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|數位時代 BusinessNext

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。

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。

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

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。