大陸面板廠高薪全球挖人
大陸面板廠高薪全球挖人
2009.12.25 | 科技

目前在全球液晶產業界,日、韓和台灣三分天下;日本、韓國兩個的語言與習慣差異大,轉移技術較難,台灣則有大量的技術人才。「向對岸挖人我們覺得最可行。」上廣電光電子技術副總監金波表示。

台灣面板廠每一次產業整合都是一次絕好的挖角機會。2006年10月友達合併廣輝,廣輝製造副總陳勁志及其團隊離職,深超光電當時計畫興建6代廠,就邀請陳勁志及其團隊負責規劃與興建6代以上面板廠。此前,深超光電已聘請前華映的顯像管(CRT)部門副總經理鐘祥桂,負責規劃與興建5代線。

最新的例子則是前奇美電子電視面板事業處總處長陳立宜跳槽到TCL,將加入華星光電,隨陳立宜一起加入華星光電的還包括奇美電子電視面板事業處技術總監陳政嶸等近百人的團隊。陳立宜2003年加入奇美,經歷5代、5.5代、6代一直到7.5代線面板的開發和銷售,對液晶顯示器的技術和客戶都有掌握,是液晶面板業界的風雲人物之一。

對於頻繁的人才出走潮,大陸挖角的動作對台灣供應系統造成威脅,包括龍飛、深超、華星、京東方都積極高薪招人,遍及技術人員、業務、採購,甚至零元件廠員工都被鎖定。據悉,華星光電甚至開出3年1000萬元人民幣的價碼,讓不少人心動。

儘管台灣是大陸面板廠挖角的重點,不過日韓液晶面板企業同樣成為挖角目標。2008年TCL液晶模組項目開工,李東生把與日立、LG有多年密切聯繫的LG面板駐香港代理商賀成明挖過來,負責液晶模組專案建設;除了賀成明,LG和日立的部分高級技術人員也紛紛加盟。

而在蘇州昆山,在液晶界向來以低調著稱的龍騰光電卻有著實力雄厚的技術團隊,談到這個團隊就不能不提喬本孝久。喬本在日本顯示器業界享有盛名,2001年底,奇美電子在日本透過併購成立IDTech公司,喬本任該公司總經理一職,後來,IDTech出售,喬本辭職,帶領部分前IDTech 與前奇美電子員工成立NVTech 諮詢公司。為剛剛組建的龍騰光電提供技術,還曾擔任龍騰光電總經理。目前,龍騰光電總經理盧博彥則為前友達執行副總裁。透過這種鮮為人知的方式,龍騰集中日本和台灣的技術優勢。

京東方的做法與TCL和龍騰都有不同,啟用「人才置換」。2003年,京東方以3.8億美元收購韓國現代液晶面板業務BOEHYDIS公司,創下當時中國金額最大的高科技產業海外收購案。收購不久後,該公司就陷入虧損,2006年7月起,京東方將BOEHYDIS從其財務報表中分開,2007年出售給三星SDI公司。京東方無法在收購案中回收資金,不過,京東方獲得BOEHYDIS旗下2代、3代和3.5代共3條完整的液晶面板生產設備、建築物、廠房和其他固定資產,以及BOEHYDIS的各項專利、技術、全球銷售網路和1,700名員工(包括500名工程師)。

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關鍵字: #面板 #友達
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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