[2018SXSW] 在SXSW，特斯拉與賓士的隔空對決|數位時代 BusinessNext

如果賓士是集團軍正規戰，那馬斯克是單人秀兼閃擊戰

如果賓士是集團軍的正規作戰，那馬斯克打的是單人秀兼閃擊戰。但他確確實實在SXSW造成了話題。

馬斯克原本並不在今年SXSW的節目單上。但他就是有辦法變成聽眾、媒體矚目的焦點。週六，在HBO 製作的Westworld劇集活動中，他被台上的製作團隊請上舞台，在現場掌聲中講話。當天晚上九點多，來參加SXSW的媒體都收到SXSW主辦單位的通知，週日中午將新增一場馬斯克的獨人秀，要想參加的媒體上網登錄，可參加名單將在週日早上發出。

週日一早，媒體名單還不確定是否發出，但主辦單位在給所有參展觀眾的每日晨報中宣布，中午將有馬斯克的單人秀，回答現場所提的任何問題，要取票的觀眾需在早上八點半去會場領票。十一點不到，活動所在的戲院外，已拿到入場券的觀眾人龍排到四條街外。

馬斯克遲了半小時才上台，侃侃而談，除了滿場觀眾高度期待，這場單人秀同時在網路上直播，SXSW 會場內各處也播放實況，成了當天中午的焦點。馬斯克在現場，談了特斯拉的無人卡車、Space X 的太空旅行計畫、以及他自己可能會搭火箭去火星。個人秀結尾，馬斯克的弟弟上台，本身是歌手的弟弟與馬斯克共同以牛仔打扮在台上演唱歌曲。

與賓士花下長時間規劃的展示相較，馬斯克的單人秀在一天內實施完畢，卻餘韻尤繞，話題持續發酵。

或許雙方沒有刻意規劃，但這場在SXSW上演的公關戰當然成為網路、社群時代大家注意的行銷對決。馬斯克作為蠻牛創新者的個人品牌因此自然在 SXSW與賓士相互抗衡，更型突出。

目前正是特斯拉的多事之秋

但跳脫馬斯克個人聲勢，目前正是特斯拉的關鍵多事之秋。前年，特斯拉開放大眾預約售價三萬五千美金的大眾市場車型Model 3，每位預繳一千美金的訂金，一口氣拿下325000輛訂單。而今，在特斯拉該加快Model 3 交車數量腳步的時刻，特斯拉卻深陷生產不順的難題。連遠在台灣的供應鏈都因此深受影響。

特斯拉固然有強烈的馬斯克光環，但馬斯克不等於特斯拉，馬斯克的創新願景的規模遠大於特斯拉。他會如何帶領特斯拉克服眼前的挑戰？此時，令人不禁想到，同樣以鮮明創新形象而知名的蘋果創辦人賈伯斯，如果遇到像特斯拉目前所處的情況，他會如何處理？

擅於規劃夢景的馬斯克，需要給團隊注入更多的執行紀律；德國人一絲不苟又兼具冷靜工藝美學的賓士，則要在這網路時代具備更多描述美夢的說故事意願。

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1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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