台灣智慧家庭滲透率不到1%,中保無限家要用實體店敲開市場大門
台灣智慧家庭滲透率不到1%,中保無限家要用實體店敲開市場大門
2017.06.15 | 物聯網

「我們一開始是走智慧家庭,後來發現這一塊的速度不會那麼快。」中保無限家執行長林建涵表示,目前台灣的住家有800萬戶,但有安裝物聯網裝置或居家安全系統的家庭比例卻不到1%,中保無限家的目標是要突破現況,用更多的實體店面敲開市場大門。

中保集團在2015年推出「中保無限+」品牌,作為一個物聯網平台,整合中保雲端系統、App與居家監控、健康照護服務等業務。過去兩年,中保集團從保全業轉型成家庭服務業,卻也讓林建涵看到了台灣在發展智慧家庭時的侷限,最重要的門檻是:產品不夠多。

產品不夠多,成智慧家庭侷限

林建涵表示,舉例來說,亞馬遜的智慧喇叭Echo在美國賣得很好,是因為消費者到百思買(Best Buy)等商店時,可以買到能與Echo連動的產品,但這點在台灣並不成立。以智慧家庭產品最多的三個地方中國、美國、韓國來看,只要是有無線功能的產品,通常不會通過NCC檢測,在海關就會被卡住。回到台灣,台灣廠商做的幾乎都是代工,沒有發展自己的智慧家庭品牌,而且因為台灣市場不夠大,產品也多是外銷。

台灣在智慧家庭的發展限制多,在林建涵看來,這是一個雞生蛋、蛋生雞的問題,沒有產品很難推起來,「智慧家庭的精神是連動,但台灣的產品不夠多到能做這樣的事情。」不過,他也說,物聯網有分很多種,中保無限家還是可以選擇做自己能切入的領域。也因此,這兩年集團在推物聯網時,還是決定回歸到以保全起家的中保集團過去的專業:居家安全。

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中保無限家執行長林建涵表示,中保無限家在推物聯網時,還是決定回歸到以保全起家的中保集團過去的專業:居家安全。
圖/ 蔡仁譯攝

轉攻「安心」牌

例如,利用App進行居家監控,當偵測到一氧化碳濃度過高時,可以預先示警;或是自動切換瓦斯;當兒童回家時,向父母推播回家安全通報等。林建涵認為,現在很多人在談物聯網時,講的是你在手機上可以看到、操作很多東西,但其實物聯網真正的用處不是讓使用者主動去執行,而是在你需要時自動幫你處理好,「比如說你昏倒在家裡,你難道還要自己去開啟通報嗎?」在中保無限家的概念裡,是讓sensor(感測器)自動感應、通報,在緊急的時候派上用場,不再需要手動處理。

上線兩年多,中保無限家已累積4萬名用戶,每年增加一萬五到兩萬名用戶,成長速度很快。目前商務與家庭的比例約為7:3。從商務用戶來看,以餐飲、零售、房仲業居多。林建涵提到,2015年集團將系統升級,當初商務用戶對於手機連動的概念非常有興趣,因此中保也在監控功能以外,進一步加入管理概念。

例如,店家除了可以透過App看店裡的監控影像,還能透過與POS機連結,知道結帳時哪些品項賣得好,並藉此調整進貨、倉儲的狀況,中保無限家希望做到的是,透過減少浪費、增加營收,為客戶帶來更多附加價值。「安全系統是大家平常都沒感覺的,在虧錢或是手頭緊的時候會想說:『喔可能沒小偷了。』然後就砍了這個預算。」林建涵說,為了不要讓客戶有這樣的感覺,中保現在不只是賣東西,而是要做一套可以讓客戶長期使用的系統。

實體門市再展店40家

雖然目前中保無限家仍以商務用戶為主,但林建涵也表示,希望未來兩、三年,能進一步把比例從7:3變成5:5。「台灣有800萬戶住家,台灣的空間是很大的,教育上要花一點時間。」

這也是中保無限家為什麼在去年開設第一家實體門市「中保無限生活館」,透過居家安全系統的展示,以及結合咖啡廳、麵包店的複合式門市型態,做更多的宣傳推廣。目前中保無限生活館在台北、新北市已有12家門市,選址不以市區為主,而是選擇設立在家戶數多的社區,希望能擴及到更多一般民眾。「很多人走進來,問說中保有做這些喔?以為我們只做保全,但其實我們已經做得更多。」中興保全副總經理朱漢光說。

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中保無限家計畫以一個月展店2、3家的速度,今年目標在雙北市拓展到40家實體門市。
圖/ 蔡仁譯攝

實體門市效應勝過廣告

朱漢光也表示,實體門市帶來的效應也比電視廣告更高,除了因為選址的成本不高外,未來中保集團還預計將門市跟全台超過60家分公司整合在一起,將身為費用單位的分公司以及利潤中心的生活館的費用攤平。

即便台灣在發展智慧家庭上仍有侷限,但中保無限家仍看好未來發展前景,計畫以一個月展店2、3家的速度,今年目標在雙北市拓展到40家實體門市,「透過這些demo site(展示中心),我們現在要做的就是必須趕快增加消費市場的接受度。」林建涵說。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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