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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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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