從客戶變成投資人！台灣大廠華新麗華、遠傳參與吳恩達Landing AI 16億元募資|數位時代 BusinessNext

從客戶變成投資人！台灣大廠華新麗華、遠傳參與吳恩達Landing AI 16億元募資

吳恩達2017年創立的Landing AI跟台灣的淵源很深，除台杉曾參與募資，客戶也包含鴻海在內。現在原先是客戶的遠傳、華新麗華，也參與了新一輪募資。

從電腦視覺下手，可用於檢視半導體晶圓瑕疵、車用零件壞損等

曾創立線上教育平台Coursera的吳恩達，於2017年在美國矽谷創辦Landing AI並兼任執行長，提供企業AI轉型服務，近來關注於在製造業、農業及醫療照顧業等領域的AI技術應用，客戶也包含鴻海在內。

該公司所開發的電腦視覺工具：LandingLens™，以數據為中心結合AI深度學習的能力，讓製造業可根據自身的產業特性與需求，讓第一線工程師藉由LandingLens™去教導AI模型從數位圖像和影像之中，取得有意義的資訊，進而客製化出自己的視覺檢測方案。

台杉投資在2020年與Landing AI 成為投資夥伴後，積極串接台灣AI社群、產業與Landing AI互動，更自2019年起連續2年邀請吳恩達進行AI實體與線上的主題演講。

親自赴美與吳恩達會面，華新先當客戶再做投資人

台灣電線電纜及特殊鋼製造大廠華新麗華（華新），也採用Landing AI的服務。華新在規劃工業4.0數位轉型已有數年，採用每年一個主題方式執行，因此華新手邊已有相當多的數據資料。

AI技術近年來逐漸落地應用於各個產業，華新麗華董事長焦佑倫一直希望能找到符合製造業的AI整體解決方案並套入到所有廠區及供應鏈，因此相當積極評估AI的各項工具及團隊。在台杉投資前營運長、現華新電通總經理林育民的引荐下，焦佑倫先與Landing AI團隊會談了解其在華新本業可提供之數位解決方案；為求慎重，更親自到美國與吳恩達會面，雙方最後先選定以不銹鋼產品瑕疵檢測專案進行小型試作。

華新負責此項專案的大數據與資訊安全處智能系統部經理藍郁青表示，華新當時與包括Landing AI在內共3家團隊進行現場試作與討論。Landing AI的解決方案LandingLens™能加速MLOps平台的應用，並提供企業完整的解決方案，真正達到企業AI轉型的目標，而非讓AI僅變成數據整理工具，而無法呈現出深度學習的成果。

藍郁青指出，產線工程師對於AI或新數據工具的導入多少都會排斥。Landing AI在軟體中設計了學習競爭機制，讓產線上不同程度的工程師都能知道自己在AI導入瑕疵檢測後的準確狀態，激勵並促成工程師間的討論與學習。

過去可能要花半年到一年時間才能在產線導入新技術的情況，這次縮短到3～4個月的時間就已完成試作。

正是看準Langding AI在AI技術上的獨特性，華新麗華也參與了此次Landing AI的A輪募資。Landing AI在台灣的另一個客戶：遠傳電信，也由母公司遠東集團旗下的創投DRIVE Catalyst參與此次A輪募資。

責任編輯：錢玉紘

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw