世足賽後,職棒是下一個主戰場?台灣大聯手凱擘推5G,新莊球場將有首個4K轉播
世足賽後,職棒是下一個主戰場?台灣大聯手凱擘推5G,新莊球場將有首個4K轉播

買下愛爾達電視台獨家轉播權的中華電信MOD,單單在2018世界盃足球賽期間,用戶就增加逾10萬戶、總用戶人數已破180萬大關;而富邦集團旗下凱擘、台固總用戶數和中華電信相比,仍少了10萬人。

世足賽的成功,一舉把「體育賽事」推到風口浪尖上,成為電信、影視業者的下一個「搶市占」的戰場。在中華職棒下半季開打之際,台灣大哥大27日和凱擘聯手開戰,把新莊棒球場打造成全台灣第一個Pre 5G智慧球場,並且不攻國際賽事,反攻台灣本土全民運動,在職棒開打29年後,首度進行4K轉播。

第一個Pre 5G智慧棒球場,第一步:多視角轉播

為了2020年5G正式商用做準備,電信業者紛紛開始著手規劃實驗場域,而台灣大哥大選在新莊棒球場,不是沒有原因。

「5G真正讓大家有感的應用,一來應該在運動、再者為音樂領域」,台灣大哥大總經理鄭俊卿表示,就像智慧路燈一樣,5G大多應用是「B2B2C」,這讓民眾覺得,跟自身關係並不大。

讓大眾對5G有感,早在今年平昌冬奧上,韓國電信(KT)與三星、Intel,就已首次實驗性推出5G通信服務,多為影像的應用,像是360度VR實況轉播、同步視角等方式觀看賽事,透過設置百台攝影機,還可多角度隨選觀看賽事,台灣大哥大的應用也是如此。

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韓國電信KT、三星及Intel,聯手讓今年2月在南韓平昌舉辦的冬奧成為5G示範場域。
圖/ 唐子晴/攝影

在今年5月,台灣大哥大已把新莊棒球場打造成全國第一個Pre 5G智慧棒球場,在球場內透過和Nokia合作建置的MEC邊緣運算平台,並在場內架設約10台攝影機,現場觀眾在手機上下載App,即可選擇4種不同的視角,在手機上看比賽,選定後則按HD畫質播放。

鄭俊卿表示,因為寬頻乘載有上限,目前最多同時只能讓200人可以同時使用,目前是「試試用戶反應」的階段,服務到年底前都不會收費,之後不排除做商業化應用的可能。

明年Q1建5G實驗網,第二步:VR、AR應用

而台灣大哥大今年也透露,預計明年首季前後會向NCC申請在新莊棒球場上建立5G實驗網,採用符合R15的非獨立組網架構(NSA)完成5G基地台設置。台灣大哥大技術長室資深處長吳明東透露,預估未來約10個基地台就可以覆蓋整個棒球場。但具體頻段,仍要等NCC釋放才得以知曉,一般來說會是3.4-3.6GHz頻段之間。

「我們當然希望棒球場接下來5G應用,會有AR和VR」,鄭俊卿透漏,這部分下一步計畫與工研院合作,但AR是虛擬擴增實境,會和現場結合;VR則是可在遠端看球賽,更有臨場感,除了需要5G傳輸,也需要更多內容產業加入其中。

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國家通訊傳播委員會主任委員詹婷怡擔任開球嘉賓,明天Q1台灣大哥大將在新莊棒球場將佈下5G實驗網。
圖/ 台灣大哥大

4K轉播--中華電信MOD攻世足,凱擘拼職棒應戰

談到內容,凱擘近期可是卯足了勁。當中華電信MOD有愛爾達;凱擘則拿下Win TV(台灣優視)了,旗下Win綜合台在今年初已經和富邦悍將隊簽訂3年轉播合約,提供全年60場主場賽事直播。

另一方面,中華電信MOD在世足賽上,讓第一場4K賽事直播成真;而凱擘也開始攻4K,上個禮拜宣布推出4K數位雙向機上盒,而旗下第一個可以看4K內容的,就在Win TV上,而凱擘攻的方向,則是全民運動棒球。

「大約4年前,台灣電視台開始轉向HD,但我們發現在運動賽事方面,確實是最可以看出4K跟HD的差別」,凱擘大寬頻總經理王鴻紳表示,Win TV已和SONY合作,斥資2.5億打造4K直播車,配置了17台4K攝影機,棒球場現場還建置了4K轉播設備,未來Win TV所有賽事都將是4K轉播。

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Win TV斥資2.5億和SONY打造4K直播車,並建置了4K轉播設備。
圖/ 台灣大哥大
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轉播車上備有17台4K攝影機。
圖/ 台灣大哥大

王鴻紳:要做4K,不如自製更有意義

針對4K,凱擘大寬頻初期已斥資5億投資,包括建置4K設備系統、解碼系統、4K寬頻網路環境,以及可接收4K的數位雙向機上盒。但不免讓人聯想,是否要與中華電信MOD的4K轉播競爭,藉此競爭搶更高的市占?王鴻紳則表示,4K本這來就是凱擘的長期規劃,其中最大重點在於「自製」。

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凱擘旗下Win TV,一年將轉播60場職棒主場4K賽事。
圖/ 凱擘

「同樣是對4K投資,是要把錢花在買國際賽事上,還是做基礎投資,讓自己的4K內容自己製作?」,王鴻紳表示,凱擘把錢花在基礎投資上,希望未來可以透過4K做更多國內自製內容,官方預估在2018年年底前,可供裝的4K數位雙向機上盒,將達5萬台。

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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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