揪公有雲代理商、讓利開發者與通路夥伴,研華劉克振:智慧工廠將最快產生龍捲風暴
揪公有雲代理商、讓利開發者與通路夥伴,研華劉克振:智慧工廠將最快產生龍捲風暴
2021.01.25 | 物聯網

工業物聯網產業發展不如預期,產業成熟進度只到達原先預期的5分之1,身為龍頭的研華科技2021年將如何應變?研華對策是傾力打造生態圈,除邀雲服務代理商(IoT-CSP)加入,並將擴大全球業務菁英加入促成生態系發展。

研華董事長劉克振與技術長楊瑞祥指出,過去工業物聯網產業發展不成熟,背後原因很多,但看好未來物聯網產業仍將穩健成長,調研機構預測,預計2025年AIOT產值將上看4,500億美元規模,比2021年翻倍成長。

打造生態系,拉攏公有雲代理商佈局OT

劉克振指出,研華2021年將用力結合生態系,因為物聯網產業價值鏈是一層一層疊加上去的,若物聯網生態系不建構好,產業就做不起來,而生態系裡最大關鍵元素就是公有雲,如阿里雲或微軟Azure,這類雲服務商(CSP)在各國非常普及,並衍生出物聯網雲服務代理商(IoT-CSP)角色,結合各行業專業系統解決方案整合商(DFSI),才能讓物聯網真正落地。

研華成立7大事業群.jpg
研華成立7大事業群,包含5個行業專屬事業群及2個通用事業群,透過4大地推部隊協助導入市場。
圖/ 研華

而這些專業解決方案系統整合商(DFSI)現在數量很少,規模很小,研華鎖定五大產業領域,包括智慧工廠、環保能源、智慧零售、智慧醫療、智慧樓宇,都需要這些在地化夥伴合作;而最後一個元素是iAPP軟體開發商,一旦整串關鍵價值鏈(IoT-CSP、DFSI、iAPP、端)都發展到位了,物聯網就會起飛。

而IoT-CSP是研華創建工業物聯網生態系新瞄準的關鍵成員,這個角色也就是雲服務業者的各國代理商,在台灣可能是零壹、凌群或伊雲谷,本來是純雲服務代理商,很懂IT(資訊技術),但對OT(營運技術)則未必熟悉,研華期望說服這業代理商也代理物聯網端方面的邊緣運算解決方案,如此就能加速雲跟端的協同運作,便利於服務專業系統整合商。

軟體讓利!研華保留40%利潤給開發商及SI

「為扶植養成IoT-CSP夥伴,研華2021年會大力投入資源養成,」劉克振解釋,這類CSP代理商若代理研華解決方案,將使物聯網應用成功機率大增,為此研華也預備讓利40%,為iAPP開發商及系統整合商業者打造利潤生態池,讓公有雲代理商也保有利潤,提高其投入意願。

研華讓利給通路及軟體開發商.jpg
研華計畫讓利40%給通路及開發商。
圖/ 研華

事實上,雲服務代理商算是新產業,劉克振指出,企業上雲的需求很大,光是台灣,他所知2020年就新成立很多家,或許因為疫情關係,許多老牌雲服務代理商2020年的業績都翻倍成長,但這角色主要是提供公有雲服務,不太會行業化,跟物聯網關連性也低,現在研華積極說服這些代理商分一點兵力到OT產業。

「IT很多人做,台灣光是Azure的CSP就有超過一百家,後來官方稍有管制後縮至37家,但仍非常多,競爭很激烈,但OT競爭不激烈,若代理轉賣研華物聯網套餐,利潤有很高,談過後很多代理商有很高意願。」劉克振說。

製作7大行業軟硬體解決方案套餐,減輕通路整合商負擔

向外力招公有雲代理商加入,對內研華展開哪些策略行動?劉克振指出,研華組織管理變革有2,首先是打造行業套餐(SUITE),過去研華的邊緣硬體裝置搭配iAPP使用,生態系不完整,常要派技術長跟客戶溝通,現在希望整合出7大類重點行業套餐,製作電子型錄,方便經銷商可直接拿去跟客戶溝通,減少系統整合商負擔。

第二招是組織上做變革,研華組織架構成立7事業群,包括針對5大行業成立專屬解決方案事業群,搭配2個通用平台事業群:物聯網雲平台WISE-PaaS及邊緣運算軟硬整合DeviceOn,其次兩大研發團隊位於西安及台北,將加強發展工業APP及解決方案套餐,展開國際性推廣。

研華搭配7大產業SI解決方案推產業套餐.jpg
研華開發7類行業套餐,結合各SI的專業知識與解決方案,便利夥伴推廣節省負擔。
圖/ 研華

而4大地推動力則是來自1.研華針對行業編制的行業套餐資訊,2.結合各國在地專業行業解決方案系統整合商(DFSI),3.並與物聯網雲端代理商(IoT CSP)搭配,4.最後是研華本身第一線頂尖銷售業務加入,用4股力量將物聯網生態圈加速發展開來。

劉克振解釋,過去研華推物聯網是成立專任團隊,但如今期望透過更多業務力量擴散,「挑戰很多!解決一些,又有新的挑戰。」劉克振坦言,新策略是把生態系統結構化,組織單位專屬化,強化分工,另一頭則期望跟同業平台建立共通標互通互聯。

智慧工廠將最早爆發龍捲風暴

為佈局工業物聯網產業,研華早已在2015年前展開佈局,第一階段是打造物聯網雲平台WISE PaaS,這部分2015~2018年已經完成,第二階段則是開發工業APP,2018~2020年已經完成200多個,現在即將跨入第二至第三階段,也就是跨平台建立互聯可通的生態系,劉克振預估,等到第四階段,也就是4.0的時候各生態系將完全互通,工業物聯網產業產值將邁入極大發展。

工業物聯網生態系演化四部曲.jpg
研華工業物聯網佈局目前正發展到第二跨入第三階段。
圖/ 研華

工業物聯網產值分三大區塊,其中電腦硬體及通訊成長和緩,占產值比約3成,軟體平台跟APP成長最快,但佔產值比只有10%,至於產值占比超55%的是物聯網解決方案系統整合及服務,但2021年這一塊市場還很小,但未來成長飛快,最終產值將超過前兩者(硬體跟軟體)產值總合。

面對這樣的工業物聯網發展走勢,劉克振認為研華就是將各種條件做好準備,他預期最快產生龍捲風暴的應用產業將至智慧工廠。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #研華
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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