掃地機器人始祖iRobot怎麼走向破產命運的?一次盤點那些被中資接手的世界品牌
掃地機器人始祖iRobot怎麼走向破產命運的?一次盤點那些被中資接手的世界品牌

曾定義家庭機器人市場、讓「掃地機器人」走進千萬家庭的iRobot正式申請破產保護,並將公司100%股權交由長期代工夥伴中國深圳的杉川機器人接手。曾經橫掃全球,如今破產求生,iRobot如何一步步失去護城河?盤點那些曾經被中國資本接手的世界品牌。

從家家戶戶都有到被邊緣化,iRobot為何殞落?

iRobot成立於1990年,由麻省理工學院人工智慧實驗室的3位研究人員Colin Angle、Helen Greiner和Rodney Brooks創辦,最初鎖定國防領域,雖有創新但公司發展一直不順利,直到2002年,首款Roomba掃地機器人誕生,才真正打開消費市場,也讓「家用機器人」從概念走向量產。

奠基於Roomba系列的成功,iRobot持續加強對消費型機器人的投入,陸續開發並推出Dirt Dog、Looj和Verro等分別針對廠房、排水溝及游泳池清潔的機款。2005年,iRobot於那斯達克上市,估值超過1億美元;2016年,該公司出售其安防機器人部門,正式退出軍工市場;2021年,iRobot收購Aeris,試圖搶進由Dyson主導的空氣清淨機市場。

而就在iRobot忙於這些「副業」的同時,Neato、Dyson、SharkNINJA,及來自中國的科沃斯、石頭科技等品牌紛紛進軍掃地機器人領域。即使iRobot回頭直追、不斷嘗試創新(包括開發手機App、地圖繪製、自動集塵等功能),市占仍在競爭對手的圍堵下逐漸下滑。這家曾拿下全球市占超過八成的掃地機器人龍頭,如今市占率僅剩不到8%。

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圖/ Onur Binay on Unsplash

iRobot的衰退,並非源於單一決策失誤,而是多重壓力長期疊加的結果。過去10年來,全球掃地機器人市場競爭愈發激烈,以中國品牌為主的競爭者,靠著垂直整合的供應鏈與快速迭代能力,不斷推出高規格、低價格的產品,重塑市場對「性價比」的期待。面對來勢洶洶的競爭,iRobot被迫多次調降售價以守住市占,毛利率卻因此持續下滑,長期形成「價格下壓、成本上行」的失衡狀態,使得iRobot即使出貨量仍具規模,整體財務表現卻逐年惡化。

疫情期間的居家需求高峰,一度掩蓋了這些結構性問題。2021年前後,掃地機器人需求大增,iRobot市值一度攀升至35億美元以上,市場普遍預期其可藉此重新站穩腳步。然而,隨著疫情紅利退潮,潛藏的風險迅速浮現,原本被延後的成本壓力反而在短時間內集中爆發,其中,貿易政策成為壓垮財務結構的重要變數。iRobot為美國市場生產的產品多數在越南製造,因此面臨高達46%的進口關稅;公司坦言,關稅在單一年份內就增加超過2,300萬美元成本,對一家已長期處於虧損狀態的硬體公司而言,無疑是沉重打擊。

原本市場一度寄望亞馬遜能成為iRobot的轉機。2022年8月,亞馬遜宣布將以17億美元收購iRobot,若這起併購案能完成,將為iRobot帶來資本、通路與智慧家庭平台的整合優勢。然而,交易最終因歐美反壟斷審查而告吹,雙方於2024年1月發表聯合聲明,宣告收購案破局,使iRobot失去最後一條戰略退路。

在缺乏平台靠山、又無法承受價格與成本雙重擠壓的情況下,公司只能在競爭日益激烈的市場中獨自承擔所有風險。最終,當掃地機器人產業從「創新驅動」走向「效率驅動」,iRobot作為先行者所累積的品牌與技術優勢,未能轉化為足以支撐長期競爭的護城河,也為其如今的破產重整埋下伏筆。

接手者「杉川機器人」是誰?

iRobot預計將於2026年2月前完成破產程序,並由中國深圳製造夥伴杉川機器人(PICEA Robotics)收購,走向私有化。

作為長期深度參與全球掃地機器人產業的核心供應商,杉川機器人過去多年即是iRobot的重要代工夥伴,根據其官網列出的合作夥伴,包含伊萊克斯、飛利浦、小米、惠而浦等國際智慧家電品牌維持合作關係,角色橫跨研發、製造與量產等關鍵環節。目前該公司擁有超過600名研發人員,以及約5,000名製造人力,並在中國與越南設有生產基地,長期服務歐美市場。

值得注意的是,杉川機器人亦擁有自己的掃地機器人品牌「3i」,顯示其已具備產品定義、功能整合與市場化的能力。據The Verge記者Jennifer Pattison Tuohy的實測心得,3i掃地機器人在導航、清潔模組與智慧功能上,已能與主流品牌正面競爭。某種程度上,這也反映出掃地機器人產業中,品牌方與製造端之間的技術與能力落差正在快速縮小。

此次iRobot的破產重整,讓杉川機器人從代工夥伴一舉成為實際擁有者,背後並非偶然。在重整協議中,杉川承接了iRobot約1.9億美元的貸款,並同意免除其逾1.6億美元的製造應付款,換取iRobot百分之百的股權。換言之,杉川不僅是主要供應商,也是最大的債權人,在重整程序下,這樣的安排有助於確保供應不中斷、產品與服務持續運作,亦是風險最低、速度最快的解法。

iRobot在聲明中強調,這次重整將有助於「長期成長與創新」,公司也將在杉川機器人旗下回歸私人企業體制。至於Roomba品牌未來將如何定位、是否能在高度競爭的市場中重新找到差異化,仍有待觀察。

那些被中資入主的世界品牌

Volvo、Lotus

2010年,在歐債危機的背景下,美國福特汽車(Ford)將旗下號稱「瑞典國寶」的富豪汽車(Volvo)打包出售,並最終以18億美元賣給中國的吉利控股集團,讓其持股80%,雙方也結合各自的技術與產能優勢,在2016年創立全新品牌領克汽車(LYNK & CO)。

不過,自從吉利全面入主以來,Volvo市值曾一度腰斬,吉利也於2023年宣布減持Volvo約1億股,去年也曾傳出要再減持的消息。

除了Volvo之外,英國奢華跑車品牌蓮花汽車(Lotus)也是被吉利收購的國際知名大廠之一,Lotus在1948 年於英國正式成立,其以輕量化小跑車型一舉成名,可惜的是,其經營狀況卻始終不甚理想,並於1986~2017年之間多次被輾轉出售,從通用汽車到寶騰,在幾經轉手後,Lotus最終歸吉利集團所有。

即使擁有龐大中資進駐,Lotus的經營狀況仍不見起色,根據英媒BBC報導,Lotus英國總部在今年8月共計裁員500人,而該總部人數僅約1,300人,此外,近年Lotus在轉型純電動車的路上屢屢受挫,上周甫發表旗下首款插電式混合動力休旅車Eletre Plug-in Hybrid,並宣布延後原訂2028年達成的「EV-Only(只生產純電動車)」目標。

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圖/ Lotus官網

奇異家電

除了上述兩家國際車廠,中國海爾集團也在2016年宣布以54億美元收購奇異公司(GE)旗下全部家電業務(奇異家電), GE曾於2014年宣布欲以33億美元將其出售給瑞典的伊萊克斯,但因美國司法部反對而作罷。

據海爾集團當時公告指出,整合奇異家電是海爾擴大在美業務的一項重要投資,有助海爾西方市場業務快速增長,並且海爾被授權使用奇異家電的品牌至少40年。

在今年年中,美中貿易戰升溫之際,奇異家電於6月宣布斥資4.9億美元,將大部分洗衣機產線遷回美國,並集中設於該公司位於肯塔基州路易維爾的Appliance Park總部;據美聯社報導,這項回美擴廠的決定引起外界對中資企業在美策略的關注,同時也被視為美國製造回流浪潮中的重要指標之一。

摩托羅拉

2014年1月,中國手機大廠聯想以29億美元,向谷歌(Google)收購摩托羅拉(Motorola)手機業務,該收購案促使聯想手機市占率從6.7%攀升至7.4%,在當時僅次於蘋果及三星,排名全球第三。

然而,隨著智慧手機行業競爭不斷加劇,小米、OPPO、vivo等品牌影響力、號召力不斷擴大,聯想在手機行業的地位開始每況愈下,據國際數據公司(IDC)的數據顯示,早在2016年第1季,聯想手機便被 OPPO、vivo等中國國產手機品牌超越,跌出全球手機市場前五強,此後聯想便一蹶不振,來到2017年,聯想智慧手機在中國市場銷量已降至179萬支,市占率僅0.4%。

不過,在一系列失利後,聯想重新調整戰略,其改為主攻摺疊手機市場,並在去年第四季成功以arrows We2和arrows We2 Plus兩款機型,擠進日本智慧手機市場第三,市占率達到8.5%。聯想2024年智慧型手機出貨量達5750萬支,較2023年的4670萬支成長23%。

藍瓶咖啡是下一個?

另外,據外媒報導,中國連鎖咖啡品牌龍頭瑞幸咖啡(Luckin Coffee)也正評估競購雀巢控股的高端咖啡品牌藍瓶咖啡(Blue Bottle Coffee)以及% Arabica coffee在中國區的運營商,意圖拓展精品咖啡形象,然而,市場卻一面倒看衰收購消息。

本文授權轉載自工商時報

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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