買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
買HTC團隊補齊研發戰力,Google實現硬體野心的下一步是什麼?
2017.09.21 | Google

Google正式宣布以11億美元併購宏達電旗下負責Pixel開發的2千人團隊,也再一次揭昭Google對硬體的野心。

併摩托羅拉是為專利,買HTC團隊才真正要攻硬體

這次併購案可能會讓很多人想起,Google曾在2011年以125億美元買下摩托羅拉移動(Motorola Mobility),但這兩起併購案其實有很大本質意義上的不同。首先,六年前那場併購主要瞄準的是專利,不是硬體。當時Android正在起飛,卻也面臨專利威脅,身為領頭者的Google需要專利保護自己,也力保Android生態系的延續。

另一方面,對當時的Google來說,Android作業系統雖然已經廣泛受到三星、HTC、LG等各大手機廠商採用,但當時黑莓的BlackBerry OS、諾基亞的Symbian都還有一息尚存,微軟對手機市場也一直虎視眈眈,另外三星則是一直想開發自己的作業系統,因此Google還是必須顧慮其他手機品牌商的感受。

而且Google推廣Android的主要目的是讓更多人使用Google服務以獲取數據資料,至於賣硬體的微薄毛利從來就不被Google放在眼裡,做硬體在當時沒有急迫性也沒有必要性。這也是為什麼市場會形容當時的摩托羅拉移動在Google就宛如一個爹不疼娘不愛的孤兒,時隔三年,就被以29億美元轉手賣給聯想。

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Google在2014年將摩托羅拉移動賣給聯想

但時移事易,如今就像微軟可以毫無顧忌地開發Surface系列產品直接與硬體品牌夥伴對打一樣,當Android系統的江山底定,即便硬體夥伴對Google跨足硬體有怨言,卻已無法說離開就離開;加上軟硬整合能力直接關乎Google未來在物聯網、AI世代的戰力,都迫使Google必須採取一連串更積極的作為來解決Android開放系統過於破碎化的痛點。

新部門、新主管、新品牌,Google不再掩飾對硬體的野心

首先,Google在去(2016)年4月正式整合了過去分散各地的Nexus手機、Chromecast等產品線,成立獨立的硬體部門,同時還延攬摩托羅拉前總裁,現任Google硬體資深副總裁奧斯特羅(Rick Osterloh)擔任部門負責人。隨後在2016年的Google I/O大會上,Google也進一步發表首款Google品牌手機Pixel,不再與華為、LG等其他品牌廠聯名。而今(21)日宣布買下HTC過去配合Google開發Pixel手機的2000人團隊,更進一步展現出他們在硬體發展的決心。

雖然Google過去採取ODM的合作方式可以是一種方法,但智慧型手機市場競爭激烈,速度、品質都可能影響戰局發展,特別是當你要面對的是蘋果這樣的頂尖高手時,更是任何細節都不能放過。

而且也別忘了,智慧型手機產業雖然已經相當成熟,還是不斷有新技術在演進,如在蘋果發表會上受到關注的臉部辨識功能Face ID,其實就需要一定的硬體開發整合門檻。而這對於缺乏硬體基因的Google來說,絕對不是一件容易的事。

但與其要自己從零到有打造新硬體研發團隊,擁有雄厚資本的Google,碰上了有資金需求和新發展規劃的HTC,自然是直接將一個擁有多年經驗的成熟硬體開發團隊併進Google更具效益。而且相比於Google之前對摩托羅拉移動和智慧溫控器Nest等的併購案,HTC團隊和Google早有多年合作關係,相信也有助於加快度過磨合期。因此就像奧斯特羅今日在記者會上說的:「Google的硬體發展還在初期,這(指併購HTC Pixel研發團隊)可以為我們邁開很大一步。」

補齊硬體研發實力還不夠,Google的下一個挑戰是什麼?

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Pixel去年發表時雖然得到不錯的評價和關注,但出貨卻不太順利
圖/ 截自Google

不過真正要把硬體做好,Google恐怕還得再多跨好幾大步才行。

事實上,從去年Pixel手機發表後,供貨不順和頻頻傳出災情的狀況不難看出,硬體研發不是Google唯一需要補上的洞。畢竟相較於過往Google開發出新功能只要放上網路就可以快速觸及數以億計的終端使用者;硬體則是在研發設計之後,還要經過製造、測試,採購、管理上千、上萬項料件、庫存,以及經營通路和行銷宣傳,最終才能抵達消費者的手上,而且別忘了還有售後服務的工作要做。這無疑是一條相對更長,且對Google也更陌生的一條路。

回想智慧型手機剛起飛的那幾年,HTC的研發設計能力其實相當受到全球市場肯定,但後來因為缺乏掌握關鍵零組件供貨的能力,又比不過別人的行銷宣傳財力,也就逐漸失去市場佔有率。而現在對Google同樣是如此,縱使有能力做到最好的軟硬體整合,設計出頂級手機,但若無法承諾一定規模的出貨量,那零組件業者也會很現實地將對你的供貨排序往後移,更別說新技術生產初期的良率通常比較低、產能也小,那有機會搶先應用的品牌商也就更少了。

Apple iPhone Event
蘋果堪稱是軟硬整合的模範,但靠得絕對不只是研發能力而已

再往後走,還要面臨通路關係、行銷實力,以及售後服務的考驗,才能觸及終端消費者市場,也只有產品到了消費手上,才能真正展現出影響力。但這些環節其實也都不是Google過去擅長的工作。

而且別忘了,Google或許走出了新的一步,但在軟硬整合這條賽道上,Google不是唯一的參賽者,前方已經有遙遙領先的蘋果,周遭則是環繞著微軟、Facebook、Amazon、三星等強敵,各有各的優勢。或許Google會持續併購、挖角,也可能自己重新打底來彌補不足,唯一可以肯定的是,在抵達終點線之前,Google仍然有許多坑洞待跨越。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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