台灣5G網速實測揭曉！三大電信「它」坐穩最速冠軍，排名圖解一次看|數位時代 BusinessNext

台灣電信三雄激戰！根據國際行動網路分析機構Opensignal發布最新2025上半年「台灣行動網路體驗報告」，評比中華電信、遠傳電信以及台灣大哥大在2月1日至5月1日的90天內，三家行動網路體驗表現差異。

其中，中華電信總計在15個評比項目中，囊括了12項獨贏獎項及3項並列獎項，展現市場主導地位。

中華電信整體體驗獨霸！台哥大、遠傳各有特定優勢

報告指出，中華電信12項獎項中， 不僅在「整體體驗」與「5G體驗」2大核心類別領先，更在「涵蓋範圍」及衡量網路穩定性的「品質一致性」與「可靠性體驗」等關鍵指標上奪冠 ，顯示其網路綜合實力強勁。

儘管中華電信表現獨霸，但另外2家業者也在特定領域中表現突出。

台灣大哥大在「整體影音體驗」評比中蟬聯冠軍 ，分數自上次報告的71.6分提升至73.3分（滿分100）。另一方面，自從台灣大哥大與台灣之星合併後，網路品質一致性有顯著改善。

遠傳電信則以36.1%的成績，奪下「5G可用率」獎項，代表其5G用戶擁有最長的5G網路連線時間 ，該數據也較前次報告的31.2%有明顯成長。而在涵蓋5G、4G和3G的「整體可用率」獎項，三大業者則以99.4%的極高分並列第一。

台灣5G網路總體檢！七大關鍵指標比一比

為了全面評估5G服務品質，本次報告透過七大關鍵指標進行評分。這些指標可分為三大面向：「核心速度」（下載與上傳速度）、「真實體驗」（影音、遊戲、語音體驗流暢度），以及「網路觸及」（5G訊號的涵蓋範圍與用戶的實際可用時間），分別呈現各家電信的綜合實力。

一、5G影音體驗（滿分100分）

中華電信：78分（並列冠軍）
台灣大哥大：77.9分（並列冠軍）
遠傳電信：77.9分（並列冠軍）

三家統計分數並列平手，顯示目前三大電信的5G用戶普遍都能享受到高品質的影音服務，包括流暢載入與播放 Full HD (1080p) 甚至 4K 超高畫質的影片。

二、5G遊戲體驗（滿分100分）

中華電信：89.9分（蟬聯冠軍）
遠傳電信：88.4分
台灣大哥大：87.3分

三家業者在此項目均達到「優異」（85分以上）等級，表示絕大多數用戶在任一家電信的5G網路玩《傳說對決》、《Fortnite》等即時多人對戰遊戲時，能享受到流暢的體驗、動作與遊戲回饋同步，且沒有明顯的延遲感。

三、5G語音應用程式體驗（滿分100分）

中華電信：84.3分（冠軍）
遠傳電信：84分
台灣大哥大：83.6分

三家業者分數均落在「良好」（80-87分）的評級區間。這代表多數用戶在使用通訊軟體進行語音通話時感到滿意，僅有少部分使用者可能會偶爾遇到輕微的通話品質問題，例如極少出現的雜音或失真。

四&五、5G下載速度／5G上傳速度

5G下載速度
中華電信：305.6Mbps（冠軍）
遠傳電信：218.9Mbps
台灣大哥大：183Mbp

5G上傳速度
中華電信：43.6Mbps（冠軍）
遠傳電信：29.3Mbps
台灣大哥大：24Mbp

在最關鍵的網速指標上，中華電信展現了絕對的領先優勢，同時囊括了「5G下載速度」與「5G上傳速度」兩項大獎，穩坐台灣5G網速龍頭寶座。

在下載速度方面，中華電信以 305.6 Mbps蟬聯冠軍，超過第二名的遠傳電信 218.9 Mbps，和第三名的台灣大哥大183 Mbps；同樣地，在上傳速度項目中，中華電信也以 43.6 Mbps 的成績持續領先，領先第二名的遠傳電信29偶 Mbps，而台灣大哥大則為 24 Mbps。

六、5G 涵蓋體驗（滿分10分）

中華電信：7.3分（蟬聯冠軍）
遠傳電信：6.4分
台灣大哥大：5.9分

中華電信7.3分的成績蟬聯冠軍。此指標主要評估用戶在實際生活、工作等活動區域的5G網路可用性，比傳統的地理或人口覆蓋率更能反映真實的用戶感受。

七、5G可用率（%）

中華電信：30.8%
遠傳電信：36.1%（冠軍）
台灣大哥大：31.8%

由遠傳電信以 36.1% 的成績贏得冠軍。此數據代表遠傳的5G用戶，其手機連上5G訊號的時間比例最高，領先並列第二名的中華電信與台灣大哥大約5個百分點。

5G普及面臨挑戰 4G仍為市場主力

報告也點出台灣電信市場的現況與挑戰。根據國家通訊傳播委員會（NCC）資料，台灣5G用戶數在今年1月已突破千萬大關，約佔整體行動用戶的三分之一。然而，相較於4G服務初期的採用率，5G的普及速度仍然相對緩慢。

NCC表示，主要原因在於5G資費方案月費較高，且對多數用戶而言，現有的4G網路速度已能滿足日常的數據需求，導致升級5G的誘因不足。面對此趨勢，電信業者已將目光投向未來，如中華電信近期便與諾基亞 (Nokia) 合作，共同投入5G-Advanced與6G技術的增強與研發，為下一代通訊技術預先佈局。

延伸閱讀：台灣大哥大為什麼要做加密貨幣交易所？超陽春介面，憑什麼吸引用戶「攜碼跳槽」？
「像忘了辦工商登記！」中華電信董座為Google不信任案致歉：憑證跟資安沒有直接關係

資料來源：Opensignal

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問