亞洲·矽谷物聯網產業大聯盟,就能解決台灣物聯網的兩大問題?
亞洲·矽谷物聯網產業大聯盟,就能解決台灣物聯網的兩大問題?
2016.12.27 | 物聯網

「亞洲·矽谷計畫執行中心」揭牌了,當天成立物聯網產業大聯盟,將台灣現有的台灣物聯網聯盟、亞洲物聯網協會、台灣物聯網協會、中華物聯網聯盟等五個與物聯網相關的公協會串連起來,並請施振榮先生擔任「亞洲‧矽谷物聯網產業大聯盟」榮譽會長。

這是12月25日發生的事情,是亞洲·矽谷的喜事,也找了一大堆公協會,做個產業大聯盟, 可是這樣就能解決台灣在物聯網跟創新創業上的問題嗎?

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施振榮擔任「亞洲‧矽谷物聯網產業大聯盟」榮譽會長。
圖/ 吳晴中/攝影

台灣現在要做物聯網,其實有兩大問題,一個是舊有企業成功慣性的問題,一個是人才的問題。

問題一:電子產業成功的慣性

物聯網是個系統,消費者買單的是好的服務,因此也必須要和其他產業合作形成生態系。舊有企業面臨過去成功的慣性是,台灣電子產業一直以硬體與代工為主,但面對物聯網時代,這些公司不習慣做服務、不習慣做系統。要他們做好跨界系統整合,接近終端客戶、了解需求、做好服務,則必須要轉換心態:

了解物聯網是個系統,不是單一產品而已;而且要打破產業界線,跟其他產業的企業坐下來談,一起為共同存在的物聯網系統努力。

另外,中國大陸在第十三次五年計畫中宣告互聯網+為國家政策,其中互聯網+的四大主軸中的一支就是物聯網。中國大陸政府在執行時對物聯網生態系的概念很清楚,他們的大公司百度、騰訊、阿里巴巴、海爾、華為也以此為中心思考。 台灣企業如果是單打獨鬥,沒有生態系概念,國際商場短兵相接時,台灣又如何能贏呢?

問題二:物聯網軟體人才不足

另外一大問題是人才問題,台灣雖然因為網路業與智慧型手機App培植了一些還不錯的軟體業人才,但是因為在早年重硬體輕軟體的趨勢下,很多資深的軟體人才都轉行了,因應物聯網軟體的大量需求,台灣軟體人才其實是不夠的。

台灣的薪資環境並不好,現在說要吸引外國人才來台灣,對照中國大陸的薪資環境,我實在無法說服自己為什麼他們會來台灣,而不去薪資更優渥的中國大陸?而且很多矽谷的人已經跟中國大陸對接了。

另外,物聯網的未來決戰於人工智慧與大數據分析,台灣之前一直輕視這塊,這幾年才開始稍微重視,現在馬上要找人才,人才到底在哪裡呢?沒有人才,這整個產業如何撐得起來?這其實是很嚴重的問題,現在培養,很難趕得上需求。

台灣並不大,我認為政府需要思考到底什麼類別是可以發展成生態系,就這些類別全力發展才有機會。 組個大聯盟,結合五個公協會,這些問題並不會因此解決。而且五個公協會都有自己成立的背景和需求,結合就能發揮相加的力量嗎?

我希望「亞洲·矽谷」真正成為台灣在接下來在國際上發光發熱的力量,但如果沒能針對這些問題處理,結果也必然不好,到時候就有可能跟之前的亞太營運中心政策一樣,這是大家都不想看到的。

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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