華碩電競手機ROG Phone才要上市,創始戰將卻傳出倦勤
華碩電競手機ROG Phone才要上市,創始戰將卻傳出倦勤
2018.08.23 | 產品

華碩第一支電競手機ROG Phone將於9月發表,內建高通驍龍845晶片及8GB RAM,台灣已在NCC審驗中,除台灣,這款旗艦機也會在中國、歐洲、美國開賣,售價傳估2萬元以上,鎖定躍升中的手遊玩家市場意圖明確。

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華碩將於9月推出第一款電競手機ROG Phone
圖/ 華碩ROG Phone

電競手遊市場多熱?根據Newzoo預估,今年全球電競市場產值上看1,379億美元,年增率13.3%,其中電腦電競遊戲貢獻只佔24%,而更大一塊是手遊市場,產值佔比51%。

2018年華碩電競品牌ROG邁向第12年,然而電競產業正進入前所未有的激烈競爭,華碩正推出新一代旗艦筆電西風之神S「Zephyrus S」,9月正式發表第一台電競手機ROG Phone,然而值此時機,華碩電競部門高階主管卻傳出人才出走。

參與ROG草創,尤彥博為電競老將

第一個傳出消息的是參與ROG(玩家共和國)電競品牌創立的全球行銷總監尤彥博(Derek Yu),這位在華碩服務超過12年的電競戰將,幾乎也是出現在國際媒體與記者會頻率最高的一位,若市場記憶猶新,今年Computex的ROG記者會就是由尤彥博親自主持介紹。

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華碩ROG行銷總監尤彥博加入華碩超過12年,參與ROG草創初期,卻意外拓展了電競處女地。
圖/ 截錄linkedin

尤彥博傳出近期將辦理留職停薪,未來動向不明,而華碩高層也大力慰留,而面對《數位時代》求證,尤彥博並未說明未來計畫與想法,表示一切還在協談中。

尤彥博在2004年加入華碩,最初就是負責主機板與電競系列操盤,他隨後參與了ROG玩家共和國2008年的創立,這個電競子品牌最初由主機板與顯示卡領導的開放平台事業群先試水溫,卻意外打開一個潛力無窮的玩家藍海市場。

2010年尤彥博曾經短暫離開華碩2年,跳槽到顯示螢幕大廠瑞軒當董事長特助,2013年才又回鍋華碩,負責當時正在起飛中的手機業務包括PadFone及ZenFone,直到2014年9月之後,尤彥博又重新回到熟悉的電競產業,負責華碩ROG及ASUS Gaming品牌全球策略。

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華碩ROG超薄型電競筆電 ROG Zephyrus與輝達合作密切,今年也加碼推出西風之神S全球最輕薄電競筆電,圖為NVIDIA執行長黃仁勳(左)與華碩董事長施崇棠(右)。
圖/ 華碩

值得關注是,華碩2017年宣佈為專注電競品牌經營,聚焦資源,在2017年7月成立電競電腦事業群,將ROG品牌跨部門統合電腦系統與板卡產品線操作,行銷部分ROG資源集中火力,但研發仍各自獨立。

電競團隊壓力鍋:外有追兵,內有整頓

尤彥博的異動消息或許並非唯一例子,據了解,華碩今年持續調整組織人事佈局,ROG全球行銷操盤人由北美負責人連慧盈接手已數個月,而事實上,隨華碩公布第二季財報獲利表現不如預期,可以想見新成立一年的電競電腦團隊壓力有多大。

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微星電競品牌近年經營有成,不論筆電或電腦系統都受到玩家歡迎,也成為華碩近兩年內部假想敵。
圖/ 郭涵羚攝

華碩內部員工私下常以微星做類比,微星筆電操盤團隊700-800人,而華碩電競電腦團隊超過700人,雙方人數規模相當,但華碩電競筆電在年度銷售數量跟獲利上卻沒有拉開跟微星的距離,加上背後追兵紛至,也更讓內部氣氛緊張。

不過華碩在ROG打下的高階品牌市場知名度,仍是集團最大的金雞母,華碩趁IFA展前,也正式發表最新頂級電競筆電西風之神S,以全球最輕薄電競筆電為訴求,最薄處1.49公分,支援輝達GeForce GTX1070 MAX-Q顯卡,螢幕更新率也達144Mhz,另外也針對射擊遊戲推出Strix SCAR II更新機種,預計9月開賣。

市場也多次猜測ROG有可能分割獨立營運,不過執行長沈振來也多次否認,並無此計畫。

新北電競基地
電競遊戲產值逐年成長,也吸引更多品牌加入,使競爭難度升溫。
圖/ 新北市政府經濟發展局

兩招改善電競績效,新事業群頭條任務

然而沈振來也直言,今年除微星之外,連惠普、聯想、宏碁都在歐洲展開強力競爭,由於對手創新與內容速度都快速追趕上,速度比預期快,華碩因而面臨取捨,最後決定下修電競營收目標,從原本預估營收成長1~3成,獲利優於去年,改為營收年成長1成,獲利達標。

沈振來說,華碩電競的改善策略有二,首先是通路上強化,其次是產品健全。目前華碩電競系列包括高階的ROG及主流ASUS Gaming兩部分,未來華碩計畫提高ROG佔比,同時經銷通路價格殺得兇,所以未來也會加強傳統通路佔比,讓未來價量都能同時向上提高,而ROG能否再度擦亮招牌,勢必是新電競電腦事業部頭條任務。

ROG
華碩ROG Phone電競手機將於9月開賣。
關鍵字: #華碩
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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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