賭上台灣未來!亞洲∙矽谷執行中心正式揭牌,主軸鎖定「物聯網商機」和「創新生態系」
賭上台灣未來!亞洲∙矽谷執行中心正式揭牌,主軸鎖定「物聯網商機」和「創新生態系」
2016.12.25 | 物聯網

亞洲∙矽谷正式起跑!在今年9月8日行政院院會拍版定案後,歷經三個月討論、匯集意見,選定本月25日在桃園舉辦執行中心揭牌典禮。

113億預算將啟動,亞洲∙矽谷計畫執行中心揭牌

現場不只有副總統陳建仁到場加持,國發會主委陳添枝、桃園市長鄭文燦等主辦團隊出席。另外也找來企業相挺,有台灣半導體協會理事長盧超群、台灣網路暨電子商務發展協會理事長林之晨共同背書,同時也宣佈正式成立「亞洲.矽谷物聯網產業大聯盟」,由台灣廠商宏碁、聯發科、研華和七大產業聯盟共同發起,宏碁集團創辦人施振榮擔任榮譽會長,將於每季舉辦工作會議,亞洲∙矽谷執行中心將整合資源,期盼打造出系統整合商「國家隊」。

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副總統陳建仁代表總統蔡英文參加亞洲.矽谷計畫執行中心揭牌典禮,強調重要政策必須讓產、官、學、研一起加入努力,台灣才會有機會。
圖/ 吳晴中/攝影

副總統陳建仁表示,「2016年,我們看到新創團隊Appier被投資5千萬美元,甚至微軟也在台灣打造創新研發中心,而接下來的亞洲矽谷就是要推動物聯網和創新創業兩大主軸。這次的執行中心成立只是起步,儘管在研發創新的過程中會面臨失敗,但失敗是成功之母,就像發明家愛迪生,被他的朋友勸說,你一直失敗就別再嘗試了,可是愛迪生卻有不同看法,認為自己是成功兩千次,知道有哪些材料不能做電燈。因此,亞洲矽谷絕對有機會引導台灣產業升級轉型。」

企業大老力挺亞洲∙矽谷,盧超群、施振榮現身

台灣亞洲.矽谷計畫執行中心揭牌典禮_20161225_吳晴中攝-盧超群
盧超群認為,就連現在的硬體廠商也已經越來越不「硬」,例如NVIDIA的軟硬實力都非常強大。
圖/ 吳晴中/攝影

「半導體是很『硬』的產業,大家覺得他不『軟』,可是現在的手機,所有機器都裝了晶片在裡頭,所以要推動亞洲∙矽谷是非常正確的。我們國家不只是硬體產業需要好,軟體更要好,不只有零組件,也要讓系統更好。」盧超群直言,從他個人觀點來看,不管是IoT、AI、VR技術發展,都是很快就能夠量產,「因此半導體如果只留在IC設計,那絕對會是錯的,得往前推進」。

台灣亞洲.矽谷計畫執行中心揭牌典禮_20161225_施振榮
施振榮將擔任新成立的物聯網產業大聯盟榮譽會長。
圖/ 吳晴中/攝影

施振榮也笑說,既然大家都說他是大老,他只好倚老賣老,舉例從加工出口區、科學園區再到現在的亞洲∙矽谷,產業變化一直是很快速的。未來將以市場導向發展商業策略,他對亞洲∙矽谷寄予厚望 ,希望台灣成為一個創新矽島。

新創圈發聲,林之晨盼台灣參考「洛杉磯」經驗

雖然活動現場大多的發言、仍舊聚焦物聯網商機,但仍有少數新創代表提出政策建議。林之晨就舉「洛杉磯」為例,強調它如今已是全美國創投、創業第三好的城市,成功經驗或許值得台灣參考。

台灣亞洲.矽谷計畫執行中心揭牌典禮_20161225_吳晴中攝-林之晨
林之晨為亞洲.矽谷計畫執行中心揭牌典禮唯一致詞的新創代表。
圖/ 吳晴中/攝影

林之晨表示,洛杉磯能打造創業生態系有三個原因:一、當地有全世界最好學校、優秀資工畢業生。以前他們畢業都要去北加州、矽谷找工作,可是其實有很多人是想留在當地,因此人才問題得以解決。二、LA成功打造出Snapchat,給當地年輕人信心。或許台灣不只要引進國際公司,如果可以在桃園打造出本土新創獨角獸,將鼓舞在地的年輕人。三、法規鬆綁。北加州政府鬆綁法規,讓南加州也可以一起適用,未來要把亞洲矽谷發展起來,法規發展是相當重要的。

龔明鑫:亞洲∙矽谷是背水一戰

四方產業界都給了建議,政府也打算播出113億預算,亞洲∙矽谷的成敗壓力,當然全落在執行團隊頭上。

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亞洲矽谷計畫執行中心七人小組首次亮相,由國發會副主委龔明鑫兼任執行長(左一)
圖/ 工研院提供

由國發會副主委龔明鑫帶隊,兼任亞洲∙矽谷計畫執行中心執行長,前科技部參事汪庭安擔任副執行長,執行中心七人小組首次對外亮相。

雖然執行中心順利啟動,但其實許多亞洲∙矽谷行動辦法、細部規範仍在草擬當中,面對今年九月行政院公佈的五大量化目標,不只桃園市長鄭文燦、半導體協會理事長盧超群都說,「龔明鑫這次真的是賭下去了。」

但龔明鑫自己相當坦然,認為這不是他個人的榮譽問題,而是台灣的背水一戰。眼前可以先做的,「說老實話就是法規鬆綁,照理說十年前就可以去做。」「所以我們必須在一兩年之內趕緊鬆綁,不然真的就來不及了。」

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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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