲的高管Abdurazak Mudesir這樣說,5G現在仍由營運商驅動的情況,兩年前也許是真的,但正在面臨改變。

Mudesir也進一步解釋了這樣的說法,他認為因為5G不是涉及技術或是下載速度而已,而是跟實際應用的案例有關。供應商為了要用彈性的網絡架構定義5G,必須從應用案例著手。

這樣的說法正是以應用驅動的概念,而這個概念將會衝擊到華為本身。

此外,由BMW、VW、Benz、Audi、Ericsson、Nokia還有華為正在籌組的5G汽車協會,就在討論端到端(End to End)產業中的改變,並一起合作定義產業的需求,從他們的看法中可知,這將會改變5G的世界。

5G的一個想像是有機會作為Last mile的解決方案,從網路開始走向普及化,Last mile這件事情一直是業者想解決的問題,而因為5G的高頻寬,讓WTTx(無線寬頻到府)有了機會。

挑戰也油然而生,過去的WTTx可能只要到家,現在End to End的另外一端,對上的若是物聯網,那麼面對的「端」將可能是成千上萬的裝置或設備,接著就將面對電信商運營成本過高的問題。

Mudesir說,「我們在歐洲學到的經驗是,很多人期待有許多新的業務機會能來自物聯網。但如果我們還是用像現在一樣的方式銷售連結性(connectivity)的話,我們可能會入不敷出,或者投資回報需要相當長的時間。」

運營成本過高已經是既定的現實,當大家都在欣喜2020年可能會有超過500億個裝置連網的時候,這數量級帶來的挑戰也進而帶來了價值鏈的轉移,接著就是商業模式必須因應的調整。

比較積極的業者例如筆者朋友服務的法國電信Orange就利用開放式創新的手法,透過其OrangeFab在全世界各地網羅可能與其共創價值的新創公司共同找到多元的新商業模式。

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圖/ shutterstock

這是很聰明的業者作法,大多數的業者恐怕還在搞不清楚狀況,仍在認為持續開發新產品來滿足市場就好,卻沒去觀察過市場典範的改變:過去你提供新產品就會有人買,只是買多買少的問題,最佳的例子就是過去WINTEL+台廠的成功方程式。只是,現在連INTEL自身都得實施更多的開放式創新手法來與市場、社群共創。

對於電信運營商來說,更恐怖的還在後面,除了可能不是5G和物聯網的推動者,甚至連受益者這個角色都很難擔任。電信商若不能為了物聯網時代來臨做準備,提供新的方案的話,那麼只想靠過往收流量費用的概念,恐怕就會被新業者淘汰了。

君不見Sigfox的野心到底是什麼?Sigfox正是想在新世代中扮演新價值的提供者,新型態的物聯網電信運營商,為何他可以?很簡單的答案,電信商過往的收費模式太過成功,也很有可能成了其在這物聯網時代的包袱。

不過這場遊戲,我們又能做些什麼呢?

對既有的業者來說,請跟得夠快,如果你難以真的做到與新世代共創或者開放式創新。有資源又能開放的,至少可以學習Orange的方式,在有資源的時候,積極的與社群和新創公司進行共創。

剩下的其他業者呢?那就看著辦吧!

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關鍵字: #物聯網 #華為
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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