立可白「紅藍包裝」差在哪?Pentel官方給解答:都有速乾功能,只存在2大差異
立可白「紅藍包裝」差在哪?Pentel官方給解答:都有速乾功能,只存在2大差異

重點一 :針對立可白不同顏色包裝的差異,Pentel (飛龍文具) 官方證實,現行紅藍立可白液體成分、功能均相同,僅包裝顏色差異,解開消費者長年的疑惑。

重點二 :技術進步使立可白配方統一。早期紅藍款功能有別,現今多色包裝,僅為提供消費者更多外觀選擇,並體現地區產品特色。

困擾無數學生與上班族的立可白紅、藍包裝之謎終於解開!

知名文具製造商Pentel (飛龍文具) 近日針對社群熱議正式回應, 現今市面上販售的紅色與藍色包裝立可白,其內部液體成分與速乾功能完全一致,兩者主要差異僅在於外包裝的顏色設計 ,以及部分地區市場的容器結構,功能上並無不同。

此一官方說法,源於近期在社群平台Threads (社群平台) 上一則關於立可白顏色差異的疑問帖文,該貼文意外發酵,吸引近300萬次瀏覽及上千則留言,讓這個許多人從學生時代便耿耿於懷的「文具世紀之謎」獲得了明確的解答。

紅藍立可白.jpg
經官方證實,目前台灣市面上的紅藍款立可白,成分完全相同。
圖/ Threads

小貼文大迴響!立可白之謎引官方回覆

「紅色的跟藍色的功能上到底差別在哪裡?」 一個看似平凡的疑問,在社群平台上掀起滔天巨浪。網友們紛紛分享自身使用經驗並大膽猜測,諸如「藍色遮蓋力較好,紅色快乾但較稀」、「紅色半分鐘乾,藍色三十秒」等說法層出不窮,甚至出現 「紅色是不想說,藍色是憂鬱」 等令人莞爾的創意解讀。

Pentel香港分公司小編引述台灣飛龍文具於2020年在Facebook (臉書) 的澄清聲明指出, 現行紅、藍兩色立可白的液體「完全相同,皆具備速乾功能。」然而,官方同時說明,早年兩者確實存在功能區隔:藍色款為萬用型,紅色款則強調速乾。

但隨著製造技術的精進,配方逐步改良並整合,最終統一為單一高效配方,過去的功能差異已不復存在。這段演進史也解釋了為何部分資深使用者仍存有兩者功能不同的印象。

都是速乾!只差在「容器跟用法」

既然功能完全一致,為何仍要推出紅、藍兩種包裝?台灣飛龍文具解釋,此舉是「為了讓消費者在外觀上有更多選擇。」

值得注意的是,Pentel香港小編亦補充,不同國家和地區販售的修正液產品,在型號與外觀設計上可能存在差異。以香港市場為例,其紅、藍款立可白在容器設計上便有所不同,紅色款可藉由按壓力道控制出液量,藍色款則更適合小範圍的精細修正。

至於最新的綠色款,則是最新研發的「WHITESPEED超速乾平頭修正液」,特色是低光澤(乾透看起來會像修正帶),以及適合大範圍塗改。定價為新台幣75元(特價60元)。

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2020年台灣飛龍在Facebook澄清過,現在紅色和藍色修正液裏填充的液體是一樣的,同樣有速乾功能,所以原則上功能沒有分別,是為了大家在包裝上有更多顏色選擇,才推出了兩款顏色。
圖/ Pentel hongkong

反觀台灣市場,常見的易壓迷你修正液ZL102(藍色)與ZL103(紅色),其規格均為0.78mm x 4.2ml,定價為新台幣65元(特價52元);其9公分的迷你尺寸與摺頁側邊設計,則著重於提升便攜性與操作手感。

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責任編輯:李先泰

資料來源:ThreadsPental

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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
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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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