人我兩忘的禪意與簡約
人我兩忘的禪意與簡約
2002.10.01 | 技能

如果不是表面上打著「ASUS」的英文字樣,大概很多人都不會相信,這款有著香檳色鋁鎂合金、配以鍍鉻栓榫外觀,重量只有880克的「S200」輕巧筆記型電腦,是台灣自己開發的產品。而且是一家被多數人認為,有著極端「工程師性格」的華碩。
1990年,原來在宏碁負責設計主機板的年輕工程師童子賢、廖敏雄辭職出外創業成立了華碩,10多年來,靠著一批研發專才,華碩建立了堅實的研發技術,而隨著規模增長,華碩決定跨出主機板市場,開始多角化開發產品,並開始嘗試經營自有品牌。1997年,華碩正式投入生產筆記型電腦,第一年,華碩推出的機種,雖然在技術規格上仍保有華碩一貫的高水平,但稍嫌笨重且單調的外型設計,外界對華碩的評價並不熱烈,認為華碩跟不上市場潮流。

**不能只做跟隨者

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3年前,華碩在原有以軟硬體技術開發為主的研發處之下,成立了工業設計課,情況開始改觀,連續三年,在國際重要的工業設計比賽中,拿下優良設計的獎項,今年的兩款新產品,也已經獲得德國IF獎的入選通知。
「我們不能只做follow design的產品,」負責筆記型電腦的華碩資深產品經理韓德行指出,以往,華碩的產品以主機板、繪圖卡等零組件為主,自然沒有所謂的造型問題,但跨到整機系統的領域,除了品質,外觀造型變得相當重要,尤其是PC產業已經變成「加工業」,如果不能提供更多的附加價值給客戶及消費者,所賺的就只能是錙銖必較的辛苦錢。
最近華碩推出的光碟燒錄三合一的外接式超薄機種就是一個明顯的例子。
華碩並非燒錄機市場的前2大,但靈感取材自CD盒的燒錄機,9000元的售價,比起其他相同規格的機種,售價雖然高了15%,但還是賣到缺貨。
韓德行觀察,對現在的消費者而言,像燒錄機這種周邊商品,各品牌的價差不大,消費者並不在意多花個一、兩百塊,買到有質感的產品。
「我只是想表達『一樣的大小、不一樣的世界』的感覺。」負責開發這款產品的工程師說,當初想法來自於自己桌上的一堆CD盒,既然光碟燒錄機就是拿來聽CD的,何不就以CD盒外觀做為設計主體。
不過,工業設計絕不是畫出好看的圖就好,能否導入量產,才是關鍵,這款機種表面,最初是設計成利用燙金箔的方式,呈現髮線般的紋路,但燙金箔必須以高溫方式處理,容易使得超薄的外殼變形,最後只好放棄髮線紋路,改以金屬亮面的設計。

**執著細節,才有好設計

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目前華碩的工業設計課約有10多人,裡面成員清一色具有國外求學的背景,「設計是個跨產業、跨文化的工作,」韓德行表示,華碩的工業設計課,除了密切與軟硬體研發團隊合作外,還有一個所謂趨勢探索的會議,透過網路資料整理、國外異業經驗交流等方式,交換彼此對社會變遷及流行趨勢的觀察心得。
問起華碩本身的設計風格,韓德行說,雖然華碩還在摸索企業的視覺語言,但仍會以華碩務實及堅持細節的企業文化為主軸。他舉例,一款已推出的S1筆記型電腦已經完成了模具開發,可是設計師仍覺得有地方不對勁,對著電腦想了一早上,才發現鍵盤的字體太粗,於是放棄已做好的東西,另外買來字體,重新設計鍵盤,「只有對細節的執著,才會有好的設計。」

**對消費的源頭出發

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對於華碩的產品,同業持肯定的態度,不過,一位資深的工業設計師則指出,華碩的確有設計出好產品的能力,但對消費者的理解,還要多加努力。
他以S200機種為例,這款與日本JVC共同開發的產品,雖然整個產品的外型、機構、到模具處理都是華碩主導,但產品的市場定位,卻是來自JVC,「在某種程度上,華碩還是沒有完全脫離工程師的思考,如果要成氣候,必須回到消費的源頭。」
從主機板OEM到筆記型電腦的ODM,到市場的品牌行銷,韓德行說,華碩的確還在學習累積,「華碩不是保守,而是極端務實,我們相信累積的重要。」
下次有機會打開華碩的筆記型電腦,請仔細體會,從鍵盤端傳來的觸動。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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