居家照護版的Uber!新創Honor解決遠距看護收費痛點,讓老年病患出院也能「自由行」
居家照護版的Uber!新創Honor解決遠距看護收費痛點,讓老年病患出院也能「自由行」
2025.11.09 |

把機器人用於照護的主要問題是感覺冷冰冰的。就連外形最可愛的照護機器人,依舊以精準冷酷的制動器來取代人類觸摸,以一絲不苟的數學演算法來取代人情味。然而,「科技」遠遠不只是電線與電路板組成的東西,也沒人規定有了科技後,一定得拿掉照護公式中的人類。

愈來愈以科技為中心的現代生活,幾乎每一個面向都得倚賴網路與網路裝置,還得依賴極度複雜的後端程序,包括Google 引以為傲的搜尋演算法專利,以及讓亞馬遜與沃爾瑪得以運作的供應鏈。

從消費者觀點來看,此類科技創新大都發生在看不見的地方,但依舊完全改變了絕大多數人的日常生活方式。接下來將提到,年長者的健康與安全,毫不意外也受益於此類隱藏式科技服務,至少能減輕一些「照護危機」帶來的財務威脅,又不會減少專業照護中的人情味。

「居家照護版Uber」如何誕生?Honor 創辦人頓悟產業痛點

Stitch.net位在舊金山波特雷羅山辦公室的不遠處,普通人拿籃球就能打到的地方,有一排一模一樣的門板,其中有一道毫無特色的門,通往某棟改建倉庫的側翼。入口沒有掛任何招牌。裡頭進駐的公司雖不是偷偷摸摸營運,卻也是採取深藏不露的風格。該公司名為「Honor」,被形容為「居家照護版的Uber」。

門內的狹窄通道擺滿高雅的迷你棕櫚盆栽,通往洞穴般的共享辦公室,裡頭排滿一排排的電腦螢幕。整個空間相當寬敞,但稱得上安靜無聲,人們交談時輕聲細語,就連熱情迎接客人的辦公室寵物狗潔西,過來打招呼時都沒開口叫。

遠方的另一頭,結霜的窗戶透進自然光線,頭頂天花板由漆成灰色的二乘四木條組成,由相同顏色的細長柱子頂著。走在其中的感覺,有如海水退潮時走在熙來攘往的碼頭下方,卻發現底下藏著一群埋頭苦幹的科技工作者。

Honor 的共同創辦人與執行長賽斯.史坦伯格(Seth Sternberg)瘦瘦高高,喜愛騎自行車,年約三十七、八歲,就矽谷標準來看創業經驗老到,二○○五年就和目前的事業夥伴任大婷(Sandy Jen)以及另一位共同創辦人成立了Meebo 公司,主要業務是提供集合AOL Instant Messenger、MSN Messenger、Facebook Chat、Google Talk 等多種即時通訊應用程式的瀏覽器。Meebo 在二○一二年被Google 以一億美元收購,過沒多久,史坦伯格與任大婷又開始忙起來,這回不只是尋找下一個需要解決的問題,而且是新的問題類別。

Honor 創辦人
Honor 創辦人Seth Sternberg 。

史坦伯格帶我到Honor 的午餐桌旁,桌面是一塊很大的深色結實木板,以當地寸土寸金的標準來講,尺寸大到可以收房租。

史坦伯格表示:「從矽谷起家的許多公司打造容易打造的東西,但消費者不一定想要。」這種以科技為先的做法,太容易變成賣不掉的產品,因為沒有需求。此種做法最成功的產品,一般回應了人類的深層欲望:也就是天主教所說的「七宗罪」;色欲的代表是交友APP「Tinder」,怠惰的代表是「跑腿兔」,傲慢的代表是「推特」,同時集合以上一切再加上憤怒與嫉妒的代表則是臉書。

先有科技,再去找民眾不覺得是問題的問題來解決,我很清楚那種做法帶來的後果。我們實驗室當年就是這樣,才會跑到P&G公司的原型店,硬是把對抗糖尿病的條碼掃描器,塞給一點都不想要的民眾;民眾不想要,是因為那個條碼掃描器無法解決消費者最關心的問題:商品價格。

史坦伯格和任大婷尋找新計畫時,決定採取不一樣的做法:先找到正確問題,然後才想辦法解決:「我們希望找到最關鍵的問題。基本上,那就像是當我們看著消費者,知道我們可以讓他們的生活更美好。」

從跨州接機迸出靈感,讓年邁爸媽出院也能自由行

兩人等待已久的靈感在二○一三年冒出來。當時史坦伯格搭機回到位於康乃狄克州西哈特福(West Hartford)的老家,母親開車到附近的布拉德利國際(Bradley International)機場接他。史坦伯格告訴我:「在我小時候,老媽經常接到超速罰單。」甚至就連車速限制高達八十英里的蒙大拿州都能違規,「她非常愛開快車,油門一踩就到底」。

然而,那天母親接機時,史坦伯格注意到她開車比平日小心。「我說:『你怎麼開這麼慢?』我媽回答:『我現在開車比較吃力。』」

史坦伯格因而開始思考五年或十年後將發生的事,最終他得考量如何照顧母親。「如果我不希望有一天得告訴她:『媽,你不能一個人住』,我得怎麼做才行?」史坦伯格開始研究居家照護產業,發現了很好的機會。

史坦伯格發現,專業居家照護的領域主要由小公司與個人組成,外加幾間大一點的連鎖加盟企業,但市場上沒有稱霸業界的大公司,也因此居家照護產業享受不到規模經濟的好處。一般來講,如果顧客需要一小時專業照護,至少得付三小時的錢,因為照護者還得負擔交通費與經常性費用,出勤一趟至少得收費三小時才划得來。更麻煩的是,就連最大的公司都僅有人數不多的專業照護者名單,經常發生時間無法配合的問題,也很難替有特殊需求的人找到合適照護者。此外,還可能碰上語言隔閡,以及雙方處不來的問題。

史坦伯格點出的問題可說是太輕描淡寫。我個人聽說過許多真實故事,每個聽起來都一樣:壓力很大的成年子女為了找到專業照護者,費盡千辛萬苦。故事如果有幸福快樂的結尾,通常是因為終於出現合適的照護者:噢,感謝上帝,幸好有瑪麗。我們已經換了三家公司,最後有人把她介紹給我們。如果沒有瑪麗,真的不曉得該怎麼辦。

史坦伯格最初只做照護領域很小的一塊:接病人出院。病人出院時間有時相當突然,經常臨時找不到人來接他們回家。有時年長者早上就可以出院,卻得等上一整天,直到子女下班後才有辦法去接。史坦伯格住在加州,萬一母親在康乃狄克州住院,一個在美西,一個在美東,甚至不可能下班後去接母親。如今全球有愈來愈多家庭一家人散居各地,史坦伯格絕不是唯一會碰上那種問題的人,他開始思考如何能隨時聯絡一下,就替出院病人找到專業照護者。

史坦伯格說:「接送是個問題;把家中布置好準備迎接出院病人又是一個問題;準備好藥物、確保病人能上樓,統統都是問題。」 二十%的聯邦醫療保險病患在出院後,三十天內又回到醫院,原因通常與無法好好在家休養有關。

史坦伯格與任大婷想到,如果隨時待命的專業照護者人數夠多,又有效率十足的基本科技設備輔助,就有辦法即時提供可靠的出院照護服務。不過,這個點子還開啓了其他可能性,畢竟派專業照護人士到醫院,和抵達其他地點沒有太大差別,何不成立居家照護的一站到位線上服務?史坦伯格仔細思考後,又想到若要替母親找到長期照護者,也是自己無法從遠地解決的問題。他將得搭機前往康乃狄克州,面試一大堆看護,然後搭機離去,把母親的健康託付給一個陌生人。

史坦伯格、任大婷與其他兩位創辦人因此成立了Honor 公司,目前服務的地區包括舊金山灣區與洛杉磯都會區。他們在兩輪募資中募得六千兩百萬美元,成績還不錯,投資人包括矽谷最具影響力的創投者。史坦伯格不願透露旗下有多少顧客或專業照護者,但看來人數不容小覷,因為史坦伯格號稱他們拒絕了九十五%的照護應徵者;只有在應徵者為數相當多時,才有辦法做到如此嚴格的篩選。

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本文授權轉載自《銀光經濟:55個案例,開拓銀髮產業新藍海》,Joseph F. Coughlin著,天下文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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