2020全球AI新創百大名單:超過6成來自美國,台灣人也上榜!
2020全球AI新創百大名單:超過6成來自美國,台灣人也上榜!

2017年起,研究機構CB insights都會公布全球百大AI新創名單。今年分析全球逾5,000家AI新創公司,自中國、瑞典、日本等13個國家中選出百強,其中,有將近65%的AI新創團隊皆來自美國,可見其AI能量表現強勁。

值得注意的是,其中以終端人工智慧解決方案為主的廠商耐能智慧(Kneron),創辦人劉峻誠正是來自台灣。

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研究機構CB insights公布2020年全球百大AI新創名單。
圖/ CB insights

耐能專注終端AI,創辦人來自台灣

Kneron的終端AI解決方案包括AI晶片和圖像辨識演算法等,可以將一部分人工智慧從雲端轉移到終端裝置,符合目前邊緣運算的趨勢,並於終端裝置直接進行即時辨識與判斷分析,減輕網路、雲端的負擔跟成本。目前已經針對智慧家居、智慧安防、手機等領域提供客製化解決方案。

Kneron耐能智慧董事長劉峻誠
Kneron耐能智慧靠著終端AI解決方案的優異表現上榜,其中董事長劉峻誠來自台灣、讓台灣沾光。
圖/ 賀大新攝影

劉峻誠過去曾接受《數位時代》訪問,當時他提到AI雖然目前有些過熱的表現,但是他仍鼓勵年輕人要不怕失敗、勇敢出來創業,不僅能補足產業的斷層問題,重要的是只要認清自己在創業過程中想要做出什麼, 要用什麼技術解決目前的問題 ,這樣就不需要擔心市場上的風風雨雨。

延伸閱讀:AI有泡沫化危機?耐能劉峻誠為何不怕,還鼓勵年輕人多創業

百大榜單中65%來自美國,醫療保健議題最夯

翻開今年的百大榜單,這些AI新創公司目前多聚焦在醫療保健、零售、倉儲或是金融保險等共計15個核心行業的解決方案, 其中醫療保健是目前AI新創最主要提供解決方案的產業,有多達13家新創團隊。

AI百大
全球百大AI新創榜單,65%來自美國。
圖/ 翻攝Bloomberg官網

從今年的隊伍可以發現,包括來自英國的Eko團隊,目前正研發一款智慧型聽診器,希望能結合軟體跟AI分析,協助醫生更有效率地偵測病患的心臟疾病,這款產品已經在今年1月獲得FDA的批准;另外一間來自以色列的新創團隊Healthy.ioM則是針對尿液分析做開發,為降低腎臟病患者對於護理的依從性,該團隊研發一款獨特的試紙,可以直接透過智慧型手機的掃描進行診斷並獲得結果,對腎臟病患者相對方便。

不只是醫療保健,零售跟倉儲領域是今年AI百大第二大類別,包括來自美國的Aifi、Standard Cognition以及Grabango,都是致力於為零售業開發無人商店的服務。像Aifi開發一款名為NanoStore的無人商店,有點類似Amazon Go,他們裝置攝影機以及貨架感測器,可以在消費者選購商品時隨時追蹤他們,並在結帳時透過應用程式或是刷卡來進行付款。

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零售跟倉儲領域是今年AI百大裡面第二大類別,不少團隊都針對無人商店開發相關服務。
圖/ l i g h t p o e t via Shutterstock

此外,還有不少AI新創團隊專注於幾種跨行業的解決方案,例如AI處理器的開發、銷售和CRM(客戶關係管理)以及自然語言處理(NLP)的研究。

這次百大名單裡共有10家獨角獸新創團隊,各專注在不同領域的解決方案。如來自美國的Faire主要專注於零售通路的AI導入,他們以機器學習的方式掌握實體通路對於商品位置的擺放能達到最佳銷售表現;另一間美國新創團隊DataRobot,提供企業端機器自動學習的預測分析平台,來協助客戶快速建構預測模型。

專家:AI必須找出想解決的問題

CB Insights的首席分析師Deepashri Varadharajan也表示,入選的團隊最重要的一點就是他們滿足特定產業的需求,並且在各種情況下協助產業突破瓶頸。他認為,AI固然是一個很棒的工具,但團隊是否真的有找到想要解決的痛點才是核心問題,這與劉峻誠的想法不謀而合。

Deepashri Varadharajan也透露,接下來AI的發展趨勢將直指能源效率、改進量子計算等議題。

資料來源:BloombergCBinsights

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #新創
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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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