可「拋飛」、防水的爆紅AI無人機「Lily」,多次延遲出貨後宣告倒閉!
可「拋飛」、防水的爆紅AI無人機「Lily」,多次延遲出貨後宣告倒閉!

2016年無疑是消費型無人機大爆發的一年,各種不同類型功能的產品相繼推出,而曾經在2015年紅極一時,於網路預購金額達3400萬美元的AI無人機「Lily Camera」,在昨(12)日於公開聲明中宣布公司倒閉,並會退款給當初預購產品的消費者。

當初順利獲得1400萬美元融資,最終卻無法出貨?

Lily是在2013年9月由加州大學兩名學生Antoine Balaresque及Henry Bradlow共同成立,2014年春天就順利得到種子輪融資;2015年獲得1400萬美元的A輪融資,更緊接著在網頁上開放預售金額達3400萬美元,看來相當風光順遂。

無法再募集更多資金支持生產的Lily,當初是市面上第一款結合AI輔助拍攝功能的無人機,最大的賣點在於使用者只要將無人機往空中一拋就能在空中跟著用戶拍攝,且支援防水功能,即使機身落入水中也能再度起飛。Lily將產品定位為飛行照相機(flying camera)並結合樹莓派(Raspberry Pi)微型電腦運作,當時於網路討論度爆表,蓄勢待發要在無人機產業掀起爆炸性的革命。

但昨日Lily在官方落格貼出一篇標題為《The Adventure Comes to an End(來到盡頭的冒險)》的文章,並在內文中提及:

就在此時,我們正在不斷的流失資金,在過去的幾個月中,我們嘗試解決資金問題,試圖讓生產線上軌道並讓產品出貨,但我們終究無法做到。因此,我們必須沉痛的告訴各位,我們必須關閉公司,並將款項退還給各位。

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Lily於官方部落格貼出聲明,宣布公司倒閉,並將全額退款給當初購買顧客。

網路討論超熱!但出貨卻跳票多次

事實上,Lily在走向倒閉這條路前,其實已經掙扎許久,並對於出貨時間跳票過多次。原定的出貨日期是在2016年2月,但在2015年12月Lily就已經用e-mail告知客戶確定跳票,要將出貨時間延至2016夏季,不過最後也沒有實現,最後一次Lilye告訴顧客應該可以在2016年12月到2017年1月間出貨,不過迎來的卻是公司倒閉的消息。

雖然Lily無人機在當時話題性十足,但過沒多久就出現大疆(DJI)、Hover等競爭對手,且來自中國的大疆在去年推出攜帶型無人機Marvic,售價比Lily便宜許多讓遲遲無法出貨的Lily逐漸喪失其優勢。雖然遲遲無法出貨,但Lily在過去曾公開展示過模型機,還提供部分顧客進行beta測試,且根據外媒TechCrunch報導,兩個月前Snapchat還曾經有意收購Lily,但最後並沒有成真。

這幾年各式募資案在全球如雨後春筍般冒出,但並不是每件募資案都能順利出貨,《數位時代》在本周「偉大航道上的暗礁——硬體群眾募資的『準時出貨』挑戰」專題中就指出,在台灣2016年排名前十的硬體募資案,吸引至少1億5千萬贊助金額,但在這十個案件中就有四個團隊遇到延遲出貨的問題。

除了於官方部落格做出說明,Lily在寄給顧客的信中表示,會在60天內啟動退款程序,顧客可以拿回全額退款。獲得1400萬美元的A輪融資居然無法順利出貨,外媒就評論,Lily此舉應該是想犧牲投資人的資金,來讓當初預購的顧客拿回退款。

資料來源:The VergeTechCrunchLily

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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