參加創業節目被嘲笑，如今獲亞馬遜重金收購——智慧門鈴新創Ring鹹魚大翻身|數位時代 BusinessNext

當台灣在大雨中度過228假期時，太平洋另一端的亞馬遜傳出以10億美元的價格收購智慧門鈴新創「Ring」。先前亞馬遜旗下創投基金Alexa Fund已經投資了Ring，在持續擴張帝國版圖道路上，亞馬遜的收購並不令人感到太意外。

不過，這則新聞卻讓人看見Ring一路走來的歷程，創辦人傑米·西米諾夫（Jamie Siminoff）曾經被創業節目狠狠地拒絕，「當我聽到『NO』，就像在我胸部上重重一擊。」如今搭上智慧保全產業的崛起，讓曾在聚光燈外的Ring重新被世界認識，比過去站得更高更穩。

10億收購Ring，翻轉居家安全新想像

亞馬遜據傳出價10億美元收購智慧門鈴新創「Ring」，這是繼去年以137億美元收購全食有機超市（Whole Foods）後，第二高價的收購案。

研究機構Research and Markets估計，全球智慧居家市場營收規模，將在2022年前達到515億美元。市場競爭激烈可想而知，有「門鈴界來電顯示」之稱的Ring，透過連接網路的智慧攝影機，讓用戶在家中就能透過手機、電腦、智慧音響掌握訪客身分。

收購後的Ring將會維持獨立運作，未來Ring還能跟智慧助理Alexa串接，透過簡單的口頭指令就能操作，這項收購案被認為將能翻轉居家安全的未來想像。

聽不見電鈴聲，於是自己動手做

總部位於加州的Ring，前身是一家叫「DoorBot」的公司，創辦人傑米·西米諾夫（Jamie Siminoff）從七歲開始就喜歡發明各種東西，在推出大家熟知的智慧門鈴之前，傑米·西米諾夫也曾做過，提供語音郵件轉錄服務的「SimulScribe」、幫助客戶整理信箱的「Unsubscribe9」，這些服務在推出後都相當成功，不過仍不足以釋放源源不絕的創作能量。

在家中小小的車中，2010年傑米·西米諾夫帶著工程師以及實習生埋頭研發產品，不過他發現，當他全心投入工作時，幾乎無法聽見家中的電鈴聲，「我自己做了一個有WiFi門鈴。」有訪客上門時會自動推播通知到手機上。當時他只想解決生活中的小問題，卻意外成為日後創業的點子。

傑米·西米諾夫的太太告訴他，自從家中裝了這個有WiFi的門鈴，讓她感到安心很多，成為了產品雛形的第一號支持者。

參加節目被嘲笑，卻意外打開知名度

創業之路從來不容易，2013年剛創業不久傑米·西米諾夫參加ABC電視台創業節目《創智贏家》（Shark Tank），過去受訪時他曾說：「我需要那筆錢，當時的我們走投無路。」

為了贏得節目獎金，他與團隊花了一萬美元做道具，當時全公司8名員工總動員，花了一個月全力準備。不過節目中的評審都不看好他的智慧門鈴產品，不僅沒有拿到創業獎金，還被質疑有可能會因此破產。

「沒投資、嘲笑我們的人數都數不清，一份Excel表格可能都記錄不了。」儘管沒能在《創智贏家》拿到獎金，卻為公司打開了知名度，在節目播出後的一年內，當時的「DoorBot」創下300萬美元的銷售額。

去年11月傑米·西米諾夫重新回到節目中，表示現在的Ring擁有超過1,300名員工、10款核心產品，並在全美16,000家店面販售。智慧電鈴的點子也得到維珍集團創辦人布蘭森（Richard Branson）的青睞，2016年與Shea Ventures、American Family Insurance、True Ventures等投資方一起在B輪融資中投入2,800萬美元。

拓展旗下服務，亞馬遜積極搶攻智慧家居

現代人白天大多需要工作，送達的網購包裹時常傳出遭竊事件，亞馬遜近來積極布局居家安全領域，去年十月推出結合雲端鏡頭、智慧門鎖、鑰匙App的新送貨服務「亞馬遜鑰匙（Amazon Key）」，讓送貨員透過一次性密碼進入家中放下貨物，不過根據調查，有高達6成的亞馬遜會員對這項服務存有疑慮，表示不會考慮使用。

不論是Echo或是「亞馬遜鑰匙」，亞馬遜相信透過這些連網產品，可以擴大亞馬遜的線上銷售，因此從去年底收購的無線攝影機新創Blink以及這次的Ring，都是希望透過提升安全信任感，與旗下服務相輔相成的成長。

另外，積極搶攻生鮮配送市場的亞馬遜，也能同步驅動這類智慧安全設備的採購。從競爭面來看，Google在2014年用32億收購智慧居家品牌Nest Labs，未來更會與Google Assistant串接，因此更完整的布局絕對有助亞馬遜與Google相互較量。

失敗傷人，如今變得更好、更大

時至今日，每當Ring創辦人傑米·西米諾夫回想起每次被拒絕的經驗，對他來說仍是一大打擊，「當我聽到『NO』，就像在我胸部上重重一擊。」

「雖然很傷人，但我會重新站起來，變得更好、更大。」失敗並沒有讓他放棄挑戰，他認為真正的失敗是什麼都不做，而他從來沒有打算要停下來。

資料來源：Reuters、CNBC、TechCrunch、CNBC

「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。

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%。

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。

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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