國際團隊超過4成!AppWorks Demo Day登場,亮點團隊都在做什麼?
國際團隊超過4成!AppWorks Demo Day登場,亮點團隊都在做什麼?

之初加速器(AppWorks Accelerator)今(6日)舉辦了 AppWorks Demo Day #16,共計28組新創登台。

開場之初創投創始合夥人林之晨重申「GSEA(Greater South East Asia Market),也就是大東南亞市場的重要性,本次團隊也有許多來自新加坡、印尼的優秀新創,國際團隊高達43%。接著他公布AppWorks Accelerator累積下來的成績表現,包含所有公司總年營業額19億美元、2014年以來提供7,209個工作機會、總估值17億美元等。

為什麼要加入、投資新創?

在團隊demo開始前,林之晨還分享了為何要加入新創的8大理由:

  1. 世界變化太大,PC、行動化、AI、IOT各種改變世界的典範轉移相繼出現,許多人看不見趨勢、看不起趨勢,最後到看不懂、跟不上,與新創公司合作則很容易能夠觀摩到第一手的典範轉移改變。
  2. 在最前沿,能夠有犯錯、嘗試的空間
  3. 新創聚集了許多聰明人,自然有物以類聚的效果
  4. 新創普遍擁有開放合作的心態
  5. 投資回報率高
  6. 未來性
  7. 加入新創,能夠改變人生
  8. 幫助台灣以及大東南亞地區

除此之外也不忘拿成功校友的案例來佐證,包含完成6億台幣ICO的幣託、台灣最大的行動計程車服務TaxiGo、東南亞最大的現金返購平台ShopBack等。

團隊上下限極高

本次上場團隊共28組,不過團隊的上下限極高,如寶寶攝影機 Cubo、印尼母嬰電商品牌MOOIMOM、數據解決方案平台MoBagel等表現都十分成熟,但其中仍有些較人懷疑2年後是否仍會存在的團隊。

我從中挑選了8組,從商業模式、團隊組成、未來性個角度來看較為成熟的團隊向各位讀者介紹。

1. AI寶寶攝影機Cubo

Cubo一群熱愛寶寶的創業者所組成,打造全球第一支智慧寶寶攝影機。結合小兒科醫師的專業經驗,利用AI來達成口鼻覆蓋提醒、危險區域提醒,以及自動擷取寶寶可愛時刻等三大功能。

今年5月,產品在群眾募資網站嘖嘖上架,創下30分鐘內集資破百萬、2小時內破300萬新台幣、平均每分鐘賣出5.5台的好成績。預計明年邁向美國市場,三年內成為世界寶寶攝影類別的第一名產品。

2. TWDD台灣代駕

TWDD是全台第一家可以用App和線上呼叫的代駕服務平台,24小時提供酒後代駕服務,讓人們能開心喝酒、平安回家。

儘管台灣大車隊也在積極切入酒後代駕市場,TWDD則打著低價服務與體驗不斷提升市占率,自2016年6月上線以來,已累積超過5萬次服務。也與奧迪等公司合作,提供維修代駕功能,擴大服務範圍。

3. MOOIMOM印尼最大母嬰電商

本次最成熟的團隊之一,畢竟人家營收已破億。

7年前團隊落地印尼,在當地推出母嬰電商品牌,成長至今已經擁有400款以上品項、20間線下實體商店,200家通路經銷,每年營收成長100%的超優表現。

目前回台灣成立研發中心,希望在五年內攻下泰國、越南、馬來西亞等其他東南亞市場。

4. 一站式商品上架服務Branch8

東南亞地區的電商發展十分多元,在不同國家由不同的電商平台獨大,來自香港的 Branch8 則提供一站式的商品上架服務,包含 Amazon、天貓、Lazada、蝦皮、Shopify都能夠在Branch8一次上架,並能夠直接管理存貨與訂單。

5. dipp:用AI自動生成視覺

來自美國的dipp,開發AI技術的SaaS平台,讓品牌廠商只需選擇情境、素材,就能夠自動生成橫跨各種社群平台、尺寸的行銷視覺素材。目前已經獲得FILA、聯合新聞網、早餐吃麥片等客戶青睞。

6. 特斯拉的合作廠商,台灣電動車充電服務品牌宅電顧問

宅電顧問(Charge Smith)致力提供電動車車主各種充電解決方案,除了推出「充電站地圖」App之外,也在一年內協助 240 位車主安裝自宅充電站,市占率40%、客戶滿意度94%。其中,充電站地圖 App 還有對企業端的商業模式發展,讓企業能夠在地圖上推廣、推銷。

7. 對話式銷售軟體Easychat

來自香港的 Easychat,即時掌握消費者在電商中的行為軌跡,讓企業能夠主動向消費者進行對話銷售,電商轉換率最高可增至300%。目前91App、WACA、EasyStore都是技術夥伴。

除此之外,也整合了LINE、Facebook Messenger,讓企業能夠用單一後台進行跨平台的對話。

8. 電商推薦商品引擎Rosetta.ai

Amazon營收35%來自推薦引擎,推薦情境有相似商品、合購商品、相關商品等。而中小企業電商則可以透過Rosetta.ai,選擇推薦情境後,一鍵建置推薦引擎,他們把商品資料標上40種以上參數,搭配不同的消費者比重進行推薦。

販售頭巾(Hijab)的電商,利用Rosetta.ai的服務提升了25%的點擊率、30%的購買率,客單價也提升了20%。

關鍵字: #appWorks #林之晨
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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