SIGFOX亞洲運營商優納比:IoT會重新帶起硬體量產,台灣廠商要一起打國際市場
SIGFOX亞洲運營商優納比:IoT會重新帶起硬體量產,台灣廠商要一起打國際市場
2017.07.17 | 物聯網

對法國物聯網公司SIGFOX亞洲運營商優納比(Unabiz)來說,在拿到台灣首發物聯網頻段二類電信執照的一個月後,才是真正忙碌的開始。「拿到執照後,跟我們聯繫的公司大概多了五倍吧。」優納比總經理邱賞恩說。除了許多先前仍在觀望的廠商,主動洽談合作可能之外,對優納比來說,目前的首要任務,是要開始建立起台灣的物聯網生態系。「拿到執照後會增加速度,前十個月走比較慢,我們要跑更快,因為這個市場不會等。」他說。

優納比總經理邱賞恩
優納比總經理邱賞恩認為,優納比在拿到電信執照後,目前的首要任務,是要開始建立起台灣的物聯網生態系。
圖/ 優納比

優納比的新加坡經驗

優納比是法國物聯網公司SIGFOX在亞洲的運營商,在台灣市場之前,新加坡市場已在今年2月邁入商用化。邱賞恩說明,去年10月優納比在新加坡拿到執照,花了3個半月將網路覆蓋率鋪完新加坡95%人口。

他觀察,新加坡有很多新創、軟體公司,目前透過SIGFOX的網路,已經慢慢產生許多有趣的應用,「有些真的很好玩。」邱賞恩舉例,像是其中一個就是mouse trap(捕鼠器)的應用,過去用捕鼠器抓老鼠,是等裝置抓到老鼠後,再由人員去定時回收,但有時會發生的情況是,當人員沒有即時查看,老鼠就不小心跑了出去,於是新加坡一家捕鼠器公司,就在捕鼠器上裝上感測器,當抓到老鼠時,就推播通知給相關人員,「新加坡地方小,但捕鼠器的量其實很大。」他笑說。

另外,新加坡政府的態度也很積極,喊出2020年要有一億個裝置聯網的目標,就有像是由政府主導,在各個風景區的樹木裝上感測器,藉此掌握樹木的生長狀態,避免老去的樹枝掉落傷到遊客。從技術層面來看,SIGFOX技術的最大優勢是可以解決成本跟量的問題,「突然間,不能做的都可以做了,這都是新的應用。」邱賞恩認為,整體來說,新加坡跑的速度很快,優納比2月在新加坡商轉,今年底的目標是超過100萬個裝置,都要連到SIGFOX網路上。

台灣機會:IoT會重新帶起硬體量產

回到台灣,如果新加坡的優勢在於軟體跟應用,那麼台灣過去在硬體設計、量產管理上長久累積的經驗,依舊還是最大的優勢。「目前物聯網很多都是做軟體,對手都在加州或是歐洲,台灣要做得好當然有機會,要很拚。但台灣的強項硬體,這些他們都不厲害,而且價格通常很高。」邱賞恩說。

他認為,硬體還是台灣非常強的優勢,要從硬體去重新思考,IoT會把硬體量產重新帶起來,千萬不能放掉這個優點。現在大家談IoT,會談手機、App的應用,但物聯網的本質在於物,如果要像研調機構Gartner預估,2020年達到204億個聯網裝置,勢必得開拓新的市場,應該去想的是物能給出的訊息是不是有趣,又要怎麼把它連結起來。

不過,邱賞恩以優納比過去與台灣公司接觸的經驗來看,目前的情況是,新創公司通常有很多想法,但大廠的態度還是趨於保守,「態度還是接單接單接單,你接單我就做。」最重要的還是心態的轉換,從過去做筆電引導到做新的產品,擺脫代工島思維模式,才能開始做一些智慧城市的應用,「創新是你要冒險,要有點風險、肯投資,我可以有好的價格做少量,因為之後會飛起來。」

串生態系,攻全球IoT市場

邱賞恩說,優納比現階段在台灣最優先的工作,除了鋪設網路之外,其中一個重心就是建立起生態系,讓各個產業的應用逐漸長出來。優納比生態系統經理鄒宏平認為,簡單來說,就是「串」這個字。「做服務運用的只是符合市場需求,他需要能做產品的;做產品的要夠符合客戶又要可以標準化,可以出口到外國,他就需要量產的公司來協助;中間還會需要系統整合商。我們現在做的就是想把這四個連在一起。而政府的角色則是可以在所有環節都補貼。」

而要把整個產業鏈串起來並不是一件容易的事。優納比計劃做的還有教育市場,例如先前在新加坡就推產學合作,透過與大專院校、教師的合作,帶動學生投入發想更多物聯網應用,現在也正把同樣的模式移植到台灣,希望帶動漣漪效應,讓市場能真的動起來。

預計2018年完成60國基礎建設佈建

目前,SIGFOX全球網路覆蓋率已達32個國家,預計2018年將完成60個國家的基礎建設佈建。邱賞恩也強調,物聯網市場是全球市場,優納比未來希望看到的是台灣廠商所研發的系統,可以向外輸出,攻全球市場。「你可以把它想像成一種新的語言,32個國家都聽得懂的語言,讓台灣學這個語言,賣到32個國家。」

優納比初步的網路佈建計畫是要在今年8月底覆蓋六都人口80%,預計明年第四季達到95%,目標9月時合作夥伴能擴大到60家規模,今年底前在台灣有實際的商業的應用出現。邱賞恩也透露,目前已經有地方政府透過SIGFOX網路,投入智慧交通應用,預計今年第四季能看到相關應用,「台灣有優勢,討論OK,但重點是要行動,這不是研究,這已經是ready的東西。」

關鍵字: #物聯網
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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