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人工智慧(AI)從雲端走向實體世界,台灣產業也迎來新一波轉型浪潮。過去三年,市場聚焦晶片、伺服器與資料中心,但當AI應用向外擴散,愈來愈多ICT資通訊製造業與隱形冠軍重新思考自身定位。從光學鏡頭、被動元件、精密零組件到自動化設備,企業一方面尋求搭上AI商機,另一方面也面臨重新找尋定位、商業模式探索、量產驗證費時、人才匱乏與土地稀缺五大挑戰。
這股壓力,尤以全球手機鏡頭龍頭大立光感受最為深刻。
大立光執行長林恩平日前坦言,「當初我們其實做鏡頭工業,面對AI時,我們心裡壓力是很大的」,因此開始思考如何「不被AI消滅,同時也能加入這個戰局。」當既有產品優勢可能被AI改變,企業必須重新尋找自己在新產業鏈中的位置。
傳統自動化設備零組件廠和椿科技亦是一例,榮譽董事長程天縱三年前老驥伏櫪出任董座,重新定位市場策略、調整組織,讓和椿的設備與模組、機器人及其他主力產品線能對接客戶高階半導體與智慧製造需求,轉型為AI與機器人自動化解決方案公司,「從過去單純銷售標準化零組件的『賣饅頭』模式,升級為提供客製化智慧解決方案的『賣蛋糕』模式」,程天縱說。
第二個挑戰,是如何尋找新的商業模式。大立光近年投入FA(光纖陣列)與MLA(微透鏡陣列)開發,希望切入AI光通訊供應鏈,看似跨度極大,背後仍圍繞光學、精密加工等核心能力。當AI技術持續演進,企業能否將既有技術延伸至新市場,找到商業模式,成為轉型成敗關鍵。
第三個挑戰,是研發完成後,能否順利量產。
林恩平透露,大立光第一條試產線預計九月完成建置,從試產到小量生產仍需六個月至一年時間。新產品能否量產,牽涉良率、設備、自動化與客戶驗證等多重因素。對許多中小企業而言,從研發成功到能穩定量產,往往是漫長道路。
第四個挑戰,是人才結構的轉換和人才爭奪的弱勢。半導體企業吸納多數頂尖科技人才,使中小企業長期面臨人才荒。為突破重圍,企業只能仰賴既有人才二次轉型。勤業眾信科技與轉型服務暨SAP服務執行副總經理黃筱嵐就說,企業轉型關鍵不只是營運流程重塑與組織能力,也包括人才升級。
第五個挑戰則是擴產空間不足。問及未來瓶頸,林恩平直言,「土地不容易取得」。因此,即使通過驗證後有意規模化量產,仍受制於台灣稀缺的土地資源與水電問題。
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