滿滿高質感開箱照！亞馬遜新功能讓你網購就像在滑Instagram動態時報|數位時代 BusinessNext

圖片為主，打造可購買的動態時報

Amazon Spark已經進行了數個月的beta測試，在今天正式開放美國用戶使用，這項功能的靈感來自Instagram，用戶可以發佈跟商品有關的照片、想法、評論，整體介面設計以「圖片為主」的動態頁面呈現。

點擊照片時會跳出亞馬遜對應的產品頁，用戶可以在貼文下回覆留言及笑臉，整體設計及體驗非常類似社群平台。亞馬遜希望望透過Spark，讓跟商品有關的社群活動能導回到亞馬遜的網站，將社群力轉換為實質購買力，《Product Hunt》評論，可以將Amazon Spark視為Pinterest的競爭者，創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）正要攻下Pinterest，不過現階段Spark只能在Amazon app上使用，電腦版還不支援這項功能。

型塑獨特產品氛圍，讓人一不小心手滑購買

使用Amazon Spark前，會先要求用戶至少選擇五項感興趣的商品，系統會以這項資料為基礎製作出客製化動態時報，透過圖文創造出跟顧客興趣有關的「意象」及「氛圍」，讓商品跟顧客的興趣做更綿密的連結。

《TechCrunch》評論Amazon Spark瀏覽起來蠻類似「開箱文」的，雖然穿插滿滿的照片，但並非銷售氣息濃厚的商品照，而是類似Instagram經過高度編輯的照片，試圖型塑出跟商品有關的風格、意象激發顧客購買的慾望。

照片中的商品若亞馬遜有販售，會在照片的右下角看到一個購物袋的icon，旁邊的數字則會告訴你照片中有多少商品可以購買。過去Instagram其實也推出多項工具，包括Tag品牌、建立商品資訊等讓顧客更容易下單，但Instagram一直被許多品牌商詬病的是導購能力不夠強，而反觀Spark則是輕輕一點就能跳轉到購買頁面，讓人容易一不小心就手滑購買。

某種程度上，亞馬遜將Spark視為另類的商品評論網，讓用戶透過高品質的圖片「不經意」的就跟商品邂逅，這跟許多品牌商會找網紅在社群平台上發佈業配文的概念類似，外媒《The Verge》推測，未來功能發展成熟後，也許能透過在Spark上發布內容賺錢。

不過並非人人都可以在Spark上發布內容，必須是Amazon Prime會員身分才能發文，一般會員只能單純瀏覽內容。

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

AWS 最新《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，剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會。

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。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

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。

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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