FTX破產、統一吃下家樂福、納智捷n7爆單、馬斯克買推特！回顧2022年的10大科技事件|數位時代 BusinessNext

2022年是科技業充滿考驗的一年，美中晶片戰加劇、矽谷大吹裁員潮、加密貨幣墜入熊市⋯⋯科技業在面對動盪不安的環境下，有企業發動併購，補足產業版圖，也有企業飽受批評。《數位時代》編輯部選出十大科技事件，跟讀者一起回顧這一年科技業經歷了哪些重大事件。

事件：幣圈大震盪！從Luna幣到FTX破產，重擊投資人信心

2022年對幣圈來說，肯定不是好過的一年。5月，全球第三大穩定幣TerraUSD在短短數天內價格崩盤，連帶其關聯貨幣Luna蒸發99%價值，直接化為一文不值的虛擬數據。7月，知名對沖基金三箭資本（3AC）受到加密貨幣崩跌的影響，在短短2個月內資產嚴重縮水並宣告破產，包括BlockFi、Celsius等知名交易所都是受害者。

11月，媒體披露，全球第二大加密貨幣交易所FTX創辦人SBF，任意挪用旗下FTX和Alameda的資金做槓桿交易，引發用戶驚慌，在72小時內瘋狂擠兌60億美元。之後FTX宣佈破產，光台灣就多達30萬人受害，SBF也隨後於巴哈馬被捕。

延伸閱讀：幣安收購FTX破局了！會重演Luna幣的暴跌悲劇？一文看懂來龍去脈

FTX事件餘波盪漾，就連幣安也正面臨擠兌危機。傳出美國政府正考慮對幣安提起訴訟，認為這間這間全球最大家密貨幣交易所可能涉及洗錢等罪行。消息一出引爆提款潮，24小時內淨流出額達19億美元。

延伸閱讀：幣安24小時流出19億美元、BNB跌超5％，發生什麼事了？

事件：統一買下家樂福，補齊零售「全通路」最後一塊拼圖

在法商家樂福去年表態出售台灣業務後，包括遠東集團、富邦媒、國泰金控前副董事長蔡鎮宇等，都陸續表達有意搶親。

7月19日深夜11點40分，統一集團宣布買下台灣家樂福60％股權，交易金額總計290億元，加計集團手中原已持有的4成持股，待公平會核准、預計明年中完成交割後，統一集團將擁有台灣家樂福百分之百股權。

若不計算會員制的好市多，台灣家樂福為國內第一大量販業者，統一買下家樂福，可說完全掌握這個台灣量販一哥。集團將擁有超商、超市、量販及線上電商等不同零售業態，等於是補齊零售「全通路」最後一塊拼圖。對比去年才斥資115億元收購大潤發的全聯，統一、全聯量販雙強對立態勢已定。

延伸閱讀：買家樂褔是被逼的！統一「無法接受其他通路比它大」讓零售爭霸戰白熱化

事件：馬斯克買下推特，超級應用「X」在路上了？

2022年4月，馬斯克宣布購買Twitter（推特）9.2%的股份。推特立刻為馬斯克提供了公司董事會的一個席位，馬斯克原先接受這一提議，但旋即改變主意。

馬斯克的盤算是，如果他繼續留在董事會，將無法獲得超過 14.9%的股份，且他還暗示，擔任董事後他將不得不放棄在推特上嘲弄這間公司。因此，馬斯克解決這個難題的絕妙方案是，以440億美元的價格收購推特的全部股份。

幾經峰迴路轉，馬斯克終於成為推特新老闆。他的起手式是人事大整頓，不只裁員，還把在特斯拉的精英部隊調來，最終目的是想將推特改造成一個超級應用「X」，像是微信那樣，可以叫車、訂餐、匯款、買賣甚至借錢，滿足一般人的日常所需。究竟馬斯克能否再次創造驚奇，有待新的一年好好檢視。

延伸閱讀：馬斯克變推特新老闆！為何鬧這麼大？馬斯克為何反反覆覆？一次看懂

事件：科技業最冷寒冬！半導體產業無薪假、科技巨頭相繼裁員、實施撙節政策

疫情、戰爭、升息等眾多因素重擊全球經濟，使得科技業正處於繼2008金融風暴以來最惡劣的一次衰退。2022年初到現在，以科技公司為主的那斯達克指數下跌幅度達到30%左右。部分科技公司如Meta，更是衰退了60%之多。

為在經濟衰退下生存，科技公司祭出了多種應對手段，包括裁員、內部重組乃至關閉業務。去年風光的半導體業受終端需求急墜影響也颳起寒風，包括美光、微軟、英特爾等都傳出人事凍結或裁員的消息，就連產業模範生台積電也發出內部信件，「鼓勵員工」多休假，顯示這波半導體衰退風暴已蔓延到勞工階級。

根據裁員資料統計平台layoffs.fyi的數據，2022年到目前為止，總共有超過106,000名科技產業職位被裁撤，遺憾的是，這場裁員風暴仍持續擴大中。

延伸閱讀：
半導體風暴蔓延台積電？魏哲家內部信曝光：鼓勵員工多休假
 亞馬遜史上最大裁員，1萬人恐丟飯碗！矽谷已10萬人被炒，盤點科技巨頭裁員風暴

事件：大型公司併購潮：Adobe收購Figma、博通、微軟動視暴雪

企業追求成長、強化競爭力，以及取得理想人才，併購或將成為關鍵手段。繼2021年全球併購交易件數、總額創下近年新高，2022年也延續著這股風潮，像是軟體業巨頭Adobe以200億美元收購雲端協作開發工具平台Figma、微軟以690億美元收購動影音遊戲巨頭動視暴雪（Activision Blizzard），以及晶片大廠博通（Broadcom）以約610億美元的現金和股票交易方式，收購雲端運算業者VMware，創下晶片業歷來規模最大的併購案。

延伸閱讀：直接把最大競爭對手吃下來！Adobe宣布以200億美元收購Figma
延伸閱讀：博通砸610億美元收購VMware，已向歐盟申請！能創晶片業最大的購併案？
延伸閱讀：同病相憐？Meta跳出來力挺微軟收購動視暴雪：想壟斷沒那麼容易

事件：美國加大力度圍堵中國半導體！中美科技戰升溫

為了防堵中國半導體的發展，美國在今年動作頻頻，先是在8月，對NVIDIA、AMD下達禁令，禁止出口高階AI運算晶片至中國，接著在今年10月7日，發布一份限制先進運算半導體產品出口至中國的禁令，另外也限制美國籍人士協助中國企業開發與製造晶片，包含擁有綠卡的中國人士，可說是對中國半導體業的一記重擊。

延伸閱讀：【圖解】美中科技戰進入深水區！不狠就來不及了？一文看懂半導體禁令由來
延伸閱讀：中國半導體「去美化」夢碎？傳荷蘭加入制裁，沒了ASML奧援影響有多大？

而美國的動作不止如此，之後也傳出，荷蘭、日本等國家也會加入美國阻擋中國晶片發展的行列。其中，荷蘭是半導體設備大廠ASML的所在地，ASML是目前最大的曝光機廠商，擁有近9成市占率，並且是唯一掌握極紫外光微影（EUV）的廠商，對於發展先進製程舉足輕重。

事件：全支付、全盈跨入電支市場！零售與支付大整合

在今年上半年，背後股東有全家超商、玉山銀行，以及PChome集團旗下拍付國際公司的「全盈+PAY」正式開業上線。「全盈+PAY」最大的特色是打破通路侷限，包含全家、全+1商城、鼎王集團、怡客咖啡、清心福全、伯朗咖啡館、可不可紅茶等餐飲連鎖店都可以使用。

延伸閱讀：【圖解】敵人的敵人是朋友！全支付、全盈攜手進攻，如何壯大電支生態系？

接著下半年的8月，由全聯獨資成立的「全支付」也上線，背靠全聯PX PAY累積830萬會員，以及甫上線就開放10萬個通路的優勢，成為電支市場的強勁玩家。全支付上線10天就累積100萬會員、2個月內累積200萬會員，更喊出今年年底達到300萬會員數的目標。在這些用戶中，有95%來自全聯行動支付PX Pay的會員轉移，更特別的是，30～59歲的「高含金量」消費族群佔比超過7成，與一般認為電支是「年輕族群愛用」的印象有很大的不同。

延伸閱讀：全支付進逼街口、一卡通！「300萬會員」後挑戰才開始？電支真正戰場為何？

事件：「台灣之光」接連在美國上市——Gogoro、大猩猩、玩美移動

今年，台灣有多家新創接連在美國上市，最具代表性的要屬台灣電動機車龍頭Gogoro。今年4月，Gogoro透過SPAC方式，以股票代碼「GGR」正式在美國納斯達克掛牌上市，更是台灣首家成功赴美上市的獨角獸，這也是繼2006年IC設計廠奇景光電後，睽違16年再有台灣企業赴美上市。

接著在今年7月，AI智慧影像廠商大猩猩科技（Gorilla Technology）也同樣以SPAC的方式，於納斯達克交易所掛牌上市，股票代碼為「GRRR」及認股權證代碼為「GRRRW」。而在今年10月，提供美妝品牌虛擬產品試用、臉部偵測分析與數位科技服務的玩美移動，同樣透過SPAC的方式，在紐約證券交易所掛牌上市，股票代碼是「PERF」。

延伸閱讀：Gogoro連線納斯達克遠距敲鐘，陸學森攜員工慶祝赴美上市
延伸閱讀：玩美移動宣布在紐約證券交易所上市！訊連小金雞厲害在哪？
延伸閱讀：用影像辨識抓犯人，「大猩猩科技」計畫透過SPAC登陸那斯達克

事件：疫情走向「共存」，掀起防疫保單理賠之亂

2020年，當全球發生新冠肺炎疫情，台灣相較於其他國家，確診數少，於是開始有產險業者推出防疫保單，其中台產推出「500元，隔離、確診10萬」的保單最具代表性。到了2021年初，部立桃園醫院發生了群聚感染事件，讓還未經過疫情「洗禮」的台灣民眾心驚驚，大排長龍只為了買到這張「神單」。

最後，台產的這張保單已經賣了403萬張，到了2021年5月，台灣進入三級警戒時期，台產估計倒虧了近一億元，成為第一波「防疫保單之亂」。但是接下來的幾個月，台灣疫情似乎趨穩，防疫保單又再度重出江湖。

到了今（2022）年4月，政府的防疫政策也從「清零」走向「解封、共存」，確診數一夕之間從二位數飆到五位數，讓產險業者大賠特賠，更連帶讓各大金控都交出虧損成績單。根據金管會公布的統計，今年截至12月12日止，廣義防疫險（防疫險+疫苗險）理賠金額近1,887億元，單周新增理賠額更一口氣暴增100.2億元，理賠額和單周新增額都創該統計來新高紀錄，全年的理賠金額更可能會超過2,000億元大關。

延伸閱讀：理賠金比保費收入還多，恐引爆金融危機？一文讀懂防疫保單之亂

事件：鴻海與裕隆攜手，賣到「爆單」的納智捷電動車n7

今年9月，鴻海正式公告首款電動車Model C「n7」即將登場，並透過納智捷（Luxgen）預購，在鴻海和裕隆聯手打造首輛「百萬以內的國產電動車」光環下，加上只要千元購車訂金，火速在社群引發討論熱度。第一波預購就在短短兩天內就突破1.5萬筆，並於10月18日的鴻海科技日時，再開放第二波預購，同樣在兩天內累積8千張訂單。

n7是鴻海跨入電動車產業後的首款產品，透過鴻海集團2020年創立的電動車開放平台MIH聯盟開發，並使用標榜的標準化和規格化方式。MIH聯盟執行長鄭顯聰曾表示，「MIH平台能夠幫客戶完成80％的基礎工程，客戶只要專注在20％的差異化。」將大幅縮短車廠開發電動車的時程。

同時，鴻海也希望帶動台灣的汽車供應鏈。3款原型車零組件超過50％由台灣供應商提供，MIH成員參與比重達70％；納智捷n7更是從研發到生產都在台灣。

延伸閱讀：納智捷n7規格亮相，承諾百萬元內入手！如何搶吃電動車5成市占？
延伸閱讀：【圖解】從納智捷n7爆單背後，看懂鴻海電動車大夢

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。