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。

lily
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 Verge、TechCrunch、Lily

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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