亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
亞洲·矽谷啟航了,也是個滿滿的大平台?
2016.12.27 | 物聯網

「行きまーーす!(啟航了!)」就如同初代鋼彈駕駛阿姆羅出發前必定會喊出的口號,亞洲矽谷執行中心也在聖誕節這樣特殊的日子正式揭牌和啟航。

筆者也有幸受邀出席並且擔任下午場的物聯網論壇的主持人,所以既然都得來了,就乾脆一早來看看到底我們國家要怎麼做這件事情。

多個媒體上已經有不少關於亞洲·矽谷揭牌的報導,我也就不再多做記錄,但我想談談我的一些觀察。

很多人會提到政府喜歡這種大堆頭式的開幕方式,還有象徵式的啟動儀式,我自己其實也是。但仔細想想,會這麼做的原因必然還是有民眾對這樣的方式買單,若公民不喜歡,透過持續的表達,政府終究是要滿足(娛樂)公民的,這種方式才會真的有機會慢慢改變。否則!這確實是政府告訴民眾「我們有做事」的有效方式之一。

在揭牌和啟航儀式過後,現場的人潮走了一半,台上談市場趨勢的論壇場次其實很重要啊!怎麼副總統走了,這我還能理解,很容易有超多行程要走,但不是還有物聯網大聯盟嗎?怎麼相關的官員和人員好像都走了?

目前除了執行中心的關鍵七人小組現身之外,確實還沒有比較進一步和具體一點的作法,雖然在之前的熱烈討論中,社群許多人都在質疑為何這計畫必須在桃園?那段期間有許多討論,國發會這裡也重新檢討,沉寂了一陣子之後,隨著唐鳳政委上任,似乎畫龍點睛的加了個點(Dot)在亞洲矽谷中間,然後就順順的在桃園執行中心啟動了。

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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

確實,執行中心在哪裡的問題不大,政府可以有其考量,只要讓積極想參與的民間社群理解政府執行的考量就好。而對桃園來說,爭取這個議題到桃園發展必然也能理解。所以,困難的是中央政府的論述得更清楚。

下午兩場的深度論壇以及座談,也就順著亞洲·矽谷的另一個重點,物聯網的議題。這也是我覺得有趣的,我們既然編組了物聯網大聯盟,也有物聯網志工團,但怎麼下午的物聯網論壇,除了必然在的執行中心團隊,物聯網大聯盟或者志工團似乎都不見了?

那麼我也就好奇物聯網大聯盟和志工團是用怎樣的機制方式來和社群以及其他人交流呢?

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亞洲·矽谷包山包海,仍未見具體方案,也要帶來「滿滿的大平台」?
圖/ youtube截圖

在啟動結束的不到一天,不少人都問了我看法,我必須說,由於政府執行的流程,所以一個創新的議題要在這樣的體制下進行本來就不容易。

我一直覺得應該強調公民素養,政府的所有作為到最後都必須滿足公民。

當我們在期待政府做創新的時候,是否又能接受創新的代價極大的機會像是打水漂?而看到政府打水漂,激不起太大的漣漪之後,我們是否會瞬間變成嚴格監督的酸民謾罵政府的監督不力?

如果會的話,那我們怎麼期待政府去做可能的創新和探索未來?

對於亞洲·矽谷,很多人在參加之後,感覺內容似乎有點空洞,或許是因為這跟最早提出的樣貌,在被媒體及社群批判一輪或者討論之後,似乎除了句點增加,實質的改變似乎不多有關。

實驗場域如何做到標準接軌?

如同在之前的文章談到的一些建議,我很樂意再次提起,其中我覺得最有價值的部分是實驗場域,但卻也還沒能看到具體做法。政府要如何積極參與創新,提供可具體落地實驗的場域?不是什麼自造者空間(Maker Space),也不是什麼實驗室,而是實際測試的場域環境。

創建研發群聚是好的,但若最後依然只是大廠的舞台,那我先說這大概就輸了。積極的作法應該是:善用開放式創新的觀念、提供試驗場域,大廠和政府提供資源,讓新創用不一樣的角度做實驗,這樣才能同時達到實驗成本低、風險也低。

新創本就該冒險,而若大廠這樣都願意一起做,那就是真的想創新的大廠;而非只想用政府經費,協助降低自己研發費用而已。

物聯網產業大聯盟也絕對不要再像過去一樣,只是產業群聚的公協會,而是標準的接軌。

什麼是標準的接軌? 絕對不是成立那些線下聯盟或者協會,讓我們自己在島內自嗨; 而是能夠開放有競爭力的學者與企業有更多的合作,並且積極並直接參與國際標準協會,從參與跟隨,到建立影響力和發聲,這才是發揮我們實力和能力的場子。

先進國家都是透過建立標準來作為產業戰略的一部分,若我們還在角落結黨,那就是持續讓自己邊緣化。

有真正可以實驗的場域,和積極參與國際標準的作法,搭配願意投入早期的基金,或者是投資國外有價值的物聯網新創,透過場域的搭配,那麼就可以有很多有效的實質創新產生,進而帶動新產業生態的誕生。

不要被生態系的論述給綁住了!生態系是讓自己也成為其中可能的節點,融入然後發揮影響力,而不是建立我們自己的生態系,希望別人加入我們的生態系,這依然是「寧為雞首」的概念。

最後,曾經聽某個老前輩提到,政府投入資源資金的方式有時候會被既有的體制和系統卡住,要改變現況,確實需要長時間投入。但是至少要在資源資金到位後,執行時要搞對方向。才能用有效的方式滾動出實質效果,並且回頭導正體制。怎麼做?最會溝通的政府看來還得繼續努力。

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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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