手機貼牌市場大混亂
手機貼牌市場大混亂
2005.05.15 | 人物

今年三月二十五日,中興通訊贏得了一場對假冒貼牌手機廠商的勝利。按照深圳市中級人民法院的判決,深圳華海通信有限公司因為偽造銷售假冒中興註冊商標「ZTE」、「ZTE中興」的手機產品,被法庭判決賠償中興公司五十萬元損失。

**惡性循環的貼牌手機

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「我們現在內部管理流程上有一套正規的操作方式來打擊假冒貼牌手機。」中興通訊手機事業部品牌管理部張偉表示。與此同時,中興通訊還組織一個專門的團隊來負責打擊假冒貼牌手機,「國產手機廠商的競爭本來就大,這種貼牌手機會損壞正規廠商的聲譽和市場形象。」
「貼牌氾濫是從二○○年下半年開始的。」有多年手機銷售經驗的迪比特執行副總裁彭新淼指出。在此之前的貼牌商,基本上還是採取與擁有牌照的廠商合作方式,當時的牌照租借費用也比較貴,市場的牌照費用最高為每台六十元。而且當時貼牌還按照正常的程序向資訊產業部申請入網許可證,時間的週期比較長,貼牌市場相對比較規範。貼牌的各種正規手續比較繁瑣,機型也不多,還有不少貼牌商因運作不暢而虧損倒閉。但從去年下半年開始,貼牌手機市場發生了巨變。
隨著國產手機廠商近兩年逐步崛起,一些廠商的研發實力也迅速提高。在這個過程中,很多研發人員離開原來的企業,轉而創業成立專門的設計公司。這些設計公司在一個「公板」的基礎上,往往能設計出相當多的機型,而貼牌商在拿到方案之後,可以很順利地找到生產廠商進行生產,並投向市場。
而且這些設計公司的抄襲能力相當強,很多貼牌手機的外觀都與三星等外資品牌手機相當接近,但是價格卻便宜一半左右,所以在一些中小城市銷售得相當不錯,這進一步刺激這些貼牌商向市場推出更多機型,加劇了假冒貼牌手機對市場的衝擊力。加上去年開始,手機整體毛利潤下滑,手機代理商生存空間受到打壓,又導致了很多手機代理商鋌而走險。

**杜絕關鍵在於政府公權力

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資訊產業部電信管理局副局長魯陽不久前對外發布消息,表示信產部將在今年內健全手機投訴的預警機制,建立手機質量情況通報機制,定期召開手機廠家會議,針對手機質量熱點問題提出有效解決辦法,同時對產品投訴率居高不下、質量和產品「三包」解決不好的手機廠商通報批評。魯陽同時表示,電信管理局將聯合國家工商總局,重點查處假冒偽劣無證銷售、轉賣冒用它人許可證銷售產品等違規現象,特別是對貼牌加工企業的進網許可標準情況進行審查。
「還是要看具體的行動吧。」一位國產手機廠商負責人對記者表示,潘朵拉的魔盒一旦打開,現在要蓋上就沒有那麼容易。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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