與BiiLabs合作搶灘日本能源市場,專訪顏哲淵:聯齊要當所有能源服務公司最好Partner
與BiiLabs合作搶灘日本能源市場,專訪顏哲淵:聯齊要當所有能源服務公司最好Partner

2018 年 6 月底,IoT 新創 NextDrive聯齊科技宣布與區塊鏈新創 BiiLabs 合作,將投入研發能源區塊鏈應用,目標打造亞洲第一個即時綠能交易平台。

這樁合作看似是由 BiiLabs 協助聯齊科技,導入區塊鏈技術打造新產品,但其實象徵的不單只是能源產業結合了區塊鏈技術應用,它象徵著更是兩間台灣新創聯手,出擊世界第三大經濟體日本的能源市場

「我們跟 BiiLabs 想做的是,當能源可以完全自由買賣的時候,導入區塊鏈技術打造的即時綠能交易平台,可以清楚告訴每個利益相關者:電從哪裡來?多少被交易?而且還能夠快速地被結算、清算。」顏哲淵說。

聯齊科技創辦人顏哲淵
顏哲淵說聯齊跟 BiiLabs 想做的是,當能源可以完全自由買賣的時候,導入區塊鏈技術打造的即時綠能交易平台,可以清楚告訴每個利益相關者:電從哪裡來?多少被交易?而且還能夠快速地被結算、清算。
圖/ 侯俊偉攝影

日本電力市場改革成為聯齊的絕佳契機

日本政府為解決全國前 10 大電力公司將發電輸配電零售電業務掌握在區域範圍、壟斷電力市場情形,自 1995 年起就已著手推動電力市場改革修訂《電業法》,希望藉此穩定電力供應增加市場競爭以及降低電價,進而提高電力部門效率。

除了在幾次修訂陸續開放獨立發電業務部分售電業務,日本政府也進一步於 2003 年成立日本電力交易所(JEPX),擴大日本售電市場。311 東日本大震災凸顯既有電力系統限制及面臨的能源困境後,更加大改革力道及速度,在 2015 年成立「跨區域輸電協調組織」(Organization for Cross-regional Coordination of Transmission Operators,OCCTO)、2016 年全面開放零售電力業務,並計劃在 2020 年達到完全發供電分離。

日本電業自由化的背景,也是2017年聯齊科技能成功打入日本市場的契機。聯齊與京都大學資訊學研究所教授原田博司合作打造的 IoT 閘道器 CubeJ(物聯網主機),加入與日本智慧電表相容的無線通訊規格(Wi-SUN),不但能讓使用者控制家電還能搭配智慧電表分析電力消耗,更能搭配專用 App Ecogenie 每 30 秒統計一次用電狀況,遠遠勝過日本政府原先每 30 分鐘更新在網站的電力消耗數據。

這樣的技術及產品,吸引近年因「開源」困難而轉往「節流」發展的日本各大電力公司,想了解消費者用電數據的他們紛紛尋求合作,進而成功開啟聯齊在日本的 B2B 大門。而藉這些電力公司的推廣布局,CubeJ 也逐漸成為許多日本家庭 HEMS(Home Energy Management System,家庭能源管理系統)的核心中樞大腦。(延伸閱讀:被日本能源專家看中,台灣新創開發智慧電表,引來三大電力公司搶合作

聯齊科技創辦人顏哲淵
顏哲淵說電是一項很有趣的產品它不會專屬『誰』才能製造,它可以透過各種方式產生。我用核能可以產生電、燒煤、燒瓦斯可以產生電,利用風力、太陽光也可以,它的產生來源可以有很多地方,甚至我摩擦都可以生熱產生電。所以今天如果將區塊鏈技術應用其中,兩大優勢就能很快被凸顯出來:追本溯源、不可竄改性。
圖/ 侯俊偉攝影

個體戶能自由種電、買電時代來臨前 聯齊勇搶灘

不過,除了鎖定日本政府喊 2023 年前全面換裝的 8 千萬支智慧電表商機,顏哲淵說更期待的是未來連個體戶都能夠自由、便利地種電賣電時代來臨

電是一項很有趣的產品,它不會專屬『誰』才能製造,它可以透過各種方式產生。我用核能可以產生電、燒煤、燒瓦斯可以產生電,利用風力、太陽光也可以,它的產生來源可以有很多地方,甚至我摩擦都可以生熱產生電。所以今天如果將區塊鏈技術應用其中,兩大優勢就能很快被凸顯出來:追本溯源不可竄改性。」顏哲淵表示。

他進一步解釋與 BiiLabs 的合作,看中的就是它們能提供被稱作「區塊鏈3.0」的分散式帳本技術 IOTA 開源程式相關服務。基於底層架構採用不同於區塊鏈的分散式帳本技術,打造出沒有「鏈」、非線性的中心化網路 Tangle ,改變過去分散式帳本的運作方式,更適合用於聯齊科技開發的 IoT 裝置應用場景。(延伸閱讀:看好機器經濟商機,台灣新創BiiLabs做區塊鏈時代的Red Hat

家庭之外,電動車是它們鎖定的另外一個巨大市場。他說日本政府喊著 2040 年要全面廢止燃油車,並由電動車全面取代。電動車顧名思義就是要由電驅動、十分需要電力,未來如果結合家庭的能源管理系統,車主臨時需要電可以就近詢問向住戶買電,如果有多餘的電力,更甚至能做到反向賣電給住戶,各地建設的充電樁也將成為一個個能源節點發展出無限可能。

殺破頭?聯齊選擇互利、共創造出更大能源市場

但在進入日本市場之前,聯齊並非沒有競爭者。除了日本本地有類似的服務廠商之外,韓國也有一家 IoT 新創打造類似的服務。後來的發展呢?

「其實許多人或許會認為日本這個市場難以攻打,不過其實台灣新創不需要太看扁自己,我們有兩大優勢:人才優勢速度優勢。」顏哲淵說,台灣的人才真的十分強大,尤其以聯齊這類軟硬需高度整合的公司來說,在市場上,台灣人才靈活、快速的調整表現,大勝許多日本公司。

而在研究過後,顏哲淵發現聯齊與韓國同業剛好在領域中各有擅長,於是他們彼此讓利採取共創,互補打造更好服務,期望合作在日本市場打下一片天,若有可能,未來也不排除將這樣的模式複製到台灣及韓國等與日本能源產業發展相似的市場

能源市場瞬息萬變 聯齊想做的還很多!

隨著聯齊在日本市場地位逐漸穩固,顏哲淵判斷下一個 5 年,聯齊會走到哪、發展成什麼樣態?

「能源市場瞬息萬變,也許 5 年後聯齊就不在。」他開玩笑說,但也隨即認真回覆:「聯齊想做的事情還很多,我們希望自己的產品能真正改變人類的生活,可以為環境帶來正向改變,所以除了能源外,我們也正努力藉由軟體 Ecogenie,延伸除了能源外的醫療照護應用。當然也不會忘記投資人,希望有天能順利 IPO。最終,我期盼聯齊能當所有能源服務公司最好 Partner!

這是聯齊的未來 5 年,創業圈未來 5 年在哪?

讓我們為台灣的新創團隊擊掌喝采,共同再造未來 5 年下一波台灣創業新浪潮!
- 日期:2018/11/15(四)-11/17(六) 09:00-18:00
- 地點:台北圓山花博爭艷館│台北市玉門街1號
- 報名:大會觀展、舞台活動 免費報名中!

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #物聯網 #區塊鏈
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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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