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。

往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓