[Meet IoT Salon #12] 你真的理解 IoT 嗎?廣達電腦技術長張嘉淵:透視其本質仍是Data Business!
[Meet IoT Salon #12] 你真的理解 IoT 嗎?廣達電腦技術長張嘉淵:透視其本質仍是Data Business!

邁入第十二季的 Meet IoT Salon,恰逢睽違 17 年再次於台灣舉辦的 WCIT 世界資訊科技大會,為一同展現台灣強大資通訊實力,因此首次將 IoT Salon 由封閉邀請制的活動,於 WCIT 期間舉辦半開放式的 Meet IoT Salon 國際版。

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中華開發創新加速器總經理、數位時代顧問郭大經。
圖/ 吳晴中攝

會中邀請到中華開發創新加速器總經理、同時也是數位時代顧問郭大經主持。郭大經認為台灣本身就是一個很大的生態系,不一定需要 BAT 才有未來,透過 WCIT 可以讓更多人知道 IoT Salon 的內容,未來就會有更多企業交流和可能性產生。

IoT 是什麼?是新生態系是 AI 更是 Data Business

—廣達電腦 技術長暨副總經理張嘉淵

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廣達電腦技術長暨副總經理張嘉淵。
圖/ 吳晴中攝

IoT 對於大型 ODM 是挑戰還是未來?而我們為什麼要 IoT? 過往數據通常都是來自於使用者所產生製造的資料,但是現在不同,數據及資料都是來自於機器製造、訓練,也因此機器學習、巨量資料的概念自然而然衍生,也因此可以將 IoT 的一面視為 AI,所以回到最簡單來看,其實 IoT 仍是一門 Data Business。

最重要的是我們要去如何定義我們的工作,因為這樣你才知道你要什麼,需要抓什麼資料,你要用機器學習還是深度學習。所以很多種應用會有他各自不同情節,根據不同情節又會有不同的框架。IoT 的時代裡,你要思考的是你如何跨整合,你如何有系統地使用,更在最後能創造出更聰明的價值。

現今與過往也不同,你要思考的不僅只是該如何加入這一條產業鏈,你要思考的是你要如何成為這生態系的一份子。這也是為甚麼今天像是創業小聚、IoT Salon 重要的原因,因為現在涵蓋的技術是一個聚落,而非單純的產業鏈,只有透過彼此互動、有機的方式,才有可能在這時代創造出更大的可能性。

Q:們也會接規模較小的公司業務嗎?
A:關於企業規模這點其實不是那麼的重要,因為事實上現在許多小公司也會有很大很厲害的專案,大企業也不見得每次都會推出較大的專案。但重點是,無論規模大小,廣達能否在各種規模的任務都可以彈性應對。

Q:研華在物聯網時代扮演的是平台的角色,廣達會有什麼樣的管道及方式讓中小企業等方接近合作使用?
A:廣達其實沒有制定特定規範要別人如何,廣達會以 Case By Case 的方式彈性應對及調整。

以前有我們,下一個破千億的產品品牌一樣會有 ARM

—安謀國際科技 (ARM Taiwan) 物聯網事業群業務 總監粘靜芳

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安謀國際科技 (Arm Taiwan) 物聯網事業群業務總監粘靜芳。
圖/ 吳晴中攝

根據 EIU 的報告指出,隨著物聯網的速度加快,市場規模及發展機會增加之虞,企業也正面臨到極高的物聯網基礎建設建造成本,以及需要連接各項軟硬體的風險。ARM 在與企業合作時也深刻感受到這樣的困擾存在,因此推出 SaaS 解決方案 Mbed OS。

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ARM Mbed OS 在物聯網中所擔任角色。
圖/ 截圖自 ARM IoT Salon 簡報內容

ARM 提供的方案也能夠連接其他大廠的服務以及設備,並且特別注重資安方面的支援。在物聯網時代即便方便、能帶來巨大經濟效益,但資訊安全仍然不可以忽略。過去幾年來,已經有一千多億個行動裝置內有 ARM 的產品,ARM 深信下一個破千億商品仍會在 ARM 誕生。

Q:如何才能使用 ARM的服務?
A:使用者付費概念,只要你認為你的裝置需要被管理,你就可以透過 B2B 來尋求服務協助。而且重點是,與傳統 IP 相比,門檻及收費都不高。

Q:用 ARM服務 最大的好處是什麼?
A:Security!ARM 從底層架構開始,因此對於這部分相較於他廠而言較強大。

Q:AIoT 來臨,ARM 過往畢竟是 CPU 霸主,那 ARM 在 AI 時代有什麼布局?
A:AI 這塊 ARM 積極參與各項活動,並且持續鎖定具有技術力的新創,希望透過併購等方式進一步加強在 AI 領域的實力。

ERP 專家要轉行!鼎新電腦用智匯平台搶灘新零售

—鼎新電腦股份有限公司智能零售應用中心 總經理蘇淑娟

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鼎新電腦股份有限公司智能零售應用中心 總經理蘇淑娟。
圖/ 吳晴中攝

鼎新在過去 35 年來的發展,大家都被深植「鼎新電腦=ERP」的概念,但事實上鼎新早已非 ERP 而已。物聯網時代中,鼎新認為最關鍵的其實是各個產業落地後會如何應用。近年來鼎新除了過往 ERP 業務,新的領域則是鎖定於零售業,希望在零售業的智慧應用發展能殺出一條血路。

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鼎新 O2O 智能一體櫃。
圖/ 截圖自鼎新 IoT Salon 簡報內容

而鼎新如何在零售業開拓疆土呢?這需要回談到鼎新所認為的互聯生態三元素「端、應用、平臺」。鼎新基於過往 ERP 的基礎,連接企業的端裝置,進一步推出鼎新O2O智匯平台(貨架)。新技術引進就是在互聯網基礎下透過科技讓內部服務客戶的效率提升,甚至統整科技應用創造新的商業模式,這也就是近年來大家所談新零售的重點。

Q:智慧貨架目前開始推廣了嗎?主要在哪個產業?
A:目前已經開始推廣了,主要在連鎖藥妝門市等需要陳列商品的產業推廣,因為這是可以加強企業資訊蒐集、導購的整體系統及流程。而超乎想像的是,品牌廠商在這部分也有很大的需求,因為對他們來說它們很難掌握終端消費者的樣貌,因此對他們來說幫助會很大。

Q:目前全都in-house,還是有招募夥伴?
A:其實你看就是一個軟硬結合,我們是軟體起家,但是硬體對我們來說比較困難,因此我們也積極尋找硬體夥伴、感測領域相關夥伴可以一起進來合作。

資料的 Power 無限大!現觀科技帶你預測使用者未來

—現觀科技股份有限公司Mobility Intelligence 副總張孝澤

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現觀科技股份有限公司Mobility Intelligence 副總張孝澤。
圖/ 吳晴中攝

現觀科技最初是從 MIT Media Lab 所 spin-Off 出來而成立的公司,早期主要火力集中在火外市場開發及拓展,因此舉凡歐洲、美洲都有現觀科技的服務客戶。網路世代最有趣也最可怕的地方在於,只要使用者握著帶有網路的行動裝置,無論走到哪裡都會被記錄足跡,業者都能夠掌握得到,但也因為如此,現觀科技的技術能協助電信業者回溯使用者的行為。

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現觀科技全球業務足跡。
圖/ 截圖自現觀科技 IoT Salon 簡報內容

現觀科技要告訴客戶的是,透過資料,企業就能夠擁有知道何時、何地、何為的力量,更進一步預測接下來使用者的行為並且相對應調整接下來的策略及規劃。但是使用者也不需要擔心,因為這些資料都會被去個人化並且匿名,也因此隱私部分絕對無虞,長久下來也能夠收到來自業者更好的服務提供。若未來各個產業都能夠應用其技術,將能夠創造整體更大的效益。

Q:現觀科技的商業模式是什麼?
A:現觀科技的平台要做的就是透過提供電信業者服務,進一步接觸廣告、行銷端的 Media Agency,然後三方合作。可以知道的是,透過三方合作,在資料隱私確認無虞之下,三方及消費者都能夠有更大的效益產生。

Q:跟 Appier 不一樣的地方?
A:我們沒有要把所有資料都收擁在自己的雲端上面,我們希望能跟全世界的電信商合作,並且讓資料發揮更大的價值。另外,我們近十年來也都沒有任何增資,主要就是因為現行業務已經可以支撐公司的發展了。

像通訊軟體般輕易聯網,物聯智慧要串起你的生活

—物聯智慧股份有限公司 董事長郭啟銘

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物聯智慧股份有限公司董事長郭啟銘。
圖/ 吳晴中攝

物聯智慧創辦人最初創業想法來自於如何讓一支 IP Cam 可以讓不懂網路的人聯網,而物聯智慧目前在做的就是努力讓物品像 Skype 等通訊軟體般輕易連結,在物聯智慧的想像中,Skype 等通訊軟體其實就是 P2P 互聯,也就是所謂的點對點,也因此物聯智慧著重於如何讓手機對設備、設備對設備,透過雲端或是點對點方式,就能夠全都串起。

其實憑小公司做這樣的事情很辛苦,但是努力到現在還是有一點成果,目前全球有 2,500 萬台裝置是使用物聯智慧的服務,而且根據統計,平均任何時候都保持在 1,000 萬台裝置同時上線,希望明年能達到 5,000 萬台裝置使用。

Q:選擇你們的服務的好處是什麼?
A:小米曾經有個子品牌使用物聯智慧的服務,在其產品售價中有 3% 需要給物聯智慧,但是他們高層跟我們說,雖然不想可是不得不,因為網路的世界太複雜,要達到你們的技術需要花費四、五年的時間,太耗成本了,因此我們是具有技術門檻存在。

塔奇恩是你的眼,不只辨識更要讓機器人自主定位

—塔奇恩科技 創辦人陳忠信

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塔奇恩科技 創辦人陳忠信。
圖/ 陳凱爾攝

塔奇恩科技著重在人工智慧領域的技術發展,並將這樣的技術應用在服務型機器人的使用。目前的技術集中在機器人視覺自主定位系統開發,也可以稱為機器人的眼睛。最主要在於技術能讓能機器人於複雜與未知的環境中自主學習定位與導航 ,尤其機器人未來應用範圍將擴大到商用與家用等更複雜並貼近日常的生活情境,得隨著不同的環境適時做出反應,因此機器人辨識勢必是未來機器人必要的功能之一 。

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塔奇恩科技開發出的系統與現有市場方案的比較。
圖/ 截圖自塔奇恩科技 IoT Salon 簡報內容

有別於目前主流透過Lidar主動發射光源偵測周遭環境,目前塔奇恩科技的機器人辨識所使用的技術為被動接收光源,能源上較不耗電、體積小,同時也降低光波所造成的人體傷害,安全性較高,適合用在需要多與人互動的陪伴型機器人、保全機器人、物流機器人等。

Q:塔奇恩科技是以一個 Camera、還是一個部位來出貨?
A:一整個 Project,會將深度辨識的項目鑲嵌入內,包括硬體、軟體同時出貨。目前最大應用是應用於影像辨識,但是團隊還提供更深度的資訊提供,這就是與其他做影像辨識的團隊最大的差異。

Q:如何使用一般的 Camera 做到深度辨識?
A:這個就是團隊的技術所在,也因此我們能夠不像是市場上兩個 Camera 才做到深度辨識。

打造用電設備的心電圖,簡單方案也能省下鉅額能成本!

—展綠科技股份有限公司 總經理吳仁作

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展綠科技股份有限公司總經理吳仁作。
圖/ 吳晴中攝

回顧台灣的能源歷史事件,電線走火及相關事件層出不窮,而我們一直喊著要建智慧電網,讓能源更有效率、更正確地被記錄及應用,可是回到現實層面,要達到這些最終目標,過程中所消耗的成本以及要跨越的技術門檻是十分地高。

展綠科技的技術及提供的產品最主要應用於 3E,3E 指的就是電子(
Electricity)、能源(Energy)、地球(Earth)
。希望透過電子科技應用於能源領域,讓地球能夠越來越好。其提供的方案就是,不需要插電也不需要更換電池,只需要找到電源線將其勾住,這樣就完成安裝,最重要的點在於,用戶必須學會如何使用 App。過程中的數據都會送到雲端空間,透過簡單的方式,就能夠抓到遙遠距離外的工廠、或是其他應用場景的電力使用情況。

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展綠科技提供方案應用場景。
圖/ 截圖自展綠科技 IoT Salon 簡報內容

除了電力使用狀況,更進一步用戶就可以清楚電線耗損情形以及設備是否需要更新或是汰換,進而達到工廠的維安以及長久的成本攤提換算,對於企業以及整體社會而言都十分有助益。

不用高昂成本室內也能發電!飛立威讓你的裝置就是發電器!

—飛立威光能股份有限公司 總經理徐旻宏

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飛立威光能股份有限公司總經理徐旻宏。
圖/ 吳晴中攝

未來每樣都東西都聯網之後,最重要的就是這些聯網裝置的電力來源,飛立威要成為這些裝置的電力來源供應者。

飛立威團隊共同研發出的可撓式波導光伏技術 (Flexible Waveguiding Photovoltaics),搖身一變讓太陽能板擺脫傳統「厚、硬、重」的包袱,希望透過這樣的改變讓更多人能夠輕鬆運用太陽能源。

太陽能板的應用領域非常廣,大至建築小至衣物都是它的版圖。未來物聯網時代來臨,企業勢必會面臨到每項裝置的能源來去問題,如果企業能夠洞燭先機先將能源這塊安置妥當,那麼未來就不需要回頭擔心。,可以專心在物聯網時代搶攻市場也一同為地球環境努力。

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本文授權自《創業小聚》,作者:許為傑

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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