智慧城市計畫坎坷!Sidewalk Labs因隱私爭議收攤,業務併入Google
智慧城市計畫坎坷!Sidewalk Labs因隱私爭議收攤,業務併入Google

Alphabet建立智慧城市的願景,恐怕短時間內看不到曙光,近日旗下智慧城市部門Sidewalk Labs即將解散,絕大多數項目將併入Google。

就在Sidewalk Labs執行長丹.達克特洛夫(Dan Doctoroff)表示,他因診斷出肌萎縮性脊髓側索硬化症(ALS,俗稱漸凍人症),決定辭去執行長職務,專心對抗病魔及騰出更多時間陪伴家人。

與此同時,他宣佈從2022年開始,Sidewalk Labs的多項業務將轉移至Google旗下的城市永續產品部門。

執行長因病辭職,Sidewalk Labs絕大多數業務併入Google

Sidewalk Labs是由達克特洛夫一手帶大。2015年時他在時任Google執行董事長的艾立克.施密特(Eric Schmidt)、執行長賴瑞.佩吉的鼓勵下,決定成立一間智慧城市公司,專注於透過降低住房成本、提昇安全性、永續性等,來提昇人們的生活品質。

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Sidewalk Labs執行長兼創辦人達克特洛夫因病辭去職務之際,也宣佈公司旗下多項業務將移轉至Google。
圖/ FORTUNE Global Forum

儘管達克特洛夫隻字未提即將解散,但這6年來創立的業務,包括房地產設計產品Delve、商業大樓節能產品Mesa、停車管理產品Pebble、住宅能源管理產品Affordable Electrification等,都將納入Google麾下。

而唯一例外的自動化木造建築業務Mass Timber Buildings Factory,則聲稱將在Alphabet的協助下成為一間獨立公司,基本上Sidewalk Labs已形同收攤。

納入Google的業務都將繼續由Sidewalk Labs城市產品副總裁拉瑪斯瓦米(Prem Ramaswami)和技術長曼寧(Craig Nevill-Manning)領導。「雖然我會懷念和Sidewalk Labs傑出團隊並肩作戰的日子,但看到Google加速開發我們的產品與技術,進而實現永續發展的使命,我感到非常興奮。」達克特洛夫表示。

「過去一年裡,包括募資在內,我們一直在尋找加速拓展永續產品腳步的辦法。」達克特洛夫解釋併入Google的原因,「同時Google一直很看重永續發展及社會影響,Alphabet也持續增加對該領域的關注,並加強氣候相關的承諾,包括2030年前全面使用可再生能源,現在正是匯集力量的時候。」

牽扯隱私爭議,智慧城市願景難發展

永續發展、智慧城市……儘管Sidewalk Labs的願景相當宏大,近年與各大城市的合作卻處處碰壁,難以施展拳腳。

2017年,Sidewalk Labs曾宣佈與多倫多政府合作,計畫在東部的濱水區建立一座智慧城市。他們描繪了一座充滿未來感的都市,導入先進的節能系統,四處都是送貨機器人,噪音、空氣污染等皆在機器的監控下,整座城市變得更綠色環保。

同時利用從感測、電網、垃圾回收、空氣品質、噪音等各種面向收集的數據,改良城市設計為人們打造更適居的環境。

然而市民們對這項計畫卻反應不一,人們拒絕成為監視器與感測器下的科技白老鼠,擔心自己的隱私將暴露在科技巨頭無所不在的監控之下,該計畫因而一延再延,規模不斷縮小,最終在2020年5月宣佈因為疫情影響,決定中止該智慧城市計畫。

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儘管Sidewalk Labs在多倫多描繪的智慧城市似乎十分吸引人,但民眾擔憂隱私將毫無保留地曝光在科技巨頭眼下,最終該計畫在疫情期間宣告中止。
圖/ Sidewalk Labs

類似的反彈也在其他智慧城市計畫中湧現,人們擔憂科技巨頭監控著自己的每分每秒,生活中的所有數據都被掌握,後續與奧勒岡州波特蘭的合作,也因為隱私爭議而告吹。

近年來,Google正加速旗下創新投資的整併,今年1月才宣佈關閉氣球網路計畫Loon,部份專利將出售給軟銀;先前也相繼整併了資安公司Chronicle、科技孵化器Jigsaw等;AI公司DeepMind也有大批人才被轉移至Google內部。

另外,Alphabet也為自駕車公司Waymo引入了外部投資者,這半年又傳出因為母公司希望加快商業化,雙方經營理念分歧導致多位高管接連出走。這次在執行長辭職的契機下,收掉多年未能繳出實際成果的Sidewalk Labs,或許也在外界意料之中。

資料來源:CNBCmediumBloomberg

責任編輯:侯品如

關鍵字: #智慧城市
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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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