福特聯手百度在中國展開無人車測試,雙方各自打什麼盤算?
福特聯手百度在中國展開無人車測試,雙方各自打什麼盤算?

交通科技在今年下半年非常熱鬧,除了光陽、Gogoro接連發表新車款,無人車科技在本周也邁向新的里程碑,無人車公司Waymo得到美國加州車輛管理局許可,將能在駕駛座沒有人的狀態下,於公開的道路、高速公路上測試無人車。

太平洋另一端的強強合作也很有看頭,汽車大廠(Ford)與網路巨頭百度,也宣布展開為期兩年的合作,將在中國境內測試 Level 4 等級的無人車,而究竟雙方背後打的是什麼盤算?

科技、汽車業展開緊密的跨界合作

當汽車變成像是一款科技商品,而科技無所不在的影響交通發展,就意味著單打獨鬥的時代早已過去,科技、汽車產業必須更緊密的跨界合作,才能不避免在趨勢的浪潮上被淘汰。

福特、百度這次的強強合作就是一個很好的例子,目前福特的無人車都已經安裝了百度的自動駕駛系統 Apollo,雙方將展開為期兩年的測試,會在福特位於南京的研發基地改裝車輛,接著會在取得許可的北京道路上進行測試,這次雙方合作的無人車達到 Level 4 程度,意思是在特定的狀況下,車輛不須駕駛介入就能行駛上路,預計最快今年底就會上路,未來測試將逐步擴張到北京以外的城市。

為了發展無人車技術,百度在2017年成立了無人車駕駛技術開發聯盟「阿波羅計劃」,目標打造Level 5等級的完全自動駕駛技術, 喊出在2020年要讓無人車在中國上路 。去年(2017)更掏出100億人民幣成立的「阿波羅基金(Apollo Fund)」,要在未來三年內投資約100家無人車公司。

Ford
目前福特的無人車都已安裝百度的自動駕駛系統 Apollo,雙方將展開為期兩年的測試。

福特在2017年7月加入阿波羅平台,目前是阿波羅理事會成員之一,平台成員包括現代汽車、戴姆勒、Nvidia、微軟雲端、Grab、Intel等70個合作夥伴,有超過1,300家公司使用阿波羅來源的代碼,更有將近百家公司在阿波羅網站上申請開放資料,目前已簽署50項生產或聯合產品開發的合作協議。

今年六月,百度更進一步跟福特簽署戰略合作意向書,在車聯網、AI等領域展開更深層合作,雙方合作將基於百度語音交互系統DuerOS,進行車載訊息系統的開發。

福特目標2020年實現中國生產

身為全球最大市場之一的中國,無疑是許多外資車廠想要攻下的目標,而要發展智慧交通產業,「資料」正是一切靈魂關鍵,不過在中國特殊的政治、網路環境下,這些外國車商除了地圖數據掌握不全,也不是很了解中國的社會生態。

為了達到深耕在地的目標,去年12月福特表示,要在2020年前實現在中國生產目標,耗資6.8億人民幣在南京打造測試中心,擁有2千名工程師、18個實驗室、80個不同的道路測試場景,就是希望打造出最適合中國市場的產品。

Ford
百度需要製造汽車的專業Know-how,福特則希望透過百度的影響力,提升在中國的業務與地位。
圖/ shutterstock

也難怪福特自動駕駛汽車部門總裁Sherif Marakby ,會在這次合作的聲明稿中說:「與百度等技術領先的合作夥伴合作,讓我們能夠利用中國的新機遇,打造創新解決方案,進一步提高安全性、便利性和整體移動體驗。」百度智慧駕駛集團副總裁總經理李震宇也說:「這次合作將結合我們對中國的了解,以及福特的汽車專業知識。百度在自動駕駛汽車開發的目標,向前邁出了重要一步。」

百度需要製造汽車的專業Know-how,福特則希望透過百度的影響力,提升在中國的業務與地位,從聲明中的種種用詞,不難看出雙方背後的盤算。

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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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