世界NB之王的日本配方
世界NB之王的日本配方
2004.12.01 | 技能

ThinkPad作為一個產品線品牌,它在消費市場中的名氣甚至高過它的母公司品牌IBM,這在消費性電子產品裡常見,比如說Casio的G-Shock或者蘋果電腦的 i-Pod,但是在電腦相關產品讓人印象深刻的不多,除了台灣宏碁主打多年的Travelmate以及近來火紅的Sony VAIO,如果說ThinkPad是這十年來電腦產品中最成功的品牌經營,並不為過。
許多人愛用IBM ThinkPad,甚至非用它不可,從1992年推出第一台ThinkPad 700C以來,它不只成為市場上的常勝軍,更在每年國際間的工業設計獎出盡風頭。令人好奇的是,十多年來外表始終如一的ThinkPad,即使近來其他競爭對手們在產品外型爭奇鬥豔,它還是走自己的路,外表一樣是黑漆漆的塗裝,因為IBM的設計師認為黑色是最適合筆記型電腦的顏色;它的鍵盤始終維持傳統的「七列」設計,鍵深2.5mm,鍵與鍵之間的距離是最能讓手指輕易游走的設計。

**專注在設計人們看不到的地方

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位於日本神奈川的大和研究所(Yamato Lab),長期以來,一直是ThinkPad研究開發的重鎮,打從1992年推出IBM第一台ThinkPad,就是由大和研究所操刀,,包括X系列、T系列、R系列和G系列都出自他們之手。大和研究所認為,設計筆記型電腦最重要的步驟是「think」,也就是思考消費者為什麼要買這個產品,然後再找出關鍵點去發展,對ThinkPad而言,就是「mobility」(機動性),其中包括了硬體長時間的使用性、電池使用時間、夠輕的重量、機器的耐用性、寬頻通訊特性和保全保密機制。所有的ThinkPad設計都是在這些方向的限定下去發展,而不是單純去作一台漂漂亮亮的電腦而已。
好比說防震測試,這個從外表看不出來的功能,在ThinkPad設計師的眼中,卻是筆記型電腦最必須正視的必備功能。IBM獨家研發的技術智慧型防震系統 (Active Protection System )內建防護晶片,可預測機器在掉落或受到大力撞擊之前,於500毫秒內立即移開讀寫頭,防止碟盤受損導致資料遺失,當異常狀況解除後,硬碟就會正常運作。在大和研究所裡頭,如何測試筆記型電腦防震度是一個極重要的工作,運用不同的機器在產品上施壓,甚至模擬辦公室的使用情形,一個上班族的ThinkPad被路過同事的腳扯到電源線,從一米高的桌面直接摔到地面,檢測內部的防護機制是否啟動。這樣類似的測試非常多,為的就是保護硬碟資料不會受損。在ThinkPad設計師看來,追求耐用度一直是比講究更輕更薄更為要緊的設計理念,如果只是為了一時的炫而去作出看起來很流行的筆記型電腦,那絕不是ThinkPad會作的事。

**鎖定上班族的使用習性

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鍵盤則是另一個重點,所有ThinkPad的鍵盤設計皆為密封型設計,並有導水溝槽,就算使用者不小心把飲料濺到電腦,並不會由鍵盤部分流入機體內,導致內部電子元件的毀損。還有剛推出的「指紋機」ThinkPad T42,引用指紋辨識技術,利用每個人獨一無二的指紋,將電腦裡的資料鎖在電腦裡。指紋辨識技術加上原來內建的安全機制解決方案,ThinkPadT42可說是有史以來最安全的筆記型電腦。
對於企業來說,ThinkPad的「相容性」一直是它持續被寵愛的重要原因,就算是個人使用者,ThinkPad的週邊配備都可以一路用下去,或許這也是ThinkPad愛用者一用就沒辦法脫身的原因吧!

久志(ThinkPad Design Team資深設計師):
「全球性設計」, 讓我們最驕傲!

我們的ThinkPad設計團隊有70個研究員,都是設計相關科系畢業,但不只是工業設計,也有學美術、學雕塑的。我們花很多時間在思考如何讓一個已經在市場上存在許久的品牌繼續保持一種新鮮感,為了完成這個任務,我們需要廣泛的動腦討論,我們很歡迎同事之間有奇怪的點子,所以我們不會只找正統工業設計的畢業生。
ThinkPad的設計有三大重點:品牌設計、全球性設計和使用者角度的設計。它有自己的設計哲學,就算加了新東西在裡面,我們必須讓每一個原本ThinkPad的使用者認為這就是ThinkPad會推出的新設計,而不是從別人研發的新點子拿來改良而已。全球性設計的意思,指的是我們不能只從日本人的使用角度來作設計,ThinkPad的愛用者遍佈世界各地,我們的設計是要讓他們覺得ThinkPad是為他量身設計的。最要緊的還是針對使用者的設計,筆記型電腦是他們生活和工作的一大部份,我們的設計是讓ThinkPad幫助他們生活的更精彩,而不是讓他們因為使用電腦帶來麻煩的問題。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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