二十年如一日的堅持,這家台灣老公司成首家本土Facebook技術行銷夥伴
二十年如一日的堅持,這家台灣老公司成首家本土Facebook技術行銷夥伴

「一個人,走得快。一群人,走得遠。」這句話放在台灣數位行銷公司「宇匯知識科技」上,似乎非常合適。

1997年成立的宇匯,今年獲選為台灣第一家獲Facebook認證的本土技術行銷合作夥伴,與Criteo、Adobe、CyberAgent等80多個國際企業並列。旗下廣告聯播平台酷比聯播網(Scupio),在去年獲comScore認證為台灣僅次Google的第二大聯播網,每月接觸網路使用者超過1,000萬。前年,宇匯則獲Google評選為大中華區Google DoubleClick AdExchange最佳程序化程序平台。然而,在這些勳章掛上之前,宇匯已經悶頭苦幹多時。

今年滿二十歲的宇匯,研究大數據和人工智慧已超過十年,但一直以來都相當低調。主要技術團隊成員來自台大資工、台大電機、台大物理、交大資工、美國約翰霍普金斯、英國劍橋等頂尖學府,工程師人數超過整體員工數一半。走進位在復興北路大樓內的辦公室,馬上就能感受到濃濃學院氣質,像是走入一間大型研究室。

運用人工智慧,幫消費者「貼標籤」

宇匯知識科技創辦人暨執行長周培林
機器學習就是用來了解『現在的你』,並且對現在的你做預測,看看你對什麼東西會有興趣。比如說以前我不會推薦你買賓士,但當你中樂透了,我就會推薦給你。

宇匯早期專注研發以機器學習為基礎的自動分類技術,2002年曾透過美國法律資源集團Lexis Nexis引介參與母集團Reed Elsevier競賽,並拿下自動分類技術全球冠軍。雖然以技術為傲,但由於產品變現遇上困難,因此,宇匯從2006年開始將技術應用在數位行銷上,並且推出個人化人工智慧搜尋服務Scupio酷比。

「當時我們是想,如果一個人的行為就像一篇文章,那我是不是可以對他有描述、有預測,可以拿來做廣告?」創辦人暨執行長周培林回憶。

人工智慧聽起來很玄,具體應用在廣告上是什麼樣子?周培林解釋,在網路環境中,每個人的興趣和行為都會隨著時間不斷改變,因此,對每個人的「描述」也會不斷改變。就算是同一個你,只要是在不同的時間點,就等於是不同的人。「所以,機器學習就是用來了解『現在的你』,並且對現在的你做預測,看看你對什麼東西會有興趣。比如說以前我不會推薦你買賓士,但當你中樂透了,我就會推薦給你。」

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宇匯知識科技董事長暨創辦人周培林
圖/ 攝影/賀大新

也就是說,運用機器學習,可以從使用者看過哪些網站、商品等表象行為中,擷取出更深層的意義,進而預測單一個體的下一步行為,接著透過使用者回饋,不斷優化預測。而宇匯的「品牌關聯AI模型」,就是透過演算技術,在毫秒內算出消費者和品牌的關聯強度,以此定出每位消費者的價值和含金量。比方說,同樣是Dyson吸塵器,有些人買它,可能是因為本身消費能力強。不過,有些人可能是因為家裡有過敏兒才買。因此,可以針對前者再推送高級奢侈品,後者可以推抗過敏或兒童相關產品。

「這就像是把人貼上標籤。貼了標籤之後,你就知道一個人是很多不同顏色的組合,不是黑的也不是白的,它是灰的加上藍的,再加上其他顏色,可以是幾千萬分之一的特性。這種東西就一定要大量機器學習運算,所以我們工程的挑戰很高。」周培林說。「現在AlphaGo已經打贏世界棋王,而且前陣子變Master連60勝打敗所有人。你就知道,它在學習的時候,思考方式跟人很不一樣。所以人可以從機器學習中,學到更多不一樣的東西。」研究部協理劉昌祥補充。

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宇匯知識科技董事長特助暨研究部協理劉昌祥
圖/ 攝影/賀大新

由於在大數據和人工智慧上的技術力,宇匯今年成全台首例,被選為Facebook技術行銷合作夥伴(Facebook Marketing Partner- Ad Technology),未來將能參與Facebook產品開發測試。

「Facebook發佈FMP(Facebook Marketing Partners)的用意是圍繞著FB流量進行閉環的廣告技術生態構建,讓各地合作夥伴能更好的利用獨有的廣告技術,來服務某一地區或某一類型的客戶,有宇匯這樣的公司來構建協力廠商DMP(Data Management Platform)對台灣的廣告生態圈是一件好事,未來可以服務整個廣告生態,進行更好的客戶定向。」獵豹移動全球銷售總經理陳維邦指出。

虧損16年,再苦也沒資格放棄

周培林說話總是不疾不徐。但在溫文儒雅的背後,卻扛著沉重經營壓力。他坦承,公司其實一直撐到四年前才開始賺錢。

周培林回憶,1995年,前華邦電子總經理楊丁元曾對他說:「台灣不能搞製造,要做基礎研究。」因此,長年在電子業工作的周培林,邀請一位史丹佛博士朋友,加上楊丁元共三位股東一起創立了宇匯。草創時期,公司員工只有他和四位工程師,五個人就擠在龍江路約三十坪的小公寓裡度過每一天。「當時也不知道要做什麼,只是想到說要做基礎研究、要做網際網路,然後就開始選題目,從廣往深走,一路走下來。」他笑。

二十年來,跌跌撞撞不斷,持續前進的動力來自員工和投資人。

「我記得好幾次,我跟他們(指員工)講說:『沒錢了,你們可以去找工作了。』但他們就說:『等公司關了再找。』」周培林說,宇匯有好幾位員工都是從創始之初一起打拼過來的,情感早已超越雇傭關係。

投資人的信任也是最甜蜜的負擔。周培林說,拿了投資人的錢,等於獲得了對方的託付,因此無論如何,自己都是「最沒有權利投降的人」。「如果我今天說:『好了沒錢了,乾脆關了!』在法律上當然是沒問題,可是這樣有點說不過去啊。」他接著說:「對我來講就是盡量做,如果盡了全力還是沒辦法,那就真的沒辦法。但是在那個時間到來之前,我是沒什麼資格談放棄的。」

如果也要為宇匯貼上一個標籤,或許就是二十年如一日的堅持了。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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