Google沒有輸!地圖AI大更新,台灣用戶也能用,超酷5大功能一次看
Google沒有輸!地圖AI大更新,台灣用戶也能用,超酷5大功能一次看

Google母公司Alphabet於10月29日公布第三季收益,並於聲明中表示該公司的AI投資正在「獲得回報」,其中雲端部門的銷售額躍升至113.5億美元(約新台幣3,632億元),比去年同期增長35%。

根據《彭博社》報導,Google執行長皮蔡(Sundar Pichai)在財報發布後與投資者的電話會議中表示,Google在18個月內,成功將搜尋引擎中導入AI生成結果的成本降低90%以上,同時將AI聊天機器人Gemini的模型擴大一倍。

Google對AI的投注在Google Cloud取得亮眼成績,其雲端部門在第三季度貢獻了約15%的收益。科技市場研究機構TECHnalysis Research總裁歐唐納爾(Bob O'Donnell)向《路透社》表示:「 Google Cloud 可以填補搜尋引擎減少的收入,這既說明雲端收入日益增長的重要性,也表現出Google繼續實現收入基礎多元化。」

長期以來,業界多認為Google沒有把握住發展AI的早期優勢,即使後續為了趕上包含微軟和OpenAI在內的競爭對手,而進行大規模投資,成效仍然有限。

不過,Google正試圖透過將AI整合到擁有大量使用者群的現有應用程式中,來增加自己在AI市場的競爭能力,最新的案例出現在每月有20億使用者的Google Maps。

Gemini讓地圖變聰明 最新功能是什麼?

在今年5月的「Google I/O 開發者大會」,Google便宣布將Gemini導入Google Maps Platform、與Places API結合。10月31日,Google再度宣佈一系列新功能,要將Gemini更靈活運用在Google Maps中。

功能1:優化的開放式問答

未來,Google Maps處理開放式搜索的能力會更優化。舉例來說,向Google Maps詢問「晚上與朋友一起做的事情」,即可獲得整合Gemini的建議——比如去酒吧或聽樂團演出。使用者也能參考Gemini總結的評論,想了解更多特定地點的資訊,也能向Google地圖提問。

不過這項功能僅先在美國推出,台灣用戶目前還無法同步。

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透過整合Gemini,Google Maps能針對開放式搜索提供建議。

功能2:行程周邊探索(explore along your route)

在出發前往行程之前,使用者可以點擊「新增停靠點(add stops)」,探索路線規劃沿途的熱門地標、風景區和餐廳等。

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使用者可以點擊「新增停靠點(add stops)」,探索沿途其他地標。
圖/ Google官網

功能3:導航進化(enhanced navigation)

Google Maps會加強顯示車道、行穿線與其它交通標誌,並在擁有多車道、岔路口和出口的區域,準確指引駕駛要行駛的車道。

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Google Maps會加強顯示道路標誌,並準確指引駕駛要行駛的車道。
圖/ Google官網

此功能將於下個月開始在30多個都會區推出,未來會陸續擴展到更多地方。這項功能僅先在美國推出,台灣用戶目前還無法同步。

功能4:查看與回報路況(see and report weather disruptions)

用戶可以查看或回報沿途的天氣干擾情況,包含大雨或能見度低等即時路況。

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用戶能即時一鍵回報行程沿途的最新路況。
圖/ Google官網

功能5:抵達指引進化(updated arrival guidance)

除了指引目的地建築物和入口,Google Maps也會顯示附近的停車場,並提供從停車位置到目的地的步行路線,甚至可以導入街景或AR步行導航。

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Google Maps會顯示目的地附近的停車場,並提供從停車位置到目的地的步行路線。
圖/ Google官網

Google Maps這次發布的更新中, 除了Gemini的問答功能和車道標示會先在美國推出之外,其餘功能台灣用戶都能與全球使用者同步體驗

雖然Google在最新季度繳出不錯的收益成績,但隨著OpenAI宣布推出ChatGPT search、劍指Google的搜尋引擎龍頭之位,Google要如何利用現有應用程式的基本盤,來支撐AI服務的發展,仍受到投資者關注。

延伸閱讀:實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力

參考資料:Bloomberg、Reuters(1)(2)Google官方部落格

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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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