不用寫程式也能架出Facebook！No Code網頁設計新創Bubble，解決開發人才短缺問題|數位時代 BusinessNext

「無程式碼」（No-code）世代降臨？如果你想開發應用程式、架設網站，或是成立一家新創，但你不是工程師，也不會寫程式，過去你只有兩種選擇——自學程式設計、聘請會寫程式的人，前者對於非工程師來說知識門檻極高，後者則可能非常昂貴。

「我們應該要讓電腦學會人類的語言！例如，要將網頁的按鈕變成紅色，我們不應該撰寫程式碼，而是要能夠用滑鼠指向按鈕後，直接選擇紅色方塊。」無程式碼網頁／應用程式開發平台Bubble共同創辦人Emmanuel Straschnov說道。

資策會數位教育研究所課程研發經理鐘祥仁曾強調，基本系統與程式設計是AI人才必備的技能，包括Python、C、C++、C#、Java等程式語言，需能夠寫出關鍵程式的片段，串接到大廠的服務中，而台灣人工智慧（AI）數位人才的缺口逐漸顯現，但在疫情催化下，各企業卻得加緊腳步進行數位轉型，因此無程式碼開發工具將是個轉機：透過簡易的拖拉介面、輸入介面、自定義桌布操作，應用程式就能成形，以往需要數週甚至數月才能完成的AI工作，現在可以在數天或者數小時內完成。

工程師供不應求，Bubble走在無程式碼革命最前沿

2012年，紐約市的科技新創公司數量激增，許多不同行業、擁有專業知識和想法的企業家，到處尋找工程師協助啟動公司卻未果。彼時，Emmanuel Straschnov和Josh Haas看到無程式碼商機，共同創辦了無程式碼網頁／應用程式開發新創Bubble，用戶無須寫程式碼，即可在瀏覽器中設計應用程式、網站，並直接發布使用。

來自法國的Emmanuel進入哈佛商學院以前，曾在中國展開他的管理顧問生涯，從金融、科技到時尚產業均有所涉獵。Emmanuel分享，初次遇見Josh時，對方已開始著手建構Bubble平台，並正在尋找其他共同創辦人，「他（Josh）在之前的公司，打造了供非技術員工建構些簡單軟體的工具，為他們帶來不少幫助。」因此決定創業擴大此工具的規模。

Emmanuel指出，儘管政府積極嘗試在學校新增更多程式設計課程，但現實是軟體工程的需求仍遠遠超過人才市場的供應量，「我們不認為教每個人寫程式是可行的方法，因為程式設計比很多工作來得乏味。」

Emmanuel和Josh期望將創造的力量賦予每個人，「應該要讓人們可以自己生產軟體，而不是成為技術的消費者。」有了Bubble，能夠開發新產品的人數和公司將劇烈成長，並釋放出巨大經濟潛力及工作機會。

研發應用程式不再昂貴又困難，人人都能創建Twitter、Facebook

Bubble提供視覺化程式設計服務，使用者利用圖形化元素進行程式設計，無須下載軟體，可直接於瀏覽器上透過單擊和拖動介面，建構各種類型的Web應用程式，如SaaS產品、社交媒體網站、CRM等，不單適用於Prototype。

Bubble與其他視覺化網站架設平台如Figma、Squarespace和Wix有何不同？

Squarespace等平台適合簡單、主要由靜態內容組成的模板化網站，「但他們無法創建完整的Web應用程式，」這就是Bubble的可用武之地，Emmanuel解釋：「在Bubble上，不僅可以控制介面及像素，還可以連接API、在資料庫中保存內容等。」簡而言之，目前只有Bubble，可以直接架設出Twitter、Airbnb等應用程式。

Emmanuel舉例，一名過去沒有程式設計經驗的MBA畢業生Vladimir Leytus，成功在四天內利用Bubble複製出Twitter網站（NotRealTwitter），「我們已經見證數十家新創公司、自由業者在Bubble上推出應用程式或網站，例如，去年在柏林TechCrunch Disrupt上獲得參賽名額的Zeroqode。」

「我們更喜歡將Bubble稱為『視覺化程式設計平台』，因為設計過程中，仍然會涉及一些程式語言。」Emmanuel說明，用戶依舊可以使用Javascript外掛程式，處理Bubble無法完成的任務。

Bubble獲一億美元投資，下一步將朝教育邁進

自去年COVID-19大流行，人們在低迷的就業市場中爭先恐後地尋求新機會、改善工作狀況，Emmanuel表示，Bubble在去年3、4月的使用量激增，目前已累積全球超過100萬名用戶，並且過去一年的收入上漲了兩倍。

不過特別的是，Bubble在達到如今的規模前，是家自力更生的新創公司：「我們從一開始就決定不籌集資金，因為我們覺得傳統VC路線的產品開發週期太長。」Emmanuel指出，投資者希望每天都能增加更多新用戶，但Bubble當時決定專注於現有用戶，滿足他們對平台性能的要求。在2019年6月獲得由SignalFire牽頭的650萬美元種子輪融資之前，Bubble團隊花了7年的時間來精進產品的功能。

而今年7月底，Bubble宣布，由私募股權公司Insight Partners的董事總經理Ryan Hinkle領投了該公司的1億美元A輪融資，Betaworks及幾位著名天使投資人 Hootsuite、Peloton和Datadog創辦人皆加入了本輪融資。

Emmanuel分享，這筆新籌集的資金將大力投資「無程式碼開發工具的教育」，「雖然平台易於使用，但對非技術人員來說，任何設計工具一開始都可能讓他們感到害怕。」因此，團隊決定每月發布一則教學影片；同時考慮與大學合作舉辦訓練營，吸引更多學生使用Bubble。除此之外，在平台功能方面，Emmanuel提及將開發架設「響應式網頁」的新方法。

當無程式碼語言成為趨勢，Bubble將出現競爭對手？

疫情讓各企業被迫快速數位轉型，無程式碼開發工具除了讓工程師不足、無法聘請足夠人才的公司，省去一大麻煩，可以自主開發外；也分擔了技術部門繁雜而重複的工作，讓他們可以專注在更先進的技術發展上。

隨著無程式碼語言成為趨勢，2018年也出現了另一家由設計師Nick Budden所成立的無程式碼開發新創Phase，同樣致力於打造一款數位設計工具，不需寫程式，即可創建出網站及應用程式的互動介面。

雖然Phase目前仍在開發中，尚未完成程式碼系統；但其第一階段產品針對「互動式裝置」進行優化，創造出有別於Bubble的新功能，設計師可在平台上，快速設定網頁各個按鈕的變化，方法類似「動畫製作」，利用時間軸、影格，執行互動裝置前後的不同。

若未來Phase完成程式碼系統，以及如GitHub的代碼協作功能，或許將成為Bubble強勁的競爭對手。

參考資料：Bubble Blog、TechCrunch、
Sam Dickie Medium、Inside、Reuters、Meet 創業小聚

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責任編輯：傅珮晴、蕭閔云

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。