PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝
PAPAGO!面臨中國低價夾殺,簡良益要用「沒後門」的AI人臉辨識逆轉勝

行車記錄器面臨中國低價競爭,產品毛利率甚至只剩5%,該怎麼辦?PAPAGO導航、行車記錄器大廠研勤科技,今年加強火力用人臉辨識突圍,開發出Face8台灣臉霸人臉辨識引擎,除用於考勤系統,「TWDD台灣代駕」也能幫酒客代駕前驗明駕駛本人身份,要用AI產品拼轉虧為盈。

車用電子產品競爭激烈,PAPAGO!過去稱霸行車導航市場,風光時股價上百元,但手機導航逐漸普及後,轉戰行車記錄器,但隨即面臨的是中國產品低價競爭,小米、小蟻跟奇虎360低價搶客,使PAPAGO!儘管在中國排名3~4,一年銷售量高達20萬台,但因銷售毛利落到5%,中國事業陷入虧損。

PAPAGO!目前以台灣跟東南亞市場表現最好,北美打入BestBuy、STAPLES等大型3C通路,與日本市場都同樣預估有20%成長。

轉戰人臉辨識市場,給客戶看原始碼

面臨中國品牌低價競爭,研勤的策略是專注發展人臉辨識應用突圍,「很多政府單會來詢問,因為台灣做引擎的業者不多,」研勤董事長簡良益說。

研勤簡良益
研勤董事長簡良益帶領團隊開發AI人臉辨識引擎,強調資安。
圖/ 王郁倫攝影

他目前在清大攻讀資工博士學位,帶領團隊開發的AI應用圍繞在人臉辨識上,2年開發出第一套Face8台灣臉霸人工智慧引擎,官網上的名人堂已蒐羅1萬多張台灣臉譜,目標收集圖庫達2萬張。

研勤的策略是,用這套人臉辨識引擎投入打卡、考勤管理市場,由於資安議題受到重視,雖然中國人臉辨識大廠如商湯或曠視知名度更高,但台灣政府與企業仍希望找到台灣本土開發的解決方案。

「我們的技術很不錯,」簡良益說,累積800萬張正負樣本(PAKKA Face Set),目前人臉辨識準確度(Rand-1 Accuracy)可達99.32%,加上有資安優勢,高透明度,已經拿下中彰投智慧城鄉生活應用專案,還有許多專案在談。

「很少企業願意公開原始碼給客戶看,讓客戶檢查有無後門。」研勤主管直言,對手業者必定會埋後門,因為可以收集人臉資料。

另一個專案是「TWDD台灣代駕」,研勤與客戶合作建立司機身份確認系統,身份確立後才能幫酒客代駕。「客戶都是喝茫了,所以駕駛的身份是不是正確更為重要,」簡良益說。

Face8台灣臉霸公開測試,名人都能認

為展現實力,研勤也公開這個Face8台灣臉霸人臉辨識引擎在官網上,歡迎社會大眾來測試,彷彿對外進行「武力展示」。網站有「人臉比對」及「名人搜尋(名人堂)」,羅列政府首長、藝人、主播、雙北及台中議員、縣市長、立委及知名產業人物資料,消費者上傳名人照片,能馬上辨識,也可以在一群人中比對認出要找的人物。

face8台灣臉霸
研勤開發Face8台灣臉霸引擎,可以辨識多人對多人的圖片人物對比。
圖/ 研勤

目前這套人臉辨識引擎開發的「PAKKA帕卡人臉辨識考勤系統」,已經有安親班拿來當作小孩點名系統,小孩從學校抵達安親班後,馬上人臉辨識後傳送LINE訊息給家長,告知出席率,而飯店、銀行也在評估添購作為迎賓系統,更已有企業做門禁系統。

在高毛利的人臉辨識產品開始有收入下,研勤第1季合併營收1.76億元,毛利率28.16%,相對去年22%、前年20%,表現是14個季度以來新高。

「我們跟其他業者不同是可以線上租賃,」財務長陳伯任說,而這樣的目的是讓5人以下新創企業,也能很輕鬆的達到人力管理。而由於人臉辨識服務毛利率遠高於行車記錄器,隨下半年4~5家銀行業正在洽談,下半年預估人臉辨識收入將達4000萬元,營收佔比從去年1%今年提高至5%。

轉投資掌門啤酒,今年轉虧為盈

加上轉投資「掌門精釀啤酒」台灣事業轉虧為盈,研勤預估最快第3季就有機會轉虧為盈。

研勤轉投資掌門內湖店
研勤轉投資掌門啤酒事業,今年台灣已經獲利,正進軍中國市場
圖/ 掌門

一家人臉辨識引擎開發大廠還有啤酒生意?研勤2011年在創始股東跟兩位PAPAGO!產品研發人員合作下,發現精釀啤酒是一門可以投入的事業,而這一切從工作之餘,在會議室品嚐各國啤酒開始。

2011年投資成立的掌門精釀啤酒,目前在汐止有酒廠,年產量12噸,台灣已有13家門市,中國兩家,並成立蘇州廠,年產能20噸。

研勤說,台灣啤酒事業在2018年下半年已單月損平,今年將全年轉虧為盈,由於2013年掌門汐止廠設立,2020年設備折舊攤提結束後獲利有機會更成長。儘管行車安全類產品在中國仗打的慘烈,但研勤啤酒事業已完成中國產能建置,下一步將布建中國通路與展開推廣,從另類商品把市場財賺回來。

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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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