疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變
疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變

在今年,受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)影響,亞馬遜公有雲服務AWS的年度開發者大會re:Invent改為在線上展開。在即將閉幕之際,Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯(Werner Vogels)發表壓軸演講,分享他對2021年的科技趨勢預測。

回顧2020年,沃格斯表示,無論政府還是企業,工作和營運方式都徹底改變,而幫助我們應對巨變的就是「科技」。

像是線上課程幫助孩子們繼續接受教育,線上會議代替商務會議室、酒吧咖啡會面,線上視訊讓人們繼續擁有電影之夜,科技幫助人們養家糊口、教育孩子和工作合作,隔離在家也能自娛自樂。

AWS Werner Vogels
Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯在2020年re:Invent大會上,分享明年的8大趨勢預測。
圖/ AWS Facebook粉絲團

疫情加速數位化,成為未來趨勢轉捩點

「2020年的疫情沒有讓我們放慢腳步,反而向數位世界加速邁進。」在沃格斯看來,正是得益於這一加速變化,2021年將成為各種變革的轉捩點。以下是沃格斯對2021年以及未來發展提出的8大趨勢預測:

趨勢一:雲端將無所不在,並進一步加速向邊緣運算推進

沃格斯預期,在2021年雲端將進一步加速向邊緣推進,雲端運算被侷限在集中式資料中心的日子一去不復返。

雲端運算正向網路邊緣轉移,嵌至隨身設備、汽車、家庭和工作場所。雲端應用可以幫助海上船隻提高性能,幫助飛機翱翔天際。雲端無所不在。未來在我們周圍將有越來越多的軟體在雲端執行,改善我們的生活,從醫療照護到交通運輸、娛樂、製造等。

趨勢二:機器學習將從雲端延伸到邊緣

機器學習不斷擴展,同時,機器對機器的連接將呈現爆炸式增長。

沃格斯指出,在2018年,互聯網上只有33%是機器對機器的連接。這一個比例到了2021年將超過50%。機器學習將融入製造業生產線,即時發現生產異常;在農業領域則能幫助農民更明智的使用寶貴資源(如土壤和水)。在2021年,機器學習將無處不在。

趨勢三:圖像、影片和音訊的網路流量將超越文字

沃格斯認為,鍵盤會逐漸沒落。進入2021年後,人們在螢幕上閱讀的文字量會不斷減少,同時,將更加依賴多媒體和其它媒介進行交流。沃格斯預估,到了2021年,將有60%~80%的網路流量將是影片、圖像和音訊,而且在未來還會加速成長。

趨勢四:科技將翻轉現實世界,智慧城市將進一步實現

由於疫情影響,為了要讓人類能夠保持連結,同時維持社交距離,人們將透過資料搜集來實現對於「未來城市」的想像。沃格斯認為,「這將會是數位和物理世界的真正融合。」在2021年,資料分析將在城市設計中發揮更大效能。

他舉例,像是在2020年,最大變化之一就是無現金支付興起,世界各地的一些酒吧和餐館開始禁止使用現金,將業務建立在雲端上。在未來,新的線上支付平台不斷崛起,未來支付選項只會越來越多。

02 遠端學習在教育中獲得一席之地
遠端學習平台Brainly的使用人數在2020年大幅增加。
圖/ AWS

趨勢五:遠端學習在教育領域獲得一席之地

疫情讓教育經歷快速轉變,幾乎超過任何行業,此趨勢將不會逆轉。

在疫情期間,人們開始證實了遠端學習的效益,甚至認為在某些狀況下,遠端學習是更好的選擇。沃格斯說,「2020年讓我們知道,無論遇到疫情大流行、自然災害還是人為災難,都能確保學習不中斷。」

趨勢六:小企業爭相上雲端

沃格斯預測,在2021年開始,許多小型企業將開始透過先進的雲端技術來服務他們的客戶。在市場上,也會出現大量服務供應商,來協助這些小企業。

小企業可以藉由雲端技術,來啟動一個聊天機器人來幫助回答常見問題,或是讓一個簡單的CRM系統在幾分鐘內到位執行。同時,小企業在使用這些技術的同時,卻無需投入時間、金錢自行搭建。

趨勢七:量子運算將蓬勃發展

在2019年re:Invent大會上,AWS發佈了一項全託管的量子運算服務Amazon Braket,幫助研發人員加速科學研究。在2020年,AWS進一步把這項服務開放給所有人使用。展望未來,沃格斯認為,由於AWS的豐厚經驗,可以讓客戶使用沒負擔、易上手,又能理解先進的雲端技術,因此2021年將是量子運算開始蓬勃發展的一年。

趨勢八:雲端技術將在航太方面取得最大成效

沃格斯表示,「2021年後,航太將是我們在雲端技術方面取得最大成效的領域。」在未來,雲端技術將幫助研究人員追蹤冰川消退,協助海事機構保護脆弱的海洋保護區,提供農學家更準確預測糧食供給。同時,在太空執行的雲端技術應用將有如來自外星一樣出人意料。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #亞馬遜 #AWS
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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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