Medium app推全新閱讀功能「Series」，不走長文風格、主打卡片式圖文故事|數位時代 BusinessNext

Medium app推全新閱讀功能「Series」，不走長文風格、主打卡片式圖文故事

內容發行平台Medium今日推出全新閱讀產品「Series」，貼文以卡片式的圖文敘事模式呈現。這是Medium推出的第一款行動裝置原生的產品，希望在Medium既有用戶以外，吸引那些較少寫長篇文章的用戶。

卡片式的圖文敘事模式、內容更新會通知讀者

Series是Medium推出的全新敘事模式，其由多張「卡片」組合而成，而卡片的內容可以是文字、圖片或GIF動畫。用戶可根據主題建立不同的Series貼文，隨時間故事有新進展時，可隨時增加該貼文的篇幅。比起傳統的Medium部落格敘事形式，Series更適合短篇、圖多的內容，可鼓勵更多以圖片為主軸的故事或新型態的新聞敘事。

就像Snapchat和Instagram stories一樣，讀者在螢幕上向左或向右滑翻頁閱讀，且能追蹤特定的Series，在作者更新內容時可收到通知；就算讀到一半跳出貼文，Series也會記下你每則貼文讀到哪個段落，下次可再從相同的地方開始閱讀，而不用從頭閱讀。貼文最後還會出現代替「按讚」的「鼓掌」圖示。

有系統地訴說「發展中的故事」

不過和Snapchat Stories不同的是，Series貼文不會在24小時後消失，直到發布者刪掉內容前都可永久保存。Medium產品負責人Katie Zhu表示，現在網路上多是短篇、斷裂式的內容，而Series希望能更有系統地訴說更複雜、更有意義、無法在單篇貼文說完的「發展中的故事」；這些故事可以是你想和大家分享的一段旅行、學習新語言的經驗、提倡某件事、校園經驗等任何故事。

透過Series，用戶不用一次寫完這些故事、也不用像過去一樣在文章後面加上連到其他相關文章的連結。不過，Medium不希望像Snapchat和Instagram以分享生活瑣事為主，而是希望用戶分享更有啟發性的故事。

「這是一種說故事的新方式，可以訴說隨時間發展、更深入和更有意義的故事。」Medium如此定義Series。

因應轉向行動裝置的閱讀習慣，未來或將針對Series推訂閱服務或廣告

以「內容為本」的Medium，在1月宣布調整商業模式並裁員1/3的人力，當時，創辦人威廉斯（Ev Williams）將「以點擊率賣廣告」的商業模式稱作「崩壞的系統（broken system）」，並表示將尋求其他替代方案。「我們正在將資源和注意力，轉而放在打造能根據內容價值而獎勵作者的新模式。」他說。

隨著用戶閱讀習慣從電腦轉向行動裝置，Medium此時推出Series也是因應潮流。不過，Series和傳統的Medium貼文相較，文字量有相當大的落差，兩種截然不同的功能如何並存令人好奇。

《The Verge》指出，雖然現在尚未能確定Medium已確定將未來賭在行動裝置閱讀上，或僅是實驗性質，但若Series模式成功，不難想像Medium將減少其對核心部落格產品的發展力道。此外，由於創辦人威廉斯曾預告將推出訂閱式服務，《The Wired》便指出，或許Medium之後將推出Series付費服務，或是在Series故事中穿插廣告。

用戶今日更新Medium的iOS和Android應用程式便能看見Seires新功能；Series目前暫不開放電腦閱讀，但可用電腦建立Series貼文。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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