納智捷正式出嫁了！鴻華先進砸7.87億買下納智捷100%股權，並立刻推出「不到百萬的電動車」，國產車版圖將有什麼樣變化？本集從產業與商業角度出發，拆解這筆交易背後的真正意圖，以及鴻海電動車策略正在走向哪裡。

本集重點：
1.納智捷為何選擇此時出售？這是止血還是轉型的起點？
2.鴻華先進接手後，納智捷在鴻海電動車版圖中扮演什麼角色？
3.「不到百萬電動車」是價格戰、規模戰，還是生態系戰爭的開始？

延伸閱讀》
納智捷易主！鴻華先進砸7.87億買100%股權：裕隆17年品牌為何說賣就賣？還會有LUXGEN車款嗎？
https://www.bnext.com.tw/article/85592/2025-luxgen-yulon

一台電動車不到90萬！2026台北車展亮點一次看：鴻華BRIA敲破地板價，TOYOTA、BMW狂打「精品」策略
https://www.bnext.com.tw/article/89667/2025-2026-taipei-auto-show-

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本集《東京在線》邀請到資深產品經理 YC，分享他從外商與新創高階職位出發，選擇隻身前往日本，加入國際創投加速器 Antler Japan，展開創業實驗的第一手經驗。

曾任職於微軟、趨勢科技，並參與多間新創從零到一的 YC，帶著橫跨工程、產品與商業的背景，在十週高密度的加速器中重新檢視「創業」這件事。他也分享 Antler Japan 對「創業者人格」的重視、尋找共同創辦人的現實挑戰。

｜本集亮點
✅ Antler Japan 十週 Pre-seed 加速器的真實運作方式
✅ 日本市場與台灣、中國在決策與組織文化上的根本差異
✅ 創業該「順勢而為」：日本政府正在全力解決的三大問題

【節目資訊】
主持人：柯誠
本集來賓：YC（資深產品經理）

🎧 Production Team：Meet 創業小聚
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過去我們談行銷自動化，講的是「設定規則、觸發動作」，但 2025 年開始，一個全新概念正在改變遊戲規則：AI Agent。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Appier 技術長陳明愉博士 Robert，深入探討 AI Agent 如何改變行銷人員的日常工作、組織如何因應重組，以及台灣 SaaS 新創在全球市場的機會與挑戰。

聽完這集你可以學到：

1.AI Agent 與傳統自動化的本質差異：傳統自動化是 Deterministic（制式化步驟），AI Agent 則是 Non-deterministic（非制式化）。過去你需要預先定義所有流程與介面，現在只需餵給 Agent 正確的資料、設定好目標，Agent 就能隨著資料與市場變化，每天自主決定該做什麼、怎麼做。

2.Appier 八大 Agent 的分工與協作：Appier 推出的八款 Agent 對應行銷組織中的不同角色——Insight Agent 如同資料科學家找出洞察、Audience Agent 建立精準受眾、Campaign Agent 規劃執行行銷活動、Director Agent 生成品牌影片素材、ROI Agent 追蹤廣告增量效益。這些 Agent 透過統一資料源與共同目標進行協作，形成完整的 Agentic Workflow。

3.從歸因到因果推斷的行銷測量革命：傳統歸因模型只能回答「誰獲得功勞」，無法回答「誰創造價值」。ROI Agent 採用 Hierarchical Bayesian 方法的 Media-Mix Modeling，能動態分析每個廣告管道的邊際效益，讓行銷人員知道每多花一塊錢能帶來多少實質營收增長，而非只是更多曝光。

4.行銷相關工作的角色轉型：創意人員從「生產者」轉為「策展者」，AI 負責執行、人類負責方向與品牌策略；投放專員需從執行升級為策略監督者，類似華爾街交易員的轉型；資料分析師則從 80% 時間清資料，轉為專注跨領域 domain knowledge 的洞察發掘。

5.AI Agent 的風險控制機制：透過多層次安全機制確保可控性，包括預算上限、決策範圍限制、異常偵測警報、人類審核關鍵決策。Agent 之間不會「打架」，因為它們基於同一份資料、服務同一個目標，最終決策權仍保留在人類手上。

6.第一方資料在 AI 時代的關鍵地位：當第三方 Cookie 逐漸退場，企業必須更細緻地收集每一個第一方資料點，包括 App 內的微小互動、線上線下資料整合。資料是 AI Agent 的燃料，沒有足夠的資料，再優秀的 Agent 也無用武之地。

7.中小企業的導入建議：不必從完整解決方案開始，而是找出組織中「最討厭做的事情」，例如售後客服或重複性報表，先從單一 Agent 切入。當團隊體驗到 AI 能解決痛點，對新工作模式的接受度就會開始上升。

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統一日前宣布終止與法國家樂福的品牌授權合約，確定在2026年全面更換旗下家樂福共365家門店的名稱。這代表陪伴了台灣人長達38年歷史的家樂福將走入歷史。今天的記者茶水間，一起來聊聊這個零售界的face off～

本集重點：
1.羅智先才說不急著改名，看完財報髮夾彎？
2.被全聯激到？統一、好市多2026有何新戰略
3.大七、超樂福⋯怎麼取名有買氣又霸氣？

延伸閱讀》家樂福要改名了！統一宣布終止法方品牌授權，2026年更換全台近400家門店招牌
https://www.bnext.com.tw/article/85590/carrefour-changename

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2025 年的矽谷，不僅僅是創新爆發的一年，而是科技產業權力結構全面重組的一年。從 OpenAI 的資本治理轉向、NVIDIA 成為算力公共事業，到 AI 與國家、能源、國防深度綁定，本集用十大關鍵事件，拆解矽谷正在發生的結構轉移。

1. OpenAI 估值衝破 5,000 億美元
2. NVIDIA 市值突破 5 兆美元
3. Agentic AI 元年
4. 矽谷 × 華府深度結盟
5. 國防科技新創崛起
6. 科技巨頭集體押注小型核能
7. SpaceX 啟動 IPO
8.  Google 反壟斷終審
9. 自駕車商用化進入新階段
10. IPO 冰封期結束

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走進診間，醫生一邊問診一邊盯著螢幕敲鍵盤，整個看診過程幾乎沒有眼神交流——這是許多人熟悉的就醫體驗。如今，一項名為 Ambient Listening 的技術正在美國醫療體系掀起革命。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請杜克大學臨床創新中心研究員葉俊廷 Tim，深入探討這項被譽為「美國醫療史上採用速度最快的科技」如何運作、為何能快速普及，以及臺灣該如何借鏡。

聽完這集你可學到：
1.Ambient Listening 的運作原理：這項技術透過麥克風在背景聆聽醫病對話，利用語音轉文字技術產生逐字稿，再由大語言模型提取重要資訊，自動生成符合 SOAP 格式（主觀認定、客觀檢查、評估、計畫）的結構化病歷。

2.美國採用速度驚人的原因：杜克大學基層醫療網已有 60% 至 70% 的看診使用此技術，Kaiser Permanente 一年內達 250 萬次 AI 輔助看診。由於 FDA 未將其視為醫療器材，加上醫療人員過勞嚴重、病歷書寫壓力大，使這項技術得以快速普及。

3.嚴謹研究證實的效果：隨機對照試驗顯示，Ambient Listening 顯著降低醫師工作倦怠，減少「睡衣時間」（下班後補寫病歷的情況）。病歷品質與醫生手寫相當，幻覺率約 1% 至 3%，病人同意錄音比率高達 97% 以上。

4.臺灣落地面臨的獨特挑戰：臺灣大型醫院一個早上可能要看 100 至 150 位病人，每人僅有 3 分鐘。Ambient Listening 若要在臺灣落地，必須達成更短的處理延遲與更高的正確率，且需克服口音、方言的在地化問題。

5.臺灣市場的切入策略：建議從自費市場（健檢中心、醫美診所）、高對話量科別（精神科、心理諮商）、結構化紀錄場景（護理紀錄、長照機構）等低阻力場域先行落地，逐步累積資料與使用者回饋。

6.AI 在診間的未來發展方向：從被動紀錄進化到主動參與行政流程（如事前審查）、即時提供鑑別診斷建議，甚至發展成具自主行動能力的 Agentic AI，以及整合語音、影像、檢查數據的多模態應用。

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在2025年，大語言模型持續長更大，但AI重心往更多落地應用及企業解方發展， ROI 和 TCO (Total Cost of Ownership, 整體擁有成本）是掏錢客戶更在意的事，而不只是燒錢追夢。
在更多落地應用需求驅動下，新創公司會有機會還是進一步被大公司輾壓？
GPU獨領運算在資料訓練和推理兩端通吃的優勢，也受到TPU和多種ASIC晶片的挑戰和瓜分市場，戰局持續在變化，輝達收購Groq又將如何改變競爭格局？
明年AI的觀戰重點有哪些？台大資工系教授徐宏民來幫忙解答。

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雲端服務大廠AWS 12月初在美國拉斯維加斯舉辦的年度大會 re:Invent 2025 端出重磅武器。

面對 AI 算力需求暴增、GPU 成本居高不下，AWS 一口氣發表兩款自研晶片——主打通用運算的 Graviton5，以及瞄準 AI 訓練的 Trainium3，從硬體到軟體全面包抄輝達。

面對輝達可以怎麼贏？ AWS 強調，企業只要修改「一行程式碼」，就能把既有模型轉移到 他們新發表的晶片上跑，連蘋果都親自站台背書。

今天這集，我們邀請到親自到拉斯維加斯參加這場年度大會的數位時代召集人昱嬋，帶我們看懂亞馬遜在AI時代的全面佈局。

本集重點：
1.Graviton5 為何是 AWS「通用運算」的護城河？
2.Trainium3 如何從軟體層拆輝達的 CUDA 高牆？
3.「一行程式碼轉移」真的會改變企業選擇嗎？

延伸閱讀》
AWS推雙晶片夾擊戰略！Graviton5效能增25%、Trainium3算力飆4.4倍，有望直搗輝達霸權？
https://www.bnext.com.tw/article/85408/aws-reinvent-2025-customchips-ai

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本集《東京在線》邀請到現任日本 Fintech 企業系統工程師的靜一，分享她從文組背景出發，在日本職場走過業務、新客戶開發，到轉職系統開發的七年實戰歷程。她曾歷經日本大型企業嚴格的新人體系訓練，也親身體驗中小企業講求速度與即戰力的工作文化，帶來極具對照性的第一手觀察。

靜一除了分享從業務轉職工程師的 reskilling 經驗，說明在支付與 Fintech 領域中，真正的門檻往往不是寫程式，而是產業知識、規範理解與跨部門溝通能力。她也分享近五年日本非現金支付的關鍵變化，從 PayPay 崛起、Suica 與 QR Code 的競合，到疫情與萬博會如何加速整體市場轉型。這是一集結合職涯選擇、技術轉職與日本市場觀察的深度對談。

｜本集亮點
✅ 日本大企業新人研修與「合宿洗禮」的真實樣貌
✅ 從業務轉職工程師的 reskilling 關鍵心法
✅ Fintech 與支付產業最難跨越的不是技術，而是產業知識
✅ PayPay、Suica、QR Code 背後的非現金支付競局
✅ 通過日本市場考驗，為企業與人才累積全球信任背書

【節目資訊】
主持人：柯誠
本集來賓：系統工程師 靜一

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AI Agent 話題火熱，但對多數中小企業而言，比起追逐最新 AI 技術，眼前那些每天重複、無聊卻不能不做的電腦工作，才是真正的痛點。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請百林商智 EMILY.RPA 創辦人曾詠超 Jerry，分享台灣本土 RPA 如何在國際大廠夾擊下找到技術差異化，以及當 AI Agent 崛起時，傳統 RPA 的定位該如何調整。

聽完這集你可學到

1. RPA 的白話定義：RPA（流程自動化機器人）就是讓電腦自己操作自己，完成公司的標準制式或例行性工作。人不適合做重複性工作，做十次跟做一百次錯誤率會上升，這些都可以交給 RPA 來避免。

2. 本土 RPA 的技術差異化：國際大廠如 UiPath 的架構是針對 Windows 桌面軟體設計，操作網頁需要安裝瀏覽器外掛，存在資安風險且易受 Chrome 更新影響。Emily RPA 選擇自行開發瀏覽器核心，取得美國與台灣專利，是目前唯一可在 Windows、Mac、Linux 上百分之百相同運作的 RPA。

3. 導入 RPA 最常踩的坑：第一是客戶不了解自己的需求，變成「為了做而做」；第二是挑選到不適合的窗口負責人，無法有效擔任需求與工具之間的翻譯角色，導致專案導入不順利。

4. AI Agent 與 RPA 的關係：AI Agent 強調彈性與自主決策，適合人機互動場景；RPA 則是 24 小時無人值守、百分之百符合預期的制式流程。Jerry 認為兩者會「融合」而非取代，AI 能力將逐漸被整合進 RPA，擴充原本難以處理的非結構化資料分析。

Jerry 認為AI Agent 與 RPA會「融合」而非取代。AI Agent 強調彈性與自主決策，適合需要人機互動的場景；RPA 則是 24 小時無人值守、百分之百符合預期的制式流程。企業要的是穩定和安全，AI 的能力將逐漸被整合進 RPA，讓原本只涵蓋六、七成的場景可以擴充到八、九成。面對台灣即將進入超高齡社會、勞動力短缺的現實，Jerry 建議企業主先深入了解自己的痛點，選擇工具時也要考慮未來延伸的需求——如果不從今天就開始考慮流程自動化，將很難面對接下來的挑戰。

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相關資訊

• Emily RPA 官網：https://www.rpa.emily.tips/
• 免費試用：14 天免費使用

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