全力拓展海外第二據點，新加坡影音素材平台新創MotionElements進軍台灣|數位時代 BusinessNext

全力拓展海外第二據點，新加坡影音素材平台新創MotionElements進軍台灣

繼日本之外，新加坡影音素材平台MotionElements正式宣布成立第二個海外據點，正式進入台灣，透過買斷式授權結合AI工智慧科技，提供台灣用戶乃至於華文地區最便捷且安心的服務。

繼日本之外，新加坡影音素材平台MotionElements正式宣布成立第二個海外據點，正式進入台灣，透過買斷式授權結合AI人工智慧科技，提供台灣用戶乃至於華文地區最便捷且安心的服務。

影音素材是行銷、廣告、社群編輯皆不可或缺的內容。「免版稅」影音素材則已發展為搜尋影音素材的一大趨勢，對於許多有商業用途的消費者，版權來源是否合法則是相當重要的議題。成立於新加坡的新創平台MotionElements是亞洲最大的影音素材網站，運用雲端科技提供合法版權的影音素材，讓消費者享有便利授權及終生使用的服務，不用擔心會有地域限制或違反著作權。

MotionElements創辦人孫喆風過去曾自己創立並經營後製公司有十五年的經歷，在影音後製編輯時，常常需在資料庫中搜尋好一陣子才能找到自己想要的素材，甚至買下了一套影音版權之後，可能會用到的只有幾個，於是便有了是否可以迅速找到所需素材的平台的想法。

然而相較於一般影音素材網站，必須在龐大的資料庫中去媒合自己想要的工具，耗時又耗費精力。MotionElements運用高端的AI人工智慧快速辨識科技，只要將所需的影片或音樂，擷取部分上傳至雲端，透過樂曲、聲調、影像，讓電腦快速篩選出需要的素材，或是輸入關鍵字搜尋，都能大幅搜尋的時間。

MotionElements台灣區總經理黃倚靈表示，目前平台上約有150萬個素材可供挑選，目標在一年內提高到300萬個，目的是給予使用者更多選擇，能更媒合亞洲區的使用者。近來來版權意識抬頭，以華語市場來說，台灣已經是相當注重採用合法版權的市場，但相較於日韓等地來說仍稍顯不足，因此選擇進入台灣設立據點，能夠向外輻射至整體華語市場，同樣的，韓國和日本遠至歐美地區也是重要的國際市場，MotionElements期望網羅世界各地不同風格的影音，帶給使用者多樣化的體驗。

除此之外，人才與地理位置，也是MotionElements繼日本之後會選擇台灣作為海外據點的考量。黃倚靈說：「台灣擁有非常大的人才資源庫，而且不只是人才能力本身，在工作取向上，台灣人也更積極的找尋國際市場的工作機會，甚至對可以帶來國際經驗的工作環境的接受度都相當高。」同時MotionElements接下來在亞洲市場的布局會是韓國、中國大陸、泰國以及其他亞洲地區，從地理的角度來看，台灣正好位居戰略位置的中心，加上前述提到人才的國際化程度高，這對公司的市場發展來說相當有利。

為了提供一個簡單上手的平台，創辦人孫喆風還貼心的依照亞洲人所熟悉的介面和語言去設計，讓使用者能更輕鬆的使用網站。目前平台上有6000多個賣家與MotionElements合作，許多製作影音製作者也將平台視為自己的曝光管道。對於未來的經營模式有什麼想法，創辦人孫喆風說:「不只是網路推廣，未來我們也會透過實際體驗，把多國經驗帶回台灣，並舉辦相關講座，讓有興趣的朋友們一同互動交流。」

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。