三十歲小伙子管理國家級單位
三十歲小伙子管理國家級單位
2006.10.15 | 人物

六十四年次的廖宜道,在工研院中算是年紀輕的工程師,不過短短六年的時間,已經是工研院系統晶片科技中心處理器設計部的團隊領導人。也是工研院中最年輕的經理,帶領二十多位工程師,負責數位訊號處理器︵Digital Signal Processor, DSP︶晶片的開發。

去年工研院三十三週年院慶,廖宜道得到象徵工研院最高榮譽的﹁傑出研究獎﹂,而系統晶片科技中心處理器設計部所執行的DSP計畫,已經獲得國際DSP認證單位BDTI的測試,在十二項測試中有四項獲得第一、五項獲得第二的評比,耗電及尺寸大小與國際級產品相當。

平均台灣每年要花超過二千五百億元的金額購買DSP產品,用在MP3、數位相機中。而DSP小組屬於工研院的前瞻計畫,本質也就是具備﹁創新﹂任務的研究開發,未來的方向是朝技術轉移及商業化為目標,協助台灣業界能自立自強。

發起「爵士精神」凝聚團隊
工研院系統晶片科技中心處理器設計部從二○○一年成立之初到現在,一路走來並不順利,主要原因有兩大部份:一、DSP晶片在國外已經是成熟的產品,開發時間已有十年,例如德州儀器︵TI︶的OMAP晶片就是一例,工研院要在一至兩年內走出自己的路並迎頭趕上國外並不容易。

﹁我們當時的目標,就是要真正做到可以技術轉移及商業化的階段,﹂廖宜道指出,開發的過程都是一邊做一邊摸索,可以用﹁一團迷霧﹂來形容,也讓處理器設計部門由一開始的十多位工程師,在經過三年左右的第一階段完成雛型後,整個團隊只剩下五個人。沒有人才如同巧婦無米之炊,成為DSP小組面臨的另一個大難題。

一路由副工程師、工程師、課長、副理、經理,六年的時間廖宜道已經成為獨當一面的DSP計畫中心的主持人。他謙虛地指出,選擇他當Team Leader是不得不的選擇,因為﹁沒人﹂。

這時候的DSP小組就像一隻無頭蒼蠅,為了鼓勵DSP小組,廖宜道還是發揮了大學時參加﹁康輔社﹂帶團隊活動的精神,思考當時DSP團隊最需要的就是認同自己的身分及目標,因此在團隊中喊出了﹁爵士精神﹂的口號。

什麼是爵士精神?廖宜道解釋:﹁珍惜自己的舞台,尊重別人的舞台。﹂先去做完事情而不是先抱怨。作法上廖宜道也以鼓勵的方式來獎勵付出的團隊成員,這也成為凝聚團隊向心力的新力量。

除了對內的團隊向心力凝聚,廖宜道知道自己的任務是要帶領大家一直走下去,他又提出﹁黑道哲學﹂的口號。所謂黑道哲學就是﹁答應老大的事一定要做到,對小的一定要照顧﹂,對廖宜道來說,他的﹁老大﹂就是晶片中心主任任建葳,而DSP小組成員的老大就是廖宜道,他們都各司其職地扮演自己的角色。

站在別人的立場學授權
但是在組織成長過程中,人一變多,意見也變多了。﹁團隊到了一定規模,人少時帶的是心,人多時,每個人都有自己的想法,﹂廖宜道表示,怎麼帶人都會有不公平的狀況出現。舉例來說,有成員在投入DSP晶片開發工作兩年多,一直到把計畫做完,希望請假兩個月去完成自己人生的夢想——去巴西流浪。但是請假兩個月,在制度上怎麼說都說不通,這個時候考驗的不只是制度,更是管理者的智慧。

後來廖宜道與同仁溝通,權衡對團隊的貢獻及制度上的限制,最後同意了兩個月的長假,但是在制度上以出勤考績做為另一個年終的評量。

所謂不教而殺謂之虐,研發這類的工作經常是要做了才知道是對是錯,廖宜道認為要授權給成員做計畫時,一定要教會對方方法及技術。如果成員不知道怎麼做,只是把工作丟給對方,對於這樣的處理方式,可能差一點就會搞死人。因此﹁到了位才授權﹂,成為廖宜道在帶領團隊成員時的執行方針。

在管理上,﹁排解紛爭﹂也是廖宜道不可避免的工作項目。對於紛爭,廖宜道處理的方式就是﹁站在別人的立場想﹂,廖宜道說:﹁既然我自己一路走來也經歷過各種角色階段﹂,所以站在別人立場想,也成為他處理紛爭時重要的法則。

廖宜道 Profile
年齡  32歲
現職  工研院系統晶片科技中心處理器設計部經理
經歷  工研院系統晶片科技中心處理器設計部副工 程師、工程師、課長、副理
學歷  交大資工所、淡江資工系
事蹟  在工研院第四年就擔任計畫負責人,那時不到30歲,帶領系統晶片科技中心處理器設計部執行DSP晶片開發計畫。目前該計畫已告一段落,處理器設計部(DSP小組)準備獨立成民營企業,進入商業化及產業化新里程。2005年獲工研院最高榮譽「傑出研究獎」。 

達人解讀
中研院孔祥重院士看廖宜道

工研院於6年前開始成立晶片科技中心處理器設計部,主要的目的就在發展自己的DSP技術,希望未來能夠技術轉移到產業界。對於廖宜道帶領的DSP小組,從無到有,經常被罵得灰頭土臉,但從經驗中不斷地嘗試與累積,DSP小組已經建立起自己一套的技術及專利,對台灣的產業界來說,可以說非常難得。

廖宜道DSP小組中最難得的是年紀輕經就要領導這樣的大計畫,對於外界不看好的技術(可以仰賴國外),不願意投入研發資源,現在成功研發出產品,並獲得國際的認證,不僅是台灣產業的福氣,也是廖宜道個人最大的成就與對產業的貢獻。
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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
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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。

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