PoC即按即說
PoC即按即說
2004.09.01 | 科技

8月底的台北國際電信展,號稱只要一個按鈕就能夠將行動電話變成對講機的PoC手機,才是展場上的新寵。
什麼是PoC?PoC(Push to Talk Over Cellular,即按即說)是一種能讓手機能夠變成無線電通話器(walkie-talkie)的技術,是四大手機廠商,索尼愛利信、摩托羅拉、諾基亞和西門子去年聯合開發的即時通訊規格。
PoC和無線電通話器的差異在於,傳統的無線電通話器必需在限制區域範圍,經由同一頻率傳送,才能夠對話,但是PoC的技術原理是將一般語音轉化為封包(packet)形式,利用GPRS網路傳送,只要手機能夠接收到基地台的訊號,甚至透過國際漫遊系統,都能夠做到「一按即通」的對講功能,突破發射頻率的區域限制。

**即按即通,維繫群組感情

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PoC將顛覆傳統手機撥打習慣,不但通話之前,無須進行撥號,只要按住即按即通的功能鍵,並且藉由群組設定的功能,進入「好友名單」中,瀏覽親友上線狀態,再選擇需要進行通話人員的名單,就能夠進行一對一的親密對話、甚至也能一對多的即時通話,就像舉行電話會議一般。
「簡單來說,PoC的功能就像將把MSN messenger網路即時通訊功能放在手機上,只要想對話的人都在線上,就可以直接對話,」摩托羅拉台灣區個人通訊事業部市場行銷部總經理黃玉營比喻道,因此,當一群人在舉辦研討會,或是進行團體戶外活動時,像是越野車隊、登山健行隊等等,使用能夠一對多通話的PoC手機,比起只能一對一聯繫的一般手機來得方便。 摩托羅拉是最早推出PoC功能的手機製造商,根據摩托羅拉在與美國電信業者合作的經驗發現,PoC手機的推廣必需依附在「同儕力量」,像是三十歲以下的年輕族群,喜歡成群結隊活動,不管到哪裡都有自己溝通的語言與方式;而另一塊主要使用族群則是特定的企業用戶,例如,保全業、交通運輸業、營建者等,則由於特殊的工作性質要求,須要隨時傳達最新訊息,都可透過PoC服務。
「PoC能夠最大的優勢在於能夠更有效地維繫使用群組間的感情,也提高消費者對於產品的忠誠度,」黃玉營指出,由此可見,PoC服務的推廣,必需藉由同儕力量,在特定族群或是團體中使用,實用性則更為明顯。

**龐大商機,期待造成雙贏

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美國行動通訊業者Nextel便是靠著PoC服務,以企業用戶為主要服務對象,利用「用戶網內互打免費」的策略,使得原本停滯的用戶成長率快速提升,同時,該公司的平均每位用戶費用(ARPU),每月貢獻度高達70多美元,遠高於其他業者多出20美元,而且客戶的年流失率僅有1.4%,用戶數與股價節節攀升,讓Nextel在短短二年內從區域型的系統業者,躍身成為全美第五大行動通訊龍頭業者。
有了Nextel的成功示範,國內電信業者也對PoC服務躍躍欲試,經過與手機業者的密切測試,中華電信預計在九月底將與摩托羅拉、諾基亞兩家手機大廠合作, 率先推出。「Poc服務在推廣初期,將會以比網內互打還便宜的費率吸引消費者,」中華電信行動通信分公司行銷處長陳長榮指出,藉由PoC服務是為即將開放的第三代行動電話(3G)服務做暖身準備,一旦3G服務正式上路,頻寬傳輸速度更快,甚至可以與手機業者合作,將服務內容應用面擴大,推出群組內容分享、多人線上遊戲等加值服務。
為了因應行動通訊服務業者的市場需求,國際手機大廠也陸續投入PoC手機的製造與研發,像是手機龍頭諾基亞,雖然沒有搶得機先,但是預計在2005年前,所有GPRS與WCDMA手機將配備PoC功能,而其他的手機原廠也加速研發具有對講功能的新手機。

**規格統一,服務更趨成熟

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儘管手機業者與電信業者普遍認為PoC服務勢在必行,但是目前PoC服務發展的最大限制,在於互通性太低,除了必需使用可以支援的手機外,資策會電子商務研究所研究員吳建興指出,「PoC規格尚未標準化、系統業者之間的網路與各手機所使用的規格也不能互通,這些都是PoC功能在普及前,必需克服的因素。」
因此,在PoC服務推出初期,使用者只能與使用相同品牌手機、相同系統的親友通話,至於系統業者與不同廠牌手機何時能夠互通,都必需等待至今年第三季,國際「開放行動聯盟」 (OMA)將PoC規格標準統一後,才能使這項服務的便利性,充分發揮。

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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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