【圖解】硬體、醫療都是優勢!全球新創生態系台灣奪第26名,有哪些新創揚名國際?
【圖解】硬體、醫療都是優勢!全球新創生態系台灣奪第26名,有哪些新創揚名國際?

「如果你不在最好的創業環境中,那就離開它,或是帶領它向前。」研調機構StartupBlink的執行長艾利・大衛在該機構發布的《2021年全球新創生態系指標》的引言中說。

在經過新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)後,雖然工作地點似乎不再是最優先級的考量,但是完善的新創生態系可以拓展人脈、有機會遇見更多的潛力投資人,更重要的是,能遇到許多雄心壯志走上荊棘之路的創業家,在同樣的道路上能互相照應、鼓勵、創造火花。

百大國家榜單台灣位列26名,比去年進步4名

StartupBlink

以國家排名來看,美國仍是壓倒性的領先者。英國在脫歐之後也受到一些影響,但大抵上前4名美國、英國、以色列、加拿大的排名3年來並沒有太大的變化。位列第6的瑞典,則是很好的展示了小國家一樣可以成為國際上最頂尖的領導者。第7名的中國則是首度位列前10,正不斷拉近與先進國家的差距。

台灣在本次的排名中,名次為26名,比起去年進步4名。

以城市排名來看,過去3年來舊金山與紐約的地位從未變動。舊金山仍是創業環境中的「超新星」,綜合評比的分數是紐約的3倍之多,但是2020年舊金山的分數是紐約的4倍、2019年是3倍,差距正在縮小。

北京則花了3年的時間從10名外擠進第3名,證明中國獨特的模式的確有其作用,龐大的內需市場、政治結構等,讓獨立的生態系可以在中國運作,在數據蒐集與AI等領域獲得優勢。

台北在全球城市排名中位列41名,除此之外,新竹、桃園、台南、台中、高雄也首度進榜(城市榜單共1,000名)。

國際看台灣:硬體、醫療是大優勢

從全球的角度來看,台灣從2020年的30名進步至26名,且根據StartupBlink的說法,台灣與阿拉伯聯合大公國(25)、葡萄牙(27)、奧地利(28)有著相當接近的分數,任何微小的變動都可能讓名次發生變動。以地區性來看,台灣位列亞太地區的第7名,正在縮短與南韓、日本的差距。

最值得注意的是台灣在硬體與IoT,以及醫療科技上的領先地位,以全球來看分別排行第14、15名。StartupBlink特別提到,台灣政府給予新創的支援,包含在發展、國際曝光上,以及針對人才引進的就業金卡,都是相當不錯的資源。

同時也提到,台灣本土市場太小,讓新創必須找尋出海的機會。但有像鴻海、華碩這樣的企業存在,讓台灣在硬體方面有獨特的優勢,此外,如Google也加大對於投資台灣的腳步,於台灣設立資料中心。

台北整體上來說優缺點也相同,但單論城市來看,台北在硬體與IoT上有不錯的排名(8)、行銷與教育科技也獲得相當好的名次,分別為14、28名。有趣的是,StartupBlink在台灣的區塊中也特別提及,知名的分析師、Stratechery的作者Ben Thompson也居住於台灣。

責任編輯:錢玉紘

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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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