誰是下一個新科技明星
誰是下一個新科技明星
2004.07.01 |

過去4年,是中國經濟的發展關鍵時期,也是中國科技業的轉型關鍵時期。中國GDP在2001年突破1兆美元,並在當年底加入WTO,與國際接軌。中國資訊產業則是在那一年超越台灣,在產值上成為僅次美日的第三大資訊產業國。
2001年,《數位時代雙週》首次進行「中國科技100」強調查,希望了解這個變動中的巨龍真正的實力,並藉由每年長期跟蹤,累積出足夠可以解釋甚至預測它下一步的行進方向。

**通訊設備產業,
快速成長壯大

**
在那之前,對於中國科技業的相關調查與研究很有限,只有中國信息產業部每年公布的「中國電子信息百強企業」名單,但這項調查只用營業額做指標,很難確  實反應企業的狀況,因為中國的大企業都是國營企業或由國營企業改制而來,在以往計畫經濟年代負責提供就業機會和執行政府交辦任務,規模並不等同實力。
在第一年的調查工作中,碰到幾乎全是陌生名字,是過程中遭遇的最大困難,其次是不易蒐集齊全的營業內容和財務資料。這些公司因為大多是國營企業,本身隸屬某一集團旗下或本身轉投資擁有數家子公司,交易往來和財務數字非常複雜,甚至許多公司只是把部份資產剝離去上市,在股市揭露的訊息只代表一部份業務,並不代表整個公司。
儘管如此,《數位時代雙週》的工作小組仍從上海、深圳、香港和紐約等地股市,蒐集中國科技業的上市資訊,整理而得出前100強,之後並列為年度工作,到今年已進入第四年。
2001年的調查發現,當年表現最好的是PC和電訊設備業。那正是聯想挾著1998年超越IBM成為中國PC第一的餘威繼續上升,帶動整個中國PC業繁榮的全盛時期。那一年的榜首方正科技、第五名的京東方和第八名的清華同方,都和PC行業有關。
但是,當全世界在2000年進入後PC時代,靠服務和軟體賺錢成為主流時,中國卻還為PC業痴迷,反應了它與世界的時間落差,而這項落差在2003年嚐到苦果。
通訊設備一直是中國成長飛快的行業,因為中國幅員廣大人口多,在電信業的投資起步又慢,創造了自1990年代迄今的電信榮景,包含提供固網通訊的骨幹、局端設備和交換機,以及行動通訊的基地台等。2001年榜上第三名的中興通訊及第七名的大唐,就是因此而壯大,並成為榜單常客。

**中國手機用戶,
榮登世界第一

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電訊設備普及後,來自終端的應用需求如燎原之火,手機成了2002和2003這兩年中國最熱賣的電子產品,這兩年的榜首第一電訊集團和廈新電子,都來自手機行業,一是手機通路,一是手機製造商。
手機是迄今為止,中國在最短時間賣出最多量的電子產品,到2004年5月中國已有超過3億手機用戶,衛冕世界第一,也是中國在所有科技產品應用上的第一項冠桂。此外,中國手機一年7千萬支市場,更是兵家必爭之地,諾基亞、摩托羅拉和三星等國際名牌無一缺席,中國特殊的消費者喜好以及龐大的二三級城市和鄉鎮市場通路,更造就一批找台灣和韓國廠商貼牌而賣的火熱的中國手機業者。
當手機和PC普及後,製造商和通路的利潤轉趨微薄,取而代之的是在手機和PC上提供服務的業者,像寬頻、簡訊和連線遊戲。此外,在全世界從類比走向數位科技的大浪潮中,中國起步雖慢,但並未脫離。2004年榜首京東方和榜眼冠捷科技,都和液晶顯示器產業有關,也都乘著2003年底到2004上半年的這波價格驚漲得利。但若要因此推論中國在液晶產業或數位家電有機會,還言之過早。
總的來說,中國科技業由家電、資訊和通訊這三大產業構成,通訊業因有龐大內需支撐加上政策保護而持續強勢,資訊行業則隨台商和外商在中國不斷加碼,中國本地業者如聯想和方正等,壓力會愈來愈大,發展資訊服務業是解開此難題的一個答案。在家電業方面,由於早已過度競爭,加上在設計和技術方面遲遲未見升級,短期內在中國仍難見起色。
至於2005年呢?別懷疑,大手筆投入新技術的廠商,比方做晶圓代工的中芯,以及提供手機內容服務的靈通網,還有網路連線遊戲的盛大,都是榜上熱門的新人選。因應2008北京奧運將開播的數位電視系統,牽涉軟體、播放系統、設備和終端產品(機頂盒、液晶電視和電漿電視)等,可能是接下來培養最多新科技明星的搖籃。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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