麻將胡一把 簡訊、音樂靠邊站
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2007.11.01 |

近年來火紅的手機加值服務,在手機自製畫面、鈴聲的功能出現後,一向一枝獨秀的圖鈴下載,下載量正快速地走下坡。但隨著手機功能逐漸強大的同時,過去有點「玩不動」的手機遊戲,反而變成最具潛力的明星商品。架設i.Game遊戲館的威比娜蒂網路公司總經理賴傳尉表示,日韓手機族每個月所付的手機費,其中加值服務就占二○%,而台灣大約只占五%,所以台灣市場是有機會的。

傳輸費是最大障礙
以硬體面來說,手機遊戲受制於螢幕大小和處理效能,畫面和故事性不比電腦遊戲來得豐富,但是手機的「隨身」特性,卻是電腦遊戲無法做到的,所以「用腦多、用手少」而且適合短暫打發時間的益智類遊戲,可說是手機遊戲的主流。目前台灣自製手機遊戲的強項首推麻將,棋牌類、大富翁、競速類也都各有愛好族群,賴傳尉說:「光是手機麻將就有十幾種可選,各有各的特色,i.Game做的『超大牌』畫面,讓阿公阿嬤都能玩,且支援PDA翻轉螢幕,自動翻轉遊戲畫面是我們的特色。」

值得注意的是,手機遊戲中有一種熱門類型,是電腦遊戲的手機版,這類可以細分出兩種類型:一種是電腦遊戲的簡化版,人物、劇情、玩法與原生電腦遊戲相似,如《軒轅劍之水境傳說》、《吞食天地之黃巾討伐戰》;另一種則是將原生遊戲的人物取出,另外設計不同的遊戲,如《楓之谷之大頭王》、《大富翁迷你賽車》。楓之谷的代理商遊戲橘子營運長劉威光表示,這類手機遊戲可以增加電腦遊戲玩家的黏著度,離線時還可以透過手機遊戲玩玩喜愛人物的小遊戲,在鞏固社群上成效不錯。

台灣最大遊戲討論區、巴哈姆特電玩資訊站的站長陳建弘表示,遊戲最重要的是有趣、耐玩,「內含隱藏要件、多重劇情、不同結局、不易第一次就玩到完美,都是耐玩的要素,但是受制於手機硬體、軟體,所以益智類遊戲還是比較適合的。」

未來可與GPS結合
另外,陳建弘指出,對玩家來說,手機遊戲的操作性是最重要的,最好做到只用一、兩個鍵。而且手機畢竟還是要接聽電話的,所以也要適合臨時中斷,可以很快開始、很快結束,還有畫面易看,「我玩過一款麻將遊戲,牌真的要定眼一看才能看得清楚,玩起來就比較吃力。」

至於手機遊戲的大熱潮來了嗎?賴傳尉保守地說:「還嗅不到那個氣氛,但可看見的是整體市場的倍數成長。」但他認為某些類型的手機遊戲可能帶來下一波流行,「經典遊戲是種類型,如紅白機時代的《坦克大戰》或是3D畫面的遊戲。還有可和GPS結合的遊戲,根據位置玩尋寶、戰爭等都有發揮空間。」

究竟是什麼因素阻撓手機遊戲產業的成長呢?最大的擋路石恐怕是手機規格太多了!
威比娜蒂每款遊戲常常要做出四十幾種規格,才能迎合大部分的手機,而且這並不是全部規格。也就是說,當手機族看上了某款遊戲,但他的手機不見得支援這個遊戲,因此硬體規格統一仍是手機遊戲產業最大、最根本的問題,軟硬體是否能順利整合,正是手機遊戲下一步成長的關鍵。 

台灣熱門手機遊戲類型 

**影劇相關類 
**

改編自電影、電視劇的遊戲是人氣商品一大類,如《哈利波特》、《慾望師奶》,都有手機遊戲供影迷收藏。台灣自製遊戲在這類並不多,未來還有很多空間 
推薦遊戲 

《魔劍生死棋》 

特色

結合國內八點檔連續劇所製作的手機遊戲,使用主角肖像做出遊戲人物,並在遊戲畫面凸顯主角樣貌,吸引戲劇與明星的粉絲下載

出品年份/製造商

2007/寶石星球 

PC遊戲手機版類 

近年來各家業者也為熱門的「多人線上角色扮演遊戲」(MMORPG)推出手機版,但手機版總不比PC版精緻,可是這類型在鞏固原生遊戲上的社群成效還不錯 
推薦遊戲 

《楓之谷大頭王》 

特色

擷取PC遊戲裡的人氣主角圖像,另外製作出不同的休閒類型、Puzzle益智性遊戲

出品年份/製造商

2007/橘子科技 

**棋牌類 
**

不論是東西方族群,棋牌原本就是日常生活的休閒娛樂,所以此類遊戲始終歷久不衰,經典電玩遊戲有大老二、接龍、十三支、黑白棋、象棋等 

推薦遊戲 

《剝削大老二》 

特色

除了常見的大老二玩法之外,還可進行剝削新玩法,贏家可在下一局擁有3次換牌機會,徹底剝削輸家

出品年份/製造商

2007/威比娜蒂 

麻將類 

麻將是華人遊戲的主流,而台灣特有的16張牌玩法,目前已發展出十多款手機遊戲,從標榜明星當「牌搭子」到搭配魔法的玩法,都是話題遊戲 

推薦遊戲 

《i.Game晶鑽16張麻將》 

特色

具學習能力的人工智慧遊戲,讓對手愈來愈厲害,並增加挑戰特殊牌型的玩法。畫面設計讓麻將牌變大,玩家更易觀看

出品年份/製造商

2007/威比娜蒂 

益智類 

用腦力但不需繁複畫面的益智類,是手機遊戲的大宗,除麻將、棋牌種類較多可自成一類之外,益智類還包括大富翁、數獨、辭語測驗、猜謎過關等 

推薦遊戲 

《大富翁3天空之城》 

特色

12種各具特色的遊戲功能卡片及3種新功能的建築,空中花園般的漂亮畫面也是特色。

出品年份/製造商

2007/大宇資訊 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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