走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
走出研究室、勤跑客戶,微軟亞洲研究院如何讓AI接地氣?
2018.11.14 | 微軟

位於中國北京中關村的微軟亞洲研究院(Microsoft Research Asia,MSRA),是微軟(Microsoft)除了美國以外規模最大的研究中心,不少微軟產品的核心技術都來自於此,像是Windows中的人臉辨識、OneNote的文字辨識、搜尋引擎Bing等,都應用了微軟亞洲研究院開發的電腦視覺技術。

不過,在這所以基礎科學研究為目的研究院中,隨著AI時代來臨、每個產業面對數位轉型之際,任務也悄悄變得更多元。

企業握有大數據,改變AI研究生態

去年底,微軟亞洲研究院院長洪小文提出「數位轉型即服務(DTaaS)」的概念,並推出「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地,至今已在中國累積十六個案例,涵蓋金融、製造、物流、零售、教育、醫療等領域。

微軟亞洲研究院院長洪小文
微軟亞洲研究院院長洪小文推「創新匯」計畫,讓研究院人員直接和產業客戶合作研發、加速AI在產業落地。
圖/ 微軟

之所以推出創新匯的原因,洪小文說可以從兩方面來看。

從客戶需求端來看,洪小文表示,新科技變化迅速,僅管大部分人都聽過AI、增強學習等名詞,卻不知如何應用;另一方面,雖然包含微軟等不少科技大廠,將新技術打包成SaaS(軟體即服務)讓企業更容易應用,但有些技術仍在發展中,還不足以成熟成為標準化產品。

在「發展成熟」和「發展中」的技術間,就成為新的市場缺口。

不過雙方合作,不只是產業端有需求。早在2015年,微軟執行長納德拉就指出,未來每間公司都會成為軟體公司;這意味著,每件事都可以數據化、模擬化、透過演算法做到最佳化,甚至是軟體自動決策。

當產業掌握的數據越來越多,也間接影響AI研究圈。

洪小文表示,過去研究人員只能使用特殊裝置搜集數據,但那並不是真實的數據,而透過和產業合作,可以拿到真實且即時的數據。另一個好處在於,過去要將科研成果導入業界,中間有一段不小的落差,現在透過雙方合作,可以加速將研發成果落實到產業中。

而這也是為什麼微軟亞洲研究院推出創新匯,讓研究人員從研究室走向客戶,將最新科技帶給企業,「我們提供平台科技,而夥伴提供產業知識和數據,一起創造最後一哩的研究開發和創新。」洪小文說。

洪小文:直到被用戶使用和肯定,創新才算完成

創新匯計畫推出剛屆滿一年,已小有成果。

與微軟亞洲研究院合作的首批企業之一,東方海外航運(OOCL),過去因為貨櫃在各港口分配不均,又來不及調度,常需要額外購買新貨櫃、或是銷毀閒置貨櫃,因此產生額外成本。

雙方合作後,微軟亞洲研究院為東方海外航運公司開發客製化的增強學習框架,最佳化貨櫃調度流程,短短六個月,過去貨櫃短缺的情形已經改善25%,預期可年省1千萬美元。除了技術支援,微軟亞洲研究院也計劃在未來一年,協助OOCL訓練200名IT人員擁有AI技能。

另一個案例則是微軟亞洲研究院與培生集團合作的英文學習應用「朗文小英」。以往,數位語言學習教材比較偏向加強閱讀、詞彙、文法,互動型的口說教學仍需要透過真人教師。不過,透過微軟亞洲研究院開發的語音辨識和語意理解等技術,朗文小英可以和學生練習英文對話和發音練習,指導口說表現。

微軟表示,創新匯在中國已有十六個案例,未來會持續在亞太地區推廣,目前也正和新加坡、日本、韓國等地業者洽談中。

不過從過去只需專心做研究,到現在多了和客戶溝通的環節,研究人員是否能適應?洪小文表示,對微軟亞洲研究院的員工來說,其目標不只是在學術研究中有所貢獻,也希望能讓創新應用在實際產品中,進而走入產業、影響世界,「這也是為什麼他們選擇加入研究院、而非學校的原因。」

「比起其他學科,如物理、化學,電腦科學是一個更接近實際生活的應用,」洪小文說,「一個創新,在被上百萬用戶使用和認可後,這時才可以說是完成整個創新的過程。」

研究需要長期展望,才能不畏科技「寒冬」

儘管微軟亞洲研究院開始走入產業,但其專注前沿技術研究的核心價值仍未改變。「研究工作真的需要把眼光放遠,」洪小文說,「如果沒有微軟長遠的展望和承諾的話,微軟亞洲研究院沒辦法做到任何事。」

舉例來說,微軟亞洲研究院核心研究主題之一的AI,過去60年來也經歷過不少次「寒冬」,甚至讓當時剛從學校畢業的洪小文,找工作時不敢對外說他在做AI研究,20年後的現在,「就算不是在做AI的人也說他在做AI。」他說。

「1991年,微軟決定要開始做微軟研究院,你認為當時比爾蓋茲知道AI在二十年後的今天會這麼熱嗎?」洪小文說,「不是,他只是想追求一個夢想。」如今,AI技術已經開始從學術走向產業,而這群擁有相同信念的研究學者,仍在探索未知的路上。

關鍵字: #微軟 #人工智慧
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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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