4G網路吃到飽WiFi還能做什麼?AI+WiFi解決3大痛點,幫百貨業追蹤黃金客
4G網路吃到飽WiFi還能做什麼?AI+WiFi解決3大痛點,幫百貨業追蹤黃金客
2019.11.28 | 物聯網

不管你手上的手機用的是哪間電信公司,一定曾遇過一種狀況:進入室內空間時,突然收不到訊號。

此時你不得不詢問身邊的人能否開熱點分享給你?或是連接環境的WiFi,但是有了WiFi以後,也常遇到穩定度問題。

為解決提供WiFi服務給使用者仍會遇到的不穩定痛點,並期望重視連網品質的商業客戶能確保連網不斷線,網路通訊設備商Juniper Networks在今年3月宣布以4.05億美元(約合新台幣121.5億元)收購提供人工智慧技術管理無線網絡服務的雲端平台的Mist,希望透過Mist的加入可以強化Juniper在提供的WiFi的品質跟效率。

Juniper Networks 台灣區技術總監 游源濱
Juniper Networks台灣區技術總監游源濱透露,目前這項解決方案除國外Gap、連鎖量販店採用外,國內信義區的百貨龍頭也正在測試當中,希望能改善過去以Beacon投放不精準、且耗費過高成本調整位置的痛點。
圖/ 簡永昌攝影

Juniper表示,這套雲端管理WiFi的系統,主要的應用場景將會以商務客戶(2B)為主,包括醫療院所、教育機構、無人商店或是博物館等,都將有機會成為體驗這套解決方案的場景。

目前國外像是Gap、知名的連鎖量販店,或國內的外商科技公司、以及信義區百貨龍頭,也都導入或積極洽談這套系統,究竟人工智慧能如何協助WiFi的使用?Juniper提出了2個面向。

AI自動調節網路覆蓋範圍,自動分配頻寬

第一是提供穩定的WiFi。這聽起來或許很不可思議,但一般人常發現,即使在室內連接上了WiFi,但網路依舊跑得很慢、或是斷斷續續,這意味空間的WiFi品質不佳,更可能是有人搶走了大量的流量、或者系統本身發生故障,那Juniper該如何解決?

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穩定的WiFi有何重要?以醫療院所來說,面臨AI時代的到來,圖像的邊緣運算可能需要更多的網路資源,若同時要提供給其他在醫院的病患使用,可能會造成消費者體驗不佳的問題,因此Juniper以AI的方式協助調節AP裝置,讓需要網路的空間可以被聚焦、並靠其他裝置暫時協助讓其他使用者也不會因此被吃掉流量。
圖/ 創新拿鐵

Juniper說,解決方案之一是在等距的空間裡面裝設AP(Access Point),這台機器的服務範圍是直徑15公尺。同時,透過AI的遠端控制機制,Juniper可以隨時監測在環境中哪些區域的網路正被大量使用,AI可協助調整最接近「事發現場」的AP所提供的服務範圍。

舉例來說,醫療院所目前都在加強導入人工智慧,但是當圖像傳輸跟運算需要耗費大量的網路流量時,可能會影響周遭使用者聯網的品質,因此AI就能即時調整最接近大量使用網路區域的AP、將其服務範圍聚焦在需要場域,並同時開啟(擴大)鄰近AP的服務範圍,讓其他的AP裝置提供更多網路頻寬,以確保其他使用者的WiFi是穩定、不受影響的。

當然這個AI也同時會協助障礙排除,或是通知企業的IT工程師:目前WiFi提供出了哪些問題需要解決,對於人力精簡卻需要維持良好市內網路品質的企業來說,Juniper也可以提供外部團隊的協助。

室內無GPS!靠藍牙打通室內地圖不準確的痛點

有了穩定的網路後,Beacon藍牙的功能也能有更多應用,LINE曾經透過遊戲的方式,在北捷特定的車站進行訊息的投放,跟消費者做互動,但受限於裝設技術限制,使用者必須要在進站後、訊號比較強的地方才能收到訊息。

Juniper Networks記者會
有了穩定的WiFi後,搭配這次AP裝置是以指向性天線的設計,因此可以將空間內的地圖有更精準的定位,也能藉此掌握使用者的移動軌跡、投放更正確的資訊或促銷活動。
圖/ 簡永昌攝影

但這次Juniper的AP裝置可以透過指向性天線,將提供服務的範圍以每45度為一個單位布建,不僅能提升定位的準確度,也不會因為距離而影響精準性,訊息的投放情境更多元。

比方博物館裡面可以透過連接公共WiFi,掌握使用者的方位,投放展品的相關介紹;或是在室內空間裡面,沒有GPS的幫助、就可以透過AP裝置,掌握使用者的定位,並提供室內的地圖指引,讓使用者更能掌握空間地理位置。

Juniper也表示,未來更多衍生應用,都可以建構在穩定的網路及具備指向性的Beacon技術上,或許是在醫療院所的看診通知、也或許是發生意外的警示。

5G時代來臨,沒有吃到飽可能更依賴WiFi

Juniper也導入類似現在iPhone語音助理Siri的虛擬網路助理「Marvis」,若IT想要知道過去一段時間網路出現哪些問題,便可以用自然的語法請求Marvis協助找出原因,Marvis能提供詳細的資訊,但目前只懂英文、而且必須用打字的方式溝通。

此外,公司也能在公有財產上面裝設感應器,讓AP能夠透過藍牙掌握公司資產的動向,比方筆電被誰借走,正在那個會議室等等,動產或是員工都能追蹤。

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過去4G吃到飽時代可能不再,5G將面臨有限度的使用,場域提供穩定的WiFi就變得更為重要,連帶也可能透過佈建的設施提供更多商業行為的新選擇。
圖/ Monster Ztudio via shutterstock

Juniper透露信義區的百貨龍頭也正考慮採行這套解決方案,希望在不停更換櫃位的情況下,依舊能快速且不浪費成本地掌握產品屬性跟定位,並從消費者的移動輪廓,投放適當的折扣優惠,帶來更佳的業績表現。

不過,這一切前提是消費者必須要擁有終端裝置,同時要連上場域的公共網路,才能有這一切的投放訊息與體驗。

責任編輯:蕭閔云

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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