Gemini in Sheets新功能實測|「@」一下就讀雲端硬碟、幫你建表格,3個情境用法一次看
Gemini in Sheets新功能實測|「@」一下就讀雲端硬碟、幫你建表格,3個情境用法一次看

你一定遇過這種情況:主管丟來一份密密麻麻的企劃書,說一句「幫我整理成進度追蹤表,附上預算試算」,然後人就消失了。接下來的一小時,你的螢幕左邊開著 Word,右邊開著 Excel,在「複製、貼上、想欄位、打公式、調格式」的循環裡原地打轉。

這正是 Google 想用 Gemini in Sheets 解決的問題。這款工具並非新面孔,但 Google 近期悄悄釋出的 Beta 版更新,讓它的實力有了實質躍升:輸入框旁新增了結構化功能圖示,核心能力從「幫你寫公式」升級為「幫你讀檔案、建表格」。《數位時代》以下實測與整理這項功能的使用方式供讀者參考。

Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

這次更新帶來了什麼?

根據觀察,新功能有2個值得關注的變化:

  1. 跨 Workspace 的生態系聯動(@ 呼叫機制):
    使用者在側邊欄對話框輸入 @,Gemini 就能直接搜尋並讀取 Google 雲端硬碟的文件、Docs 甚至 Gmail,不需要手動複製貼上資料。
  2. 語意轉譯能力提升:
    有別於傳統的關鍵字比對,新版能理解長篇文字的脈絡,判斷哪些是時間點、哪些是金額、哪些是負責人,再分門別類填入試算表欄位。

實測:新功能怎麼用?3個測試帶你一次看

我們準備了一份未經排版、純文字敘述的《2026_員工旅遊企劃草案》作為測試文件。這份草案包含了混雜的日期行程、複雜的費用估算以及零散的任務分工。

Gemini in Sheets新功能
我們用純文字文件測試Gemini in Sheets的Beta版新功能。
圖/ 數位時代

測試一:純文字轉行程表

要使用這項功能,可以打開Gemini in Sheets的側邊欄,並點擊對話框下方的「建立」圖示。

Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

我們在對話框內輸入以下提示詞:

請閱讀 @2026_員工旅遊企劃草案_測試用 的內容,幫我整理出這三天的行程表,欄位包含:日期、時間、行程內容與地點。請加上好看的表格顏色。

#8 Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

從測試結果來看,Gemini 成功將原始文字拆解至「日期、時間、行程內容、地點」四個欄位,核心資料擷取準確。問題出在「時間」欄的一致性。「中午、下午」等口語詞彙與「15:00、18:00」的精確時間混雜並陳,使用者需要後續手動統一格式。

#6 Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

排版部分的限制更明顯。側邊欄出現「Action Required」提示,Gemini 明確表示目前對非英語的格式設定指令有限制,無法自動執行欄寬調整、儲存格合併或套用色彩主題。不過 AI 也有提供應對方案,它在側邊欄列出了四點手動格式設定指南,並附上色碼和目標儲存格範圍。

小結:資料結構化能力基本可用;中文介面的自動排版,現階段仍需人工補齊。

#4 Gemini in Sheets新功能
經重複對話+人工修改後的表格
圖/ 數位時代

測試二:文字估價轉預算試算表

第二項測試要求更具體的商務邏輯:

參考 @2026_員工旅遊企劃草案_測試用 的第二段「費用預估」。請幫我製作一個預算表,假設總人數為 30 人,欄位需要有:項目名稱、單人費用、總費用(需自動計算單價乘上30,遊覽車除外),並在最下方加總所有花費。

#3 Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

Gemini 的表現優於預期。它正確帶入各項單人費用,也讀懂了提示詞中的條件限制:機票、住宿等項目乘以 30 人計算;遊覽車為固定總價 45,000 元,不重複乘算。總計欄位套用了 SUM 公式,金額邏輯正確。

但架構配置出了問題。側邊欄提示 AI 無法直接建立中文名稱的新工作表,預算表因此無法獨立分頁,而是直接生成在現有工作表的活動範圍內。要按照商務慣例將不同內容分頁管理,仍須手動新增分頁並搬移資料。

小結:有條件限制的商務計算邏輯,Gemini 處理得乾淨俐落;跨分頁管理是當前 Beta 版明確的技術缺口。

#1 Gemini in Sheets新功能
自行調整配色+字型大小額度表格。
圖/ 數位時代

測試三:將文字轉為待辦事項

第三項測試針對文字語意萃取的成熟度:

根據 @2026_員工旅遊企劃草案_測試用 的最後一段,幫我建立一個專案待辦清單,欄位包含:負責人、待辦事項、截止日期。

#0 Gemini in Sheets新功能
圖/ 數位時代

Gemini 正確將原文末段的分工內容拆解為三個欄位,並做到了測試一沒有做到的事:把口語化日期「6/15 前」、「7月5日前」自動轉換為標準日期格式 2026/6/15、2026/7/5,大幅提升後續設定行事曆或進度追蹤的可用性。

同樣的架構限制在此重現。中文標籤新工作表無法自動建立,獨立分頁的配置仍需手動處理。

小結:語意萃取加上自動日期格式化表現佳,可直接使用。

總結這三次的實測,Gemini in Sheets 這個全新的 Beta 功能,在「讀懂檔案並做成表格」這點上確實很方便。不管是把密密麻麻的純文字分門別類,還是把口語的日期直接變成標準格式,它都做得出來,在日常工作中已經具備一定的實用性。

不過,目前中文版還是有一些小缺點,像是沒辦法自動上色排版,也沒辦法直接幫你開一個中文名稱的新分頁,這些都是現階段還不夠完美的地方。 以目前的狀態,把它定位為「高效率的表格草稿生成器」最為務實:讓 AI 完成結構化的粗活,人工收尾格式與架構。

Google Workspace 的深度整合是這項功能的長期優勢所在。當 @ 呼叫機制能穩定讀取 Drive、Docs 與 Gmail,下一步只要把中文排版與分頁建立的缺口補上,整個工作流程就能更完善。現在多跟它對話、熟悉 AI 溝通的邏輯,功能成熟後就能更快上手。

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本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤

關鍵字: #Gemini
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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