2025 臺灣AI大賞 | AI技術加值!慧景科技 thingnario 讓臺灣成為全球能源數位轉型的領航者
2025 臺灣AI大賞 | AI技術加值!慧景科技 thingnario 讓臺灣成為全球能源數位轉型的領航者

全球正經歷百年來最大的能源變革,一家來自臺灣的新創公司thingnario,正以其獨特的太陽能監控技術和AI應用,從臺灣走向了全世界的太陽能市場。創辦人暨執行長黃建峯用了近八年時間,從待在共同工作空間的小團隊,發展成擁有70多人、服務亞洲多國的能源軟體服務商。

「能源行業在過去100年其實沒什麼改變,但接下來20年可以預見會有完全不同的發展。」黃建峯在接受專訪時表示,「產業變革意味著商機,而我們希望用AI技術來彌補傳統能源產業與現代資訊技術之間的落差。」這也正是thingnario在2025臺灣AI大賞中脫穎而出的核心理念。

慧景科技 thingnario 共同創辦人暨執行長黃建峯
慧景科技 thingnario 共同創辦人暨執行長黃建峯
圖/ 黃馨弘攝影

從監控到智慧管理:重新定義能源產業標準

以AIoT設備為太陽能發電場域提供有效監控的想法,是thingnario的核心。但在黃建峯的設計思維下,這套系統徹底改變了傳統能源管理的痛點。「目前現場的安裝手續已經從一整天,縮短到只要7分鐘就能快速完成。」他解釋道,關鍵在於將所有複雜的整合工作都提前在辦公室完成,讓現場人員只需要用手機就能操作。

傳統的太陽能監控系統面臨著明顯的問題:面臨案場數量快速增加時,效率就會變慢、收到的場域數據也會經常有問題、網路通訊不穩定、人員管理困難。thingnario的解決方案整合了所有主流太陽能變流器品牌的通訊協定,採用OTA(Over-The-Air)更新技術,讓每個新案場的上線變得標準化且快速。

「2017年那時,手機已經相當普及,但多數人並沒有在工作上好好地善用這項工具。」黃建峯回憶道。他們的系統讓現場人員透過手機就能看到所有狀況,哪裡有問題也能立即識別,系統也能透過手機自動告知哪些設備已連線、哪些尚未連線並初步診斷可能的問題。

創業路上的關鍵抉擇:為何看好能源產業

身為二次創業者的黃建峯,對於再次創業的思考也有著不同以往的謹慎邏輯。2016年,結束上一段成功出場的創業歷程後,他為了家人,休息了長達三年,觀察產業動態也思考下一步創業方向。起初,他同時探索了製造業和能源業兩個領域,也曾為塑膠射出成型產業開發過IoT解決方案。

「塑膠成型產業的客製化比例非常高,甚至可能超過50%,要讓產品盡可能標準化的難度很高。」黃建峯分析最終專注於能源產業的決策考量,「而且每個製造業客戶的需求都不一樣,接觸廠商的業務人員需要同時懂製造技術以及垂直領域的產業知識,要找尋到這樣的人才或培訓新血都不太容易。」

相較之下,能源產業展現出更好的標準化潛力。「太陽能案場的核心設備和監控需求相對單純,我們可以做到『讓客戶選好型號就結束』的標準化服務。」更重要的是,黃建峯看到了能源產業即將面臨的典範轉移:從集中式發電走向分散式、從傳統電網走向智慧電網、從計畫經濟走向市場化交易。

技術創新背後的商業洞察

除了善於軟硬整合,thingnario也強調對客戶的真實需求有深度理解。「在和客戶對談的過程中發現,AI技術和容易使用的派工系統,的確很吸引客戶。」黃建峯坦言,「但B2B銷售很有趣,客戶最終買單的原因往往和最初吸引他們的這些功能不同。」

經過多年實戰經驗,他發現客戶真正看重的是三個基本功:系統穩定、資料正確、服務及時。「例如現在管理近千個電站時,AI能夠主動幫客戶排序出前20個有問題的電站,並考量派工的效率,優先決定今天現場工程團隊要處理什麼問題。但客戶最常強調的還是資料的準確性和系統的穩定性,這個是最重要的核心。」

這種對客戶痛點的深度洞察,讓thingnario在臺灣太陽能監控市場取得將近一半的市佔率。更重要的是,這套商業模式同時具備了向海外擴展的可能性。黃建峯對AI技術的應用保持務實態度,但也有所期待,「未來談到控制、排程,特別是儲能控制,那麼AI技術的品質就會產生明顯差異,有將近10%的效益提升。」

慧景科技 thingnario 打入日本與東南亞市場
慧景科技 thingnario 打入日本與東南亞市場
圖/ https://thingnario.com/Success#japanstack

國際佈局:從東南亞到日本的策略思考

黃建峯對於thingnario往國際市場發展的策略,對於前往東南亞和日本也展現了不一樣的策略與穩健思維。「一開始選擇東南亞,主要考慮的是地緣關係。對於太陽能案場來說,24小時客服支援非常重要,位在同一個時區能夠讓我們就近提供遠端支援服務。」

放眼整個東南亞,馬來西亞成為他們現在的重點市場。「馬來西亞華人社群非常大,有著共通的商業文化,較容易找到相互理解的合作夥伴。」黃建峯說,另外受惠於菲律賓開放外資投資限制的政策變化,thingnario也在積極開拓菲律賓市場。

2024年,thingnario看好日本太陽能發電的市場,太陽能發電容量約為臺灣的6-8倍,且儲能政策日益明確,因此在日本成立子公司。「日本的電力自由化較早,有交易市場機制,這為我們的AI技術提供了更大的應用空間。」

由於政策限制,日本市場不允許發電「逆送」回電網,必須自發自用,想要利用多餘電力只能就地儲存。這種應用場景讓thingnario從單純的監控服務,延伸到儲能控制、用電管理、碳排管理等更廣泛的能源服務領域發展,未來分散式太陽能發電越來越普及的話,對智慧控制的需求可能會越來越大。

AI技術的務實應用:從監控到智慧控制

身為技術者的黃建峯提到,早期以規則主導模式的系統,就足以處理大部分的場景設定,但隨著系統可控制變數大量增加以及複雜度提升,導入AI控制系統是必然的。「就像特斯拉的FSD系統,早期版本由工程師設定規則規範就足夠,但到了V11、V12開始就改用端到端的AI了。我們預期在能源控制領域也會遇到類似的轉折點。」

在AI的三大支柱(資料、算力與演算法)中,黃建峯認為算力已不是主要問題,「政府目前有開放GPU資源可以申請,而且我們的模型沒有大到像LLM那麼誇張。」演算法方面,大廠如NVIDIA、Microsoft的開源模型也已能滿足大部分需求。真正的挑戰在於數據和人才。目前thingnario團隊有70多人,工程團隊約佔一半,有五位左右AI背景的博士級人才。但黃建峯認為,最稀缺的人才並非技術人員,而是能夠理解產品、定義產品應用的跨領域人才。

「這種人才需要懂能源、懂市場、又懂技術,這樣的角色很少。」他分析臺灣產業結構的問題:「如果絕大部分產業都是製造、都是OEM,就不需要定義產品,因為客戶會幫你定義。但能源產業不一樣,你需要回應客戶的深層需求,另外臺灣軟體公司規模通常較小,有軟體產品定義經驗的人就更少。」這樣的觀察也點出了臺灣AI與軟體產業發展的關鍵瓶頸。

慧景科技 thingnario 共同創辦人暨執行長黃建峯
慧景科技 thingnario 共同創辦人暨執行長黃建峯
圖/ 黃馨弘攝影

光電產業的優勢:臺灣有機會全球布局

展望未來,黃建峯將募資視為戰略發展的必要手段。「募資是因為需要策略合作和國際業務開發人才,規劃如何與當地團隊與資源合作,一起開拓新的市場。」他特別看好與臺灣工業電腦廠商的合作機會。「太陽能案場的運作環境非常艱困,需要能夠承受髒污、高溫和高濕度的環境,好在臺灣工業電腦放眼全球是非常強的,如果能結合我們的軟體服務,提供軟硬整合解決方案,就能發揮臺灣既有的硬體優勢。」

但他也坦言,這種合作需要改變傳統的銷售模式,「以前賣控制盒是通路生意,現在要賣的是整體解決方案,銷售模式會不一樣。」對於能源市場的競爭格局,黃建峯認為不會像B2C市場那樣高度集中。「B2B市場會有當地法規、認證、人際關係、信任等特殊因素,所以不太可能出現贏者全拿的局面。」這種碎片化特性雖然讓擴張較慢,但也提供臺灣企業跨國切入的機會。

「thingnario的初衷是把好的產品帶到全世界,讓臺灣的軟硬整合能力在國際市場發揮影響力。」黃建峯總結道。從一個人的創業思考,到如今在世界多國提供服務,thingnario的故事代表了臺灣新世代科技公司的成長軌跡:深耕垂直領域、重視客戶實際需求、善用臺灣製造優勢,並以務實的AI技術應用,在全球能源轉型的機會中找到適合切入的定位。

關鍵字: #新創企業 #AI
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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