2025 臺灣 AI 大賞 | Frontier:用AI技術解鎖布料的「數位身世」,打入國際紡織產業供應鏈
2025 臺灣 AI 大賞 | Frontier:用AI技術解鎖布料的「數位身世」,打入國際紡織產業供應鏈

2027年,歐盟數位產品護照(Digital Product Passport, DPP) 規範即將上路,全球紡織業正迎來前所未有的透明度挑戰。這項源於「歐盟永續產品生態法規」(ESPR)的倡議,是歐盟推動循環經濟與綠色轉型的核心策略之一,其目標是讓產品從製造到報廢的整個生命週期都可追溯、可管理。未來,消費者只需透過掃描產品上的二維碼,就能輕鬆取得包括材料組成、碳足跡、能源使用、回收指引等所有關鍵資訊。

這項革命性的規範預計將於 2026 年後分階段實施,而紡織品正是首批被優先管制的產品之一。面對這項要求品牌商必須揭露產品環境數據的嚴格法規,一家名為 Frontier 的臺灣AI新創公司,正透過其獨特的AI掃描技術,讓每塊布料都能「開口說話」,為品牌商提供材質、製程與碳足跡等關鍵資訊,成為應對永續法規浪潮的重要推手。

Frontier AI可在五分鐘內運算布料的物理特性
Frontier AI可在五分鐘內運算布料的物理特性
圖/ https://www.frontier.cool/zh/pages/for-brands

從聯合國到紡織業:永續專家的數位轉型之路

「紡織業其實對我來講,很中心的一個思想是想要解決供應鏈效率問題。」Frontier 財務長趙均墁坦言。趙均墁具有臺灣少見的國際化經驗,她畢業於約翰霍普金斯大學國際關係學系,並曾在駐聯合國辦事處,代表同為島國的吉里巴斯工作兩年,專注永續能源和氣候變遷議題,親身參與SDGs和巴黎協定的形成過程。之後在德勤(Deloitte)事務所從事永續相關業務六年,累積了豐富的產業經驗。她將這些經驗帶入 Frontier,成為Frontier非常重要的核心。

趙均墁說,「過去紡織業在生產衣服的時候,如果業務單位預估銷售100萬件,工廠端可能會提前備貨生產300萬件作為緩衝。但現在歐盟的趨勢是要大幅減少這種浪費。」她指出,歐盟從CSR發展到現在的數位產品護照(DPP)、CSRD及ESPR等規範,都將在2027年正式實施,要求品牌商必須揭露產品的環境資料,要盡可能減少紡織業對環境的衝擊。

Frontier
圖/ 採訪拍照

AI重新定義布料數位化:從掃描到六層資料生成

Frontier的核心技術是Digital Product Creation(DPC)的SaaS服務,希望能夠透過掃描器,就能將為數眾多的實體布料快速轉換成數位資產。產品負責人Ivander William解釋:「你只需要使用掃描器,任何掃描器都可以,只要是 600 DPI 的掃描影像,就足以協助AI辨一塊布料。」

這個看似簡單的掃描過程,背後卻是複雜的AI技術應用。「我們使用AI來辨識材質,比如這是棉布還是羊毛布料,然後軟體就能辨識這塊布料的彈性、光澤等特性,並生成設計流程中需要的六個圖層資料。」Ivander解釋,這些資料包括基礎紋理、粗糙度、擴散效果、鏡面反射、位移貼圖等,讓布料能在3D CAD軟體上精確呈現。

更重要的是,系統還能分析布料的物理特性,如垂墜程度或重量等,這些都可以透過掃描和AI辨識產生。Frontier也整合了Made2Flow這個專業資料庫,能即時顯示布料的環境資料,包括溫室氣體排放量、用水量等永續指標,讓設計與工廠端能夠很快地評估使用該材質的成本。

四層供應鏈的數位化挑戰

紡織業通常有四個供應鏈層級(Tier):第一級是成衣製造商、第二級是織布商、第三級是紗線製造商、第四級是原物料供應商(棉花、化纖等)。趙均墁解釋:「品牌商通常只能追蹤到第一層級,很難深入到第三和第四層級的永續指標,這正是Frontier要解決的問題。」

1960年代在政府獎勵石化下游的原料生產,臺灣紡織業開始朝化學纖維、混紡產品發展,因此至今,臺灣在化學纖維的供應鏈中仍有重要地位。「例如遠東紡織也還是會抽絲抽線,所以臺灣還是有第三級的供應商。」趙均墁指出,化纖的再往上走是塑膠顆粒,再往上就是石油,至此形成完整的產業鏈。

Frontier目前的客戶主要來自品牌商(需要追蹤供應鏈資料)和供應商(希望將織品數位化)兩大類。歐洲市場因為永續法規的助力,對Frontier的產品有很強的需求。知名客戶包括愛迪達、PUMA、H&M等,有部分品牌商也要求所有供應商使用Frontier的產品,讓生產、設計的流程中全程都可追蹤布料的永續指標。Frontier也提供只向特定用戶分享的功能。產品具有高相容性,可以API串接到客戶既有的ERP系統,或直接整合到設計軟體如Clone 3D、Browzwear等。

紡織業供應鏈四大分級
圖/ https://files.wri.org/d8/s3fs-public/2021-11/roadm

技術挑戰與人才競爭

在AI三大要素中,資料是Frontier最大的競爭優勢。透過與Made2Flow等專業資料庫合作,建立了豐富的布料特性資料庫。演算法方面,公司有專門的Digital Creation Team(DCT),約3人負責AI演算法開發,主要集中在物理模擬,用於模擬布料在3D環境中的表現。算力需求則獲得臺灣政府的臺灣AI雲(Taiwan Computing Cloud)資源的支援,並不是最大問題。最大的挑戰大多來自人才競爭。「臺灣的AI人才大多被臺積電、聯發科等大公司吸引,新創公司在人才競爭上相對處於劣勢。」趙均墁坦言。

紡織業也有著類似的人才問題。紡織業雖然從20世紀初就開始使用3D CAD系統。「但在數位協作方面不夠順暢,無法發揮最大效用。」趙均墁解釋,AI技術可以加速處理現有資料,讓企業能夠更大幅度地利用數位資產,做到更即時的分析和供應鏈管理。隨著產業外移與年輕一代比較抗拒進入工廠,能夠透過經驗判斷布料製作方法的「老師傅」們,未來將越來越稀缺。「這就很適合導入AI,透過掃描一塊布料就能分析製作這塊布料的可行方法。」趙均墁指出。

全球市場布局與未來展望

Frontier採用並進策略,同時接觸品牌商和供應商,有效拓展軟體業務。品牌商認為單一公司數位化影響有限,期待整個產業鏈都數位化,因此會盡可能要求供應商使用Frontier的服務。Frontier為了強化與客戶的服務能量,目前在臺灣、印度、美國、歐洲都有團隊能夠就近協助客戶導入系統,是臺灣AI軟體新創中,國際化程度很深的團隊。

未來Frontier也希望能夠更大程度地導入在系統中導入AI技術,例如透過生成式 AI解決過去重複性工作,自動生成材料描述、應用建議、趨勢預測等。並積極與國際組織尋求合作,成為紡織業材料資料交換標準的制定者之一。

正如Ivander所說:「Victor的願景依然在我們身上,我們會盡力實現這個目標。」儘管Frontier曾面臨艱難挑戰,但如今展現了罕見的組織韌性,多數員工選擇繼續推動創辦人的願景。這種韌性,證明了公司的文化與使命深深影響了每一位成員,讓團隊得以在追求創新與商業上保持前行。

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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