紅綠燈終結者?Starling Crossing 讓您過馬路無需停看聽
紅綠燈終結者?Starling Crossing 讓您過馬路無需停看聽

過馬路前要先停看聽,是與國小健康操並列國民教育最基礎的一環。然而馬路如虎口,在陰暗的下雨天特別危險,即使提高警覺,行人還是容易因光線不足,處於駕駛的死角進而釀成悲劇。

Starling Crossing
圖/ 翻攝自 Umbrellium 官網

來自英國的 Umbrellium 團隊致力打造智慧城市的發展,合作客戶遍佈世界各地,包括知名企業 Samsung、Cisco,及美國紐約建築聯盟、紐約大學等。這次與保險公司 Direct Line 合作,在倫敦南部裝設一套智慧過馬路的系統 Starling Crossing。此系統使用易於理解的道路標記和顏色,並適時動態反應不同的情況,來更改行人過馬路的模式,優先考慮行人的安全。技術原理為:在道路內裝設攝影機,能辨識及追蹤區域內的任何物體,並且計算和預測物體的軌跡及速度,藉由控制超過 666 盞 LED 燈的變化,改變交通號誌的佈局。

Starling Crossing
圖/ 翻攝自 Umbrellium 官網

如當系統偵測到行人要過馬路時,地上的 LED 燈即會出現斑馬線的樣式,還會根據人流量調整斑馬線寬度;當您分心低頭滑手機卻處於危險區域時,LED 燈會在周遭亮起紅色的警示燈提醒您。然而不只是行人,汽車在行駛時也會受到 LED 燈的指示,若有小孩誤闖馬路時,指示燈會在物體周遭亮起緩衝區,提醒司機行駛避開該區域。還可根據不同的環境條件改變佈局,如在潮濕天氣設置較大的行人緩衝區,或使特別污染的車輛遠離學校路口。

關於預測技術部分,利用生物學上「共識主動性」的原理(當偶然一兩隻白蟻將泥塊堆疊在一起,會引發蟻群瘋狂築巢的現象),Starling Crossing 能夠監視長期用路人的需求,例如大多數人從捷運站出來會過斜對角馬路,系統便會將斑馬線設置成對角線並留有相應的安全緩衝區。

Starling Crossing
圖/ 翻攝自 Umbrellium 官網

該系統的設計理念以人為本,使行人能以想要的方式穿越馬路,而不是告訴他們該做什麼,提高人們感知而不分散其注意力,突出人與車之間的安全關係。希望 Umbrellium 團隊也能注意到台灣的馬路奇觀,共同合作解決人車互不相讓的交通亂象!

Starling Crossing
圖/ 翻攝自 Umbrellium 官網
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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