IEK~日本強震震出台灣電子族群危機
IEK~日本強震震出台灣電子族群危機
2011.03.14 | 科技

3月11日於日本發生的強震和海嘯重創日本東北地區,到目前為止不但奪去上千條寶貴人命,對產業的衝擊也十分巨大。就科技產業來說,由於日本一向位於科技產業的上游,因此一旦供貨發生問題,台灣的科技族群也無法倖免於難。

對此工研院IEK發布報告分析此次日本震災對台灣科技產業的影響,表示依照工研院IEK目前所掌握的狀況,災區中的茨城縣為日立集團以及其他公司重要的生產區域,除日立製作所外,日立化成(Hitachi Chemical)與日立電線(Hitachi Cable)也將主要生產據點設立在附近;JX日鑛的三處工廠也位處茨城縣中,茨城縣雖非震度最強,但五至六級的地震強度將對生產造成影響,甚至對設備與建築物造成破壞。

因此,對我國相關產業鏈影響最大的部分應在於我國電子資訊產業所使用的許多上游原材料和關鍵零組件係由日本為主要供應源,若相關工廠受損停產,或工廠未受損但因交通運輸基礎建設受損而無法出貨時,對我國兩兆產業、中游電子零組件和下游資通訊電子產品業會有所影響,但程度則須視各公司原料庫存和是否有替代供應商等狀況而定。目前掌握可能影響較大的關鍵材料和零組件如下:

1. 面板模組驅動IC貼合所使用的異方性導電膠(ACF):

日立化成的異方性導電膠(ACF)全球的市率超過五成,多在茨城縣「下館事業所」所轄下的「五所宮」生產,三星、LGD、友達、奇美、Sharp五大面板廠所使用日立化成ACF的比例均超過四成,若全面停工將影響面板模組驅動IC貼合,我國面板廠商將受較大的影響。

2. 半導體矽晶圓:

供應全球逾五成半導體矽晶圓廠商信越、SUMCO部分產線因地震受創,其中龍頭信越有一座廠鄰近災區,SUMCO大本營雖在九州,但強震恐影響周邊原料供應,矽晶圓供應將會受影響,全球半導體矽晶圓供應勢必受阻,需尋求WACKER、MEMC等非日系廠商支援。我國整體半導體業者都會受到一些影響,短期內恐面臨「搶料大作戰」,這將造成下游晶片業者成本墊高,整體影響程度目前尚無法評估。

3. 印刷電路板業的壓延銅箔:

JX日鑛為金屬材料供應大廠,其「白銀工廠」、「磯原工廠」與「HMC工廠」皆位處茨城縣,磯原工廠生產顯示器、半導體、硬碟與光碟用的靶材,白銀工廠生產電解銅箔與壓延銅箔,其中JX日鑛在壓延銅箔的全球市佔率達75%,若受損將對下游PCB產業造成影響。但因日商均己在台灣設廠生產銅箔,在台日商即可支應,如台灣銅箔、古河銅箔等可以做因應,不會有很大的影響。

長期而言,日本為我國乃至於全世界半導體與顯示器製程設備最重要的供應來源,其中微影曝光設備除了荷蘭大廠ASML之外,幾乎全部來自於日本,包括Nikon、Canon與NSK,而Nikon專門生產曝光機的精機廠就分別坐落於宮城縣與枥木縣,栃木縣縣在此次地震依據日本氣象廳公佈之震度為「震度6強」,僅次於宮城縣的「震度7」,顯示Nikon精機兩個重要廠房都陷於重大災害的地區。

而Canon主要生產半導體與顯示器製程曝光設備的事業所,也分別坐落於栃木縣與茨城縣,同樣地處於「震度6強」的區域,同時茨城縣亦遭受到海嘯的侵襲。日本兩大曝光機廠都坐落於重災區,是否衝擊我國半導體、顯示器及其他光電產業的設廠與營運,後續必須密切觀察,若工廠受損嚴重,則對依賴日本高科技生產設備較高的我國業者會有一定程度的影響。

本次日本三陸沖大地震對其相關產業的影響,目前資訊仍相當零散,對我國供應鏈的影響需要繼續深入的觀察。但日本相關工業損失應該不致太嚴重,但後續仍需留意汽車、重化工、電器機械產業等受到的衝擊及影響。

關鍵字: #面板 #半導體
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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