EXECUTIVE BRIEFING · 2026.05.1301 / 12

AI 產品與營運進度

聚焦產品進度、營運效率、AI 應用落地、部署成本與未來工作安排。

產品進度營運效率展示包部署成本
管理議題摘要02 / 12

本次匯報三項重點

對外展示優先級

以華曦達產品進度、Jio AI Phone × 萬象智維合作、翻譯/語音助手、食物辨識、同步傳譯耳機作為第一批對外展示素材。

模型部署策略

第一階段採低成本雲端模型降低硬體投入,支援 Jio AI Phone 類低硬體規格場景;同步評估本地算力作為第二路線。

生成式 APP 概念討論

以即席翻譯、語音助手、食物辨識與設計應用作為第一批概念樣板,討論哪些需求適合做成可展示的小型應用。

0 · PRODUCT PROGRESS03 / 12

華曦達產品進度:展示包與 Demo to Apple Smart Home

  • Computex 產品手冊已整合至 94 頁,聚焦 SDBG、Earphone 與智慧家庭展示相關產品線。
  • Demo to Apple Smart Home:把既有產品資料收斂成可對外說明的智慧家庭展示情境。
  • Earphone 類與同步傳譯素材整理為可展示頁面,支援後續對外溝通與現場展示。
來源:產品手冊、SDBG、Earphone 日報與交付物
1 · MODEL COST STRATEGY04 / 12

Jio AI Phone × 萬象智維:以雲端模型降低端側硬體成本壓力

  • 第一階段:以低成本雲端模型作為推理核心,讓 Jio AI Phone 類裝置可用較低記憶體與儲存配置承載 AI 服務。
  • 合作策略:萬象智維提供智能體與雲端推理能力,手機端維持低硬體成本;以真實需求量、延遲、隱私與成本觸發升級。
  • 管理重點:把模型能力與手機端硬體規格解耦,先驗證 Jio AI Phone 場景價值,再決定硬體階梯。
原則:Jio AI Phone 合作先用雲端能力驗證場景,再決定是否升級端側或投入本地算力
2 · 本地硬體選項05 / 12

本地硬體:桌機/工作站第二路線

硬體選項適用場景管理風險
Mac Studio M3 Ultra 256GB高記憶體、部署簡單,適合快速驗證與多模型測試成本較高;擴充彈性有限
AMD Ryzen AI Max+ 395 128GB
零刻/Beelink 類 Mac mini 桌機
低成本桌面算力,不是顯卡;適合辦公室本地展示、中型模型與邊緣場景驗證價格具吸引力,但仍需驗證軟體棧、散熱、長時間穩定性與售後維護
Tesla V100 48G NVLINK可用既有 GPU 生態,適合開源模型測試功耗、年代、維護與模型大小上限需評估
3 · 模型推理優化06 / 12

本地部署加速研究:評估是否投入本地算力

Qwen3.6 加速路線

已驗證推理加速可行,測試中約 1.67×;可降低長回覆等待時間。

Gemma4 高品質長文路線

適合作為高品質長文與非即時任務候選;重點是品質、速度與記憶體成本平衡。

Gemma4 平衡路線

適合作為日常任務候選;速度、品質與記憶體成本較均衡。

TurboQuant 記憶體壓縮

長上下文記憶體成本可大幅下降,是本地算力是否可行的關鍵依據。

4 · PRODUCTIVITY TOOL07 / 12

自動報帳:Codex + NotebookLM
文件理解 × 流程自動化

1

收集票據與規則

收據、發票、行程、付款紀錄與公司報銷規則集中到同一工作包。

2

NotebookLM 文件理解

先做低成本文件理解:摘要票據資訊、比對規則、標出缺件與疑點。

3

Codex 自動整理

產生報銷草稿、費用分類、檔名規則、表單欄位與歸檔結構。

4

人工覆核後送出

模糊票據、高風險金額與規則不確定項目保留人工確認,降低財務返工。

目標:2–3 小時 → 30 分鐘內

先以出差報銷作為樣板,驗證節省時數與可提交格式。

成本優先

文件理解用 NotebookLM;重複操作與格式化交給 Codex。

痛點

票據、發票、行程與分類分散;人工整理時間長,最容易因格式不一致而返工。

產出物

可提交草稿、費用分類表、附件清單、缺件提醒與歸檔資料夾。

控管方式

保留人工覆核點,不讓高風險金額或規則模糊項目直接自動送出。

衡量指標

單張票據處理成本、報銷節省時數、返工率、準時提交率。

管理重點

不是一次做完整財務系統,而是先把高頻、低風險、耗時的報帳整理流程標準化。

5 · 即席翻譯08 / 12

即席翻譯 App:手機實機畫面與同步傳譯展示底座

  • 手機畫面已具備旅遊/演講模式、語言自動偵測與繁體中文輸出流程。
  • 可作為同步傳譯耳機、跨語言接待與現場講解的展示底座。
  • 下一步聚焦實測:延遲、嘈雜環境辨識、字幕可讀性與展示流程穩定性。
展示重點:把「即席翻譯」包裝為可直接展示的手機應用流程。
6 · AI 語音助手09 / 12

AI 助手:語音溝通與任務執行畫面

  • 小龐語音助手已形成「按下麥克風 → 開始聽 → 回答任務」的手機互動流程。
  • 可展示天氣查詢、公開資料整理、對話回覆與任務結果卡片。
  • 後續可延伸到電話語音助手、食物辨識健客與現場展示導覽。
  • 重點不是單一聊天畫面,而是把智能體能力轉成可操作的語音控制工作台。
展示重點:讓語音助手有明確入口、回覆畫面與任務結果。
7 · 設計應用與創作資產流程10 / 12

設計應用與生成式介面:
工具門檻降低

輔助說明:業務需求可由 AI 編排為流程自動化、決策支援應用與管理儀表板。

工具生成能力

相關生成式工具案例顯示,自然語言已可生成工具模組與介面雛形,代表營運工具製作門檻正在下降。

跨系統資料整合

可將郵件、行事曆與外部資訊整合為個人化工作台,從單一畫面設計走向可使用的營運工具。

展示應用組合

食物辨識、語音控制與同步傳譯耳機可作為展示樣板,驗證小型應用從需求到可用介面的產出速度。

創作資產流程

現場 AI 音樂生成、AI 圖像與影音素材匯入集中儲存空間,形成可追溯、可複用的展示資產庫。

管理重點

管理重點不只是設計畫面,而是將資料來源、流程責任與可用介面快速組裝為可治理的營運工具。

FUTURE WORK PLAN11 / 12

未來工作計畫

  • 第 1 週:凍結展示範圍、展示腳本與素材版本。
  • 第 2 週:完成即席翻譯、語音助手、食物辨識與自動報帳四條實測。
  • 第 3 週:比較雲端模型與本地算力的成本、延遲與穩定性。
  • 第 4 週:輸出後續投入建議:保留、擴大、暫停或轉向。
SUMMARY12 / 12

後續展示與部署安排

以實測數據收斂下一階段投入範圍。

展示範圍

華曦達產品進度 + Jio AI Phone × 萬象智維合作 + 翻譯/語音助手 + 食物辨識 + 設計應用 / 生成式介面 + Codex + NotebookLM 自動報帳 + 現場 AI 音樂生成 / 影音素材 / 集中儲存資產流程。

部署驗證

短期雲端模型作為第一路線,本地算力作為第二路線同步測試。

執行節奏

明確責任人、成本上限、展示就緒門檻與每週回報節奏。