搶先Google、IBM一步，微軟推出秘密武器「Q#」，要讓量子電腦遍地開花|數位時代 BusinessNext

量子電腦（Quantum Computer）被視為是下個世代的運算工具，微軟執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）也曾將人工智慧（AI）、混合時境（MR）、量子電腦三者並列為未來重要的技術；Google、IBM、Intel也都虎視眈眈要搶攻這被視為明日之星的新科技，為了即早準備進入量子電腦的未來，微軟在本周宣布推出一款程式語言「Q#」，能夠協助開發者開發量子電腦的軟體，還喊出要在五年內讓量子電腦進入商業市場。

好不容易搞懂了AI、AR、VR、無人車這些最新的科技，量子電腦又是什麼？將會如何影響未來的世界？

別於傳統電腦，量子電腦運算能力加速

物理學家理察‧費曼（Richard Feynman）早在1982年提出將量子體系用於運算的想法，因此許多科學家開始投入量子的世界，並將量子電腦視為翻轉現代電腦科學重要的關鍵點，但量子電腦在1980年代技術並不成熟，大多處於理論推導的階段。

量子電腦比起傳統電腦擁有極快的運算速度，有別於傳統電腦是以簡單的0與1位元（bit）來儲存資訊，量子電腦靠的是量子疊加（superposition）、量子纏結（entanglement）兩種特性。量子疊加以量子位元（qubit）為單位，每單位可以是0或1、0與1相互疊加，共有四種組合，可以儲存更多、更複雜的資訊；量子纏結指的是量子位元可以分組聚合，讓電腦運算能力因此更為強大。

簡單來說，可以把傳統電腦想像成單一種樂器，量子電腦就像是眾多樂器組成的交響樂團，能夠一次同時演奏不同的段落，也就是說一台量子電腦，可以在短時間內完成一般電腦需要花上數十年才能解決的問題。

微軟執行長薩蒂亞·納德拉則曾用迷宮來比喻，一般電腦若要走出迷宮，需要不斷地測試、重來，直到找到正確的那一條路，會耗費許多時間，然而量子電腦能將資訊編碼，同步測試迷宮內所有的通道，這也就是為什麼說量子電腦是「下個世代運算工具」的原因。

微軟打造2款量子模擬器協助開發

12年前時任微軟首席研發策略長克瑞格·蒙迪（Craig Mundie）第一個跳出來支持物理學家費曼研究量子運算，讓量子電腦的發展一步步走向現實。微軟今年九月也公布兩款量子模擬器，一款可以實際在一個場域中運作，另一款能夠在微軟Azure雲端平台上運作。

微軟負責量子軟體開發的資深研究員Krysta Svore談到：「量子模擬器能讓開發人員在實體機器尚未問世的情況下進行開發工作；量子電腦能夠自動進行建模，如果是透過傳統電腦，我們並不能真正了解這些流程。」

微軟也在今年九月的Ignite全球開發者大會上，宣佈量子運算將是未來發展的主要目標，並提到要在年底釋出量子運算程式語言的Preview （預覽版），將會整合到微軟開發工具套件系列Visual Studio中，預計可支援量子模擬器及未來量子電腦。

微軟執行長薩蒂亞認為，量子電腦的高速運算速度可以幫助人類解決像是醫療、能源，這類傳統電腦運算需要花上百萬年時間才能解決的難題，研究人員能因此受惠加速開發出新的材料、程式等。

量子運算程式語言「Q#」誕生

達成九月在Ignite開發者大會上的目標，微軟在本周宣布推出量子運算程式語言的Preview （預覽版）開發包，號稱可以降低商用量子計算技術的出錯率、增加穩定性，並加快量子運算走向商業化的速度。

這款開發包，有一個叫「Q#」的程式語言，可以協助開發者為量子電腦開發軟體，以及一台整合在微軟開發工具套件系列Visual Studio中的量子電腦模擬器「Q# library」，個人用戶最多可以模擬30個邏輯量子位能問題、企業客戶則可以模擬超過40個量子位能的計算問題，讓開發人員可以在一般電腦上利用Azure雲端服務測試量子電腦軟體，提供全套式的解決方案。

同時，微軟正在研發一款更穩定的拓撲量子位元（topological qubit），拓撲量子電腦最早的用途，是協助AI研究人員利用機器學習加速訓練演算法，資深研究員Krysta Svore提到量子技術的演算法能夠大大提升機器學習效率；微軟量子計算主管托德·霍姆達爾（Todd Holmdahl）則說，因為拓撲量子電腦可以創造更穩定的量子位元，因此電腦出錯的機率也會因此降低，並認為在未來5年內，微軟量子電腦就能走向市場。

不只是微軟，Google、IBM也都在布局量子電腦領域，Google在今年十月宣布將在明年初測試自家的量子電腦，並喊出最快要在5年內推出商業化的量子電腦；IBM同樣在量子運算領域深耕多年，今年3月公布第一款商用可量產的「IBM Q 量子電腦」，並表示在未來幾年內會開始把用量子電腦交貨給合作夥伴，且有信心在未來十年內打造出一台具備50~100位元的量子電腦，運算能力將遠遠超越現在任何一台超級電腦。

研發量子電腦的困境？

不過，研發量子電腦也面臨不少困難，像是微軟所使用的拓撲量子相當脆弱，量子位元可能因為噪音等干擾導致數據流失，為了將干擾降到最低，必須將處理器放置在比太空還冷上250倍的低溫環境中，在這個「地球上最寒冷的地方」才能讓人類與量子電腦一起工作，目前為止因為打造這樣的環境條件仍需要相當困難的技術，也導致量子電腦發展速度受到限制。

即便目前量子電腦的技術仍在非常早期的階段，但這項科技的潛力是所有國家及公司都不會想錯過的，就像前微軟首席研發策略長克瑞格·蒙迪（Craig Mundie）說的：「這是70年來，我們第一次建構一個完全不同的運算系統，這並非升級或改進，而是一個完全不同性質的新事物。」

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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