10秒完成物聯網裝置配對,阿里巴巴藍牙晶片正式量產
10秒完成物聯網裝置配對,阿里巴巴藍牙晶片正式量產

繼今年一月初宣布和聯發科攜手打造藍牙晶片,阿里巴巴今日在CES Asia宣佈,這款晶片已正式量產,也是全球首個商業落地的藍牙mesh模組。

藍牙mesh技術,成本低、配對快

阿里巴巴在2017年推出智慧音箱天貓精靈,正式搶物聯網市場,希望能成為智慧家庭中樞。但他們也因此觀察到,目前物聯網最大痛點在於設備配網過程繁瑣且耗時。

阿里巴巴人工智慧實驗室總經理陳麗娟表示,過去不少物聯網裝置採用Wi-Fi連線,相較之下,藍牙除了低功耗、低成本,最大的好處是可以讓裝置在區域網路內「自動組網」。

CES Asia 2018
阿里巴巴人工智慧實驗室總經理陳麗娟在CES Asia 2018公布阿里巴巴物聯網生態系戰略,將從三部分著手:解決連接問題、和品牌推出聯合定制、開放AI技術給產業。
圖/ 張庭瑜攝影

舉例來說,物聯網裝置透過Wi-Fi配網平均要30秒到1分鐘,看似可接受,但智慧家居中的物聯網設備百百種,舉凡燈泡、電鍋、空調、掃地機器人等比比皆是,若每次配對都需要人類手動操作,耗時就相當可觀。不過陳麗娟表示,透過藍牙mesh技術,配對不僅只要10秒,且裝置彼此還能自動組網,這款藍牙晶片還支援OTA更新,並擁有超越市面藍牙晶片的穿牆能力。

CES Asia 2018
相較Wi-Fi連線,藍牙mesh技術具備低功耗、低成本、自組網、秒配等優點。
圖/ 張庭瑜攝影

但技術要能在商業場景中實現,最大的關鍵還是在於成本。陳麗娟指出,這款藍牙模組CP值高,一個Wi-Fi模組平均要數十美元,但這款藍牙mesh模組只要一美元。

而如阿里巴巴在影片中展示,他們也從語音互動介面改善天貓精靈與其他物聯網設備的配對流程,只要和天貓精靈說「天貓精靈找隊友」,機器就會自行搜尋可配對的物聯網裝置,在幾秒內自動完成配對,「機器和機器能直接認識對方,不用透過人。」他說。

陳麗娟表示,現階段已有多家中國照明品牌商採用該款藍牙mesh模組,而為鼓勵更多人加入,阿里巴巴也宣布推出「藍牙mesh模組獎勵計畫」,補貼前一千萬個採用該款藍牙mesh模組的產品。

天貓精靈賣出3百萬台,銷量排名全球第三

除了從技術底層解決聯網問題,阿里巴巴也希望藉由開放,壯大自家物聯網生態系。今日,阿里巴巴也宣布和更多設備商推出聯名產品,對廠商來說,好處在於可享有阿里巴巴的技術和電商銷售資源,甚至是資本挹注。同時,阿里巴巴也將開放自家AI技術,讓天貓精靈背後AI大腦AliGenie不限於裝在自家設備中。

自2017年7月發布天貓精靈至今,阿里巴巴和智慧音箱始祖亞馬遜相同,希望藉由開放讓生態系加速壯大。

CES Asia 2018
阿里巴巴公布自家智慧音箱天貓精靈銷量,上市不到一年已破3百萬台,最新一季的成績排名全球第三,僅次於亞馬遜和Google。
圖/ 張庭瑜攝影

陳麗娟表示,距離發布不到一年時間,天貓精靈銷量已破3百萬台,「亞馬遜達到這數字花了兩年時間」,在最新一季銷量排名為全球第三,僅次於亞馬遜和Google,超越蘋果和小米。此外,目前AliGenie也和超過200個家電品牌合作,可支援的家用電器數量超過五千萬台,裝置種類多達42種。

關鍵字: #天貓 #智慧音箱
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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