高通新處理器855 Plus登場,名列10強外的華碩ROG Phone 2憑什麼成為首發?
高通新處理器855 Plus登場,名列10強外的華碩ROG Phone 2憑什麼成為首發?

6月初ZenFone 6才剛上市,華碩已預備迎接第二代電競手機ROG Phone II。

7月23日,華碩董事長施崇棠將赴北京與騰訊攜手,發表搭載高通(Qualcomm)驍龍Snapdragon 855 Plus處理器的第二支電競高階手機ROG Phone II,預估第一波銷售行動會在8月於台港中同步開賣,第二波將在9月於歐美與東南亞地區開賣。

賠錢也要做,施崇棠長線布局手機業務

2019年,ZenFone 6改聚焦高階利基市場,施崇棠不僅親赴西班牙、台灣、印度主持發表會,7月23日華碩與騰訊聯合發表ROG Phone II手機,施崇棠也將與共同執行長許先越一同出席,從行動上就可印證施崇棠心繫智慧手機業務的未來。(延伸閱讀:華碩與騰訊合作一支高「跟手性」電競手機

華碩董事長施崇棠今日於西班牙發表新一代ASUS ZenFone 6智慧型手機 (1).jpg
華碩董事長施崇棠親自到西班牙發表新一代ASUS ZenFone 6智慧型手機 ,幾乎重要國家場場出席。
圖/ asus

從另一方面來說,在營運損失去年就達121億元下,手機事業體若無施崇棠始終如一的堅定支持,團隊瓦解或承受不了利潤目標壓力,是遲早的事。

這麼燒錢的事業,先談談華碩為何死守虧損的手機業務不放?

「手機是將來AIoT的重要機器(Machine),大家都談機器智慧,其實除手邊裝置,雲(Cloud)也是機器。在所有裝置中,手機是將來發展最重要的資訊裝置,所以華碩在手機上的布局對未來影響重大,不能只考慮短期。」施崇棠說。

這段話大致說明,即使燒錢,華碩也非得咬牙把手機這個「端」顧好的原因。

十分看重智慧手機會是華碩的未來,即便過去多年,華碩在手機市場投資跌跌撞撞,多數投入有去無回,施崇棠仍不斷調整戰術,要在智慧行動裝置戰局奮力一搏,2019年華碩重押電競與專家型用戶,其中電競手機更立志要當巨獅。(延伸閱讀:華碩印度手機市占率破8%,遭對手引戰

華碩手機排名10強外,高通為何合作?

那在高通角度,找一家10強外的手機品牌合作策略是什麼?首先,由於華為與三星兩大Android智慧手機品牌,都各自有專用晶片,即便華碩智慧手機銷量在全球10強之外,但有騰訊資源在後支持電競手機普及,高通此時選擇跟華碩密切合作將是借力使力。

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高通今年積極爭取5G領導地位,但855 Plus晶片並未內建5G晶片。
圖/ 唐子晴/攝影

高通跟華碩的合作著眼點,將是華碩在移動電競市場的領先性,儘管5G筆電方面華碩著力放緩,但在電競手機市場,華碩擊敗雷蛇拿下騰訊首發合作權,23日北京發表會上,騰訊遊戲將發表多款支援ROG Phone II的遊戲項目,目前已被公開的是動漫改編的《一人之下》手機遊戲,該款遊戲支援120Hz面板更新率,與ROG Phone II做過軟硬體優化。

其次,高通15日正式發表Snapdragon 855 Plus行動運算平台,這一代比855平台在處理器效能跟顯示晶片運算能力上都有明顯提升,特別是強調在遊戲及VR上的表現,因此華碩選擇集中資源發展遊戲手機,跟Snapdragon 855 Plus定位不謀而合。

華碩搶先成為全球第一款發布搭載855 Plus的智慧手機,儘管第一波開賣時,中國品牌OPPO及VIVO也將有新機問世,但在行銷操作上,華碩是「率先發表」。

效能提升15%,855 Plus晶片攻電競商機

Snapdragon 855 Plus 處理器,與2018年底發表的S855同樣有八核Kryo 485 CPU,但時脈拉高至2.96GHz,比前一代2.84Hz時脈要快;其次,Adreno 640 GPU效能675MHz也比前一代提升15%速度。

Snapdragon 855 Plus專為電競市場打造,優化速度及效能電競體驗,Snapdragon Elite Gaming包含Vulkan 1.1繪圖驅動程式,比Open GL ES的功耗效率高20%,並強化軟體,如降低遊戲停格、高速遊戲傳輸、反作弊外掛程式等等。

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華碩旗下電競品牌「玩家共和國ROG」在ESL One孟買站前的體驗店展示剛在印度發售的ROG Phone。
圖/ 陳君毅攝

可以注意的是,目前855 Plus仍內建4G晶片,但高通也預告,支援以X50 5G數據機和高通RF前端解決方案實現的5G連線,可以提供數千兆等級5G傳輸、電競、AI及XR體驗,為未來5G陸續開台預留空間。

最後回到ROG Phone II,這次華碩將跟曾經合作過的廣州以諾代工廠合作,7月23日起中國將開放預購,第一波台港中將先開賣,隨後9月在歐美與東南亞上市,售價將在2萬元以內。

華碩手機重擬戰略後,能否在施崇棠眼中擘畫的「智慧機器大趨勢」中拿到門票,手機絕對是不能輸的一著棋。

責任編輯:陳映璇

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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。

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