科技大咖能用雲端翻轉遊戲市場嗎?
科技大咖能用雲端翻轉遊戲市場嗎?

今年以來,病毒疫情造成百業蕭條,但宅經濟中最受惠的遊戲產業,包括任天堂Switch主機大缺貨、《健身環大冒險》及《動物森友會》的遊戲熱銷,加上索尼、微軟都將在下半年發表次世代遊戲機PS5及Xbox Series X,不斷推陳出新的遊戲產業,永遠有讓大家驚豔不已的新鮮創意。

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《健身環大冒險》《動物森友會》等任天堂遊戲,在因疫而起的「宅經濟」中表現相當亮眼。

不過,在關心遊戲產業各種新動態時,一股醞釀多時的風潮正逐步形成,那就是雲端遊戲(Cloud Gaming)的崛起。包括Google、亞馬遜、微軟等大咖,從2019年起宣布進軍雲端遊戲市場,此外,中華電信為了5G服務開台,也宣布與法商雲端遊戲平台Gamestream合作,提供搭載4K解析度的雲端遊戲服務。

雲端遊戲將對全球遊戲產業生態帶來哪些改變?是很值得討論的議題。

讓Google、亞馬遜、微軟擠破頭的遊戲經濟革命

「雲端遊戲」的意思,是把遊戲內容放在雲端上,消費者不必買個別遊戲軟體或主機,透過相對簡單的設備,就可以玩到各式各樣的遊戲。就像是消費者以串流(streaming)方式,在不同裝置的網飛(Netflix)平台上看各種電影,是很類似的道理。

其實,遊戲玩家的消費模式,一直都隨著大環境變動而改變。例如早期消費者買遊戲光碟片,但如今大部分變成數位下載,未來也可能像影音一樣,遊戲市場接受串流方式來遊玩,產業生態的改變,一樣會對玩家帶來新調整。

但一定有人會有疑問,過去線上遊戲不是已經發展很久了嗎?雲端遊戲和線上遊戲有什麼不同?其實,受限於網路傳輸的速度與穩定度,目前純粹在線上遊玩的遊戲(如網頁遊戲)通常比較簡單,如果要達到高畫質、高品質及高速度等要求,玩家仍須安裝相當肥大的基礎程式,相當吃重硬體需求。但是在全球進入高頻寬、低延遲的5G時代後,網路頻寬與效率大幅改善,讓雲端遊戲的願景更加明確,也形成重量級大咖紛紛搶進的現象。

回顧歷史,網路崛起明顯改變世界,透過各種平台如Spotify、YouTube、Netflix、Facebook等,人們閱聽文字、圖片、音樂及影片的模式改變了。如今,網路力量更將滲透到遊戲業,這些網路大廠的企圖會成功嗎?我認為,至少有兩個角度值得關注。

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克服兩大難題,是市場勝出關鍵

首先,在整個遊戲產業生態鏈中,最核心且最有價值的,當然是遊戲內容(content)業者。那些推出許多當紅遊戲內容的品牌工作室,絕不會輕易讓自家遊戲放到Google、亞馬遜或微軟的雲端平台上,就像早期網飛推出線上影視(OTT)平台時,一樣很難取得電影內容業者的支持。

不讓遊戲搬到雲端,除了考量聲光效果、畫面品質、互動性等遊戲體驗可能打折以外,更重要的,這是一個涉及龐大產值與利潤的大事業,開發商當然不希望自家遊戲和其他遊戲一同打包到雲端遊戲平台,並以「每月299元」玩到飽的模式被消費掉;對比目前套裝軟體多單獨販售的模式,這將造成利潤與營收大幅壓縮的重大衝擊。

因此,設想未來雲端遊戲產業生態鏈中,有平台商(如Google、亞馬遜及微軟)、遊戲內容商(如任天堂、索尼)及電信業者(如中華電信、韓國ST電訊),誰會是談判力最強的一方?答案當然是內容商。

觀察雲端平台發展歷程,內容商一直是決定成敗的力量,除非平台強大到讓人無法拒絕,否則內容商多希望維持舊有商業模式。

其次,更關鍵的是能否解決跨平台難題?許多涉及遊戲本身不易克服的技術障礙與特性,將是雲端遊戲平台最大的發展瓶頸。

其實就本質而言,音樂、電影與遊戲非常不同的是,前兩者都是穩定的靜態內容,每個人觀賞的章節段落內容都是一樣的;但是,遊戲的進行卻經常因人而異,從一開始選擇的角色、關卡、武器就已不同,更別說操作上的差異。該如何即時、高速且沒有延遲地運算這些內容,對雲端資料中心的運作來說,是難度高、負荷量大的任務。

目前許多影音服務平台,主要採用伺服器快取(cache server)技術,當消費者要存取常用內容時,就透過離使用者最近的雲端資料中心,傳輸裝置中。可是,玩家遊玩、選角相當隨機,無法事先預測並早一步儲存好,這種隨時在變的動態內容,讓數據中心負荷大,也讓雲端遊戲變得更加困難重重。

此外,許多競技遊戲需要即時快速的雙向互動,對網路延遲更是挑剔。例如看影片時,遇到網路不佳或延遲,還可以待讀取完後接下去看;但是玩遊戲在槍林彈雨中訊號不好,卡了幾秒鐘,你很可能已經被敵人宰了,或被同伴痛罵、想踢掉你這個豬隊友。

因此,在前述兩大因素限制下,雲端遊戲要形成大趨勢前,恐有不小障礙需要克服,提供最佳遊戲體驗的,才是最終贏家。

5G為雲端遊戲的技術問題帶來一線曙光,不過除遊戲技術與體驗的障礙外,更重要的是,能否為龐大的遊戲開發事業帶來全新商機?

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第314期,2020年7月號雜誌)
關鍵字: #Google #遊戲產業
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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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