亞馬遜一次發表10款新硬體,連微波爐、時鐘都有!
亞馬遜一次發表10款新硬體,連微波爐、時鐘都有!
2018.09.21 | Amazon

在美國,說到智慧語音助理,最廣為人用的,就是電商亞馬遜(Amazon)的Alexa。從智慧家居起家的Alexa,透過前日亞馬遜舉辦的驚喜硬體發表會,一次發表10款硬體產品,讓Alexa成為生活周遭無所不在智慧幫手。

亞馬遜透過自家品牌AmazonBasics,就發表一款新的「智慧微波爐」,可以事先設定好幾個不同的快速語音指令,設定完成後,以後許多遙控手勢就能直接靠語音取代,像是說句「Alexa,加熱2分30秒、中度程度」,微波爐就會自動開始加熱。

AmazonBasics Microwave
亞馬遜連自家微波爐都做,它具備語音控制Alexa按鈕,能夠透過聲音控制微波爐加熱時間。

除了微波爐外,還有一款Echo Wall Clock,可以透過Alexa語音控制來設定定時器、鬧鐘,甚至連更改時間顯示,也能用說的完成。

針對家中沒有智慧喇叭的使用者,亞馬遜也推出一款叫Echo Input的裝置,裝置內建遠場麥克風陣列,來聽取Alexa指令。只要把Echo Input與家中既有喇叭串連,這個傳統喇叭就能搖身一變為智慧喇叭,具備Alexa能力,用語音和使用者互動。

Echo Input
Echo Input可以把任何一台傳統喇叭,變成支援Alexa語音控制的智慧喇叭。

Alexa無所不在,多樣裝置進攻各個市場

當Siri與Google Assistant進駐汽車內時,Alexa當然也不缺席。

對於那些不具備智慧系統的車輛,亞馬遜推出Echo Auto裝置,只要把此裝置與用戶的手機連結,它就能搖身一變成為車內的智慧喇叭,除了能夠叫Alexa放音樂、詢問網上資訊外,它也能透過Google Maps、Apple Maps或Waze等導航應用來領路。

Echo Auto
Echo Auto把Alexa帶到所有車輛裡頭,提供語音導航與其他語音控制服務。

既有的Echo智慧喇叭系列也迎來改版。入門版、要價維持50美元的新版Echo Dot,號稱能夠更清楚聽取用戶的語音指令,並且傳遞出來的音量更清晰、音量更增加70%。

專攻智慧家居的Echo Plus,新版裝置有更小的體積,更新內建溫度感應裝置,可以依據室內溫度來啟動自動指令,像是太熱時自動開冷氣,給智慧家居用戶更多便利功能。

擁有觸控螢幕、顯示更多視覺資訊的智慧喇叭Echo Show,新版本有了更具設計感的外型、更大的10吋螢幕,以及更升級的喇叭與麥克風裝置。亞馬遜還加了瀏覽器、Skype等應用,讓用戶能把Echo Show作為視訊裝置或是平板來使用。

Echo Show
新版Echo Show有更大的螢幕、加入瀏覽器、Skype等第三方應用。

為了補足Echo喇叭的音質厚度不足,亞馬遜也推出Echo Sub重低音喇叭,當接上既有Echo喇叭後,就能給予層次感的音樂體驗,有了與Apple HomePod與Google Home Max高階智慧喇叭的競爭武器。

Alexa能當家中安全基礎偵測器

軟體功能上,亞馬遜也不馬乎,發表新的Alexa Guard功能,當某個奇怪的聲響在家中被偵測時,如玻璃被打破、煙霧偵測器響起時,Alexa就會透過手機傳送這段聲音,讓不在家的用戶也能及時接獲警示。

雖然智慧家居強調方便、自動化,但是安裝好新裝置,要把它與控制系統、語音助理配對時,難免會經歷一段混亂。

為了解決這個困擾,亞馬遜也統整旗下裝置,聲稱只要是用自己推出的智慧插頭,就能快速與自己的智慧喇叭配對完成,用戶幾乎不必進行任何設定。

Amazon Smart Plug
亞馬遜自家智慧插頭省去用戶安裝時間,能夠自動偵測到Echo裝置,與其配對。

亞馬遜Alexa系列裝置售價與推出時間各不同,有些已經上市,有些則預計在聖誕假期前出貨。

雖然台灣感受不到智慧家居Alexa的威力,在美國,根據聲音科技市調機構Voicebot數據顯示,大約超過70%的智慧喇叭用戶,都是使用Alexa而非Google,全球市場來看,Alexa的市占也有60%之多。

資料來源:The VergeGizmodo

關鍵字: #Alexa #智慧音箱
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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