微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
2005.01.01 | 科技

面對Google所掀起的搜尋風暴,到目前為止,微軟的反應似乎並不是那麼迅速。去年十二月十三日,微軟宣布可下載測試用的新版MSN搜尋工具列,用來強化搜尋電腦中的郵件、檔案以及網路上的資訊;比起Google來,微軟的搜尋功能其實還不成熟,「我們花了很多功夫趕上,但搜尋是一個我們還遠落後的領域,」檯面上,負責資訊服務業務的微軟副總裁梅蒂(Yusuf Mehdi)坦承。
檯面下,微軟卯足全力要贏,而比爾蓋茲把他的秘密武器放在北京。來自台灣、今年三十七歲的馬維英是微軟亞洲研究院的「互聯網搜尋與數據挖掘組」主任研究員,他所領軍的搜尋技術研究計畫,在今年九月成為微軟亞洲研究院的重點領域,直接瞄準Google與雅虎,「網路搜尋技術才剛剛起步,我們今天看到的一切,都還沒法實現電腦的真正潛力,」清大電機系畢業的馬維英,擁有加州大學聖塔芭芭拉分校電腦博士學位,四年前,應老友張宏江(微軟亞洲研究院創辦人之一,現任微軟亞洲工程院院長)的力邀,他結束了在惠普中央實驗室的工作,與家人一起到北京落戶。

**輸入關鍵字搜尋,自動加以分類

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馬維英的任務很單純:與美國西雅圖、英國劍橋的微軟研究人員一起,強化微軟在搜索技術上的深度與廣度,應用在下一代的微軟產品中,包括電腦作業系統、網站編輯軟體、MSN網站以及智慧型手機的網路連接介面,幾乎無所不包。
兩年半來,馬維英與數十位北京同僚加快研究速度,根據院長沈向洋半開玩笑的說法,他們專門在搞「地下互聯網」,但馬維英提醒,正式名稱應該是「Deep Web(深網)」技術,「我們要超越現有網路搜尋的表面關聯排序分析,深入到自然語言、知識類別與影像內容的意義分析,」他說。
馬維英展示了他研究的具體成果。比如,如果想要在現有的Google上搜尋「Java」,得到的結果包含咖啡、程式語言以及爪哇島的風土民情,甚至還有印尼歷史的相關網站,依照被慣用搜尋的結果排序—這是一個被馬維英戲稱為「沒有知識、也缺乏常識」的搜尋模式,如果把同樣的搜尋文字放在馬維英與同僚開發的程式中跑一回,你會得到井然有序的成果:依照電腦、咖啡、地理與歷史等不同類別的資訊結構進行整理,這讓想喝一杯好咖啡的人,不必花時間跟軟體界的是是非非訊息搏鬥。
這種搜尋技術的背後,結合了多種不同領域的研究成果。首先,搜尋程式必須超越網頁表面的文字呈現,深入發掘網頁的資料庫結構(尤其有越來越多的動態網頁)以及區塊組合(網頁上有不同的文字與圖片區塊,必須區別對待處理),並且建立起自我學習的反饋模式。其次,搜尋程式必須理解自然語言的意義,並且以適當的知識類別進行解讀、分類,並且利用分類後的結果繼續學習。搜尋程式也必須超越網頁跟網頁之間連結關係的分析程式,進入到「物件」(object)與「物件」之間關係的資訊判讀,「把整個網路上的資訊視為雜亂無章的表象世界,我們要把它們轉變為有意義的資料庫,瞭解它的內在結構。」運用微軟亞洲研究院開發的其他技術,搜尋的應用可以走的更廣。例如,加上圖像判別技術,使用者可以在網路上輸入關鍵字搜尋特定圖片,例如「飛鳥」,搜尋程式會將找到的圖片,依照內容加以分類:「單獨的鳥」,「一群鳥」,「在海上飛的鳥」……等等。

**建內部知識網站,連接各資料庫

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運用自家開發的搜尋引擎,微軟研究人員建立了專業領域的內部知識網站「Libra」,只要輸入關鍵字,就可以在網路跟各種資料庫中尋找相關研究成果,並且依照年代、機構、引用文章、參與研究人員以及彼此關係進行分析,這大幅縮短了進行研究的時間,讓研究人員可以把精力用在正確的地方,同時找到每個領域可以對話的重要科學家,「每個系所在做教師升等時,都應該用這個程式,看看這個老師的表現到底怎樣,」馬維英俏皮地說。
微軟尚未揭露這些技術用在產品上的具體時程,比爾蓋茲希望等技術更成熟後,一步到位對Google展開攻勢。從購物網站、新聞搜尋、求職網站到約會網站,微軟正在研發中的搜尋技術,幾乎都可以大幅改善相關功能,讓搜尋結果更加有意義;在手持式裝置(包括智慧型手機與PDA)上的應用,更是微軟積極推展的重頭戲,馬維英透露,他的小組就特別為了行動電話的特殊性,重新設計界面,讓小畫面也能方便輸入與讀取搜尋結果。
一般預料,在下一版本的微軟作業系統「長角」(Longhorn)以及MSN網站裡,微軟都將重兵出擊,用核心技術發展出的多項功能,扳回輸給Google與雅虎的城池。這是典型的微軟模式──不搶第一,但在下一個版本的軟體中逐步增加更多功能,最終贏過對手。失去先手,微軟能搶回被Google奪走的光輝嗎?這一回,距離矽谷數千公里外的北京,似乎有著定見……。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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