AI帶動機器人商機爆發，LiveWorx大會五大趨勢|數位時代 BusinessNext

在波士頓舉辦的物聯網技術大會LiveWorx，上週甫落幕，會中，有一場商業機器人技術論壇，針對機器人最新應用發展，歸納出五大趨勢。

趨勢一：美國麻州機器人技術領先全美

首先，美國麻州（Massachusetts）連續14年蟬聯全美機器人技術最發達的地區。麻州的麻省理工學院、伍斯特理工學院（WPI）和哈佛大學，主持多項機器人領域的頂尖研究計畫，而在產業方面，麻州有超過150家機器人公司，合計雇用超過4,700名專業人員。

趨勢二：人工智慧發展帶動服務型機器人商機

第二大趨勢是AI蓬勃發展，帶動服務型機器人商機爆發。雖然消費者對家用型服務機器人期待已久，但多年來只聞樓梯響，直到近期，人機介面和相應的人工智慧技術漸趨成熟，機器人公司才得以結合語音識別、電腦視覺和機器學習等技術，推出符合市場需求的機器人。

拓墣資深經理柏德葳表示，語音互動機器人已推出多年，但銷量表現普通。直到近年，一些可操作家電產品、連網搜尋功能的語音助理機器人問世後，才成功掀起IT大廠與新創公司開發機器人的熱潮。

如亞馬遜在2014年底推出的Echo，2016年銷售量達到520萬台，在整體服務型機器人應用市場中，表現最為突出。

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院最新報告，2016年整體服務型機器人銷售量中，語音助理機器人占市場最大宗，市占率近5成；其次為掃地機器人，市占率近4成。

柏德葳指出，未來語音助理機器人除了持續強化語音辨識、互動能力外，也將透過機器學習技術，進一步了解使用者的情緒、習慣，能在適當情況下提供必要的協助，或採取合適的應對行為，朝向個性化發展。

趨勢三：機器人醫學

第三，機器人醫學領域將大有可為。人口老齡化和護理人員短缺，機器人可用在老年人的疾病照護和術後恢復上，加上AI技術提升，機器人可望以更人性化、更有耐性的方式給予病人協助。

像是法商Medtech的手術機器人ROSA，可大幅縮短癲癇手術時間的三分之二，麻州大學醫學院神經外科系主任Mark Johnson解釋，ROSA機器人已被用於輸送導管、遞送危險性的化學物質，或是協助其他神經外科手術。不過，由於人體構造高度複雜且獨特，機器人在手術中要做到完全的自主，仍然很遙遠。

趨勢四：人機互動

第四項趨勢是關於人機互動，仍需要更精良的AI技術。LiveWorx的專家認為，雖然已有不少機器人如Jibo等進入消費市場，或像是安全和引導型機器人，也開始在機場進測試，不過，社交型機器人在應用軟體上仍面臨極大挑戰。

舉例來說，現階段如Amazon的Alexa，使用者得先喚醒機器人，並透過極短、簡化的語句來發號施令，這和人與人之間的互動仍有距離。如果要讓機器更接近人類互動方式，必須透過語言、手勢、臉部表情，而這些反應需要進一步整合相機、麥克風和其他輸入（input）方式。

趨勢五：無人機送貨

最後一大趨勢是關於無人機送貨。iRobot的聯合創辦人Helen Greiner表示，無人機在飛行前會先透過GPS定位，到達定位點後，可先掃描該地區是否有人或其他障礙物，接著再緩緩將包裹垂降至地面，無需著陸。

不過Helen Greiner也提到，目前主要的物流成本來自卡車送貨，發展已高度成熟，在未來幾年，無人機運送包裹仍會聚焦在小型包裹、緊急訂單上。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。