【有物報告】黃雀、螳螂與蟬~鴻海沒吃到夏普，餓的是蘋果|數位時代 BusinessNext

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在我的部落格前文百年老店(上) 與百年老店(下) 這兩篇文章中，我大致介紹了夏普的成長歷程與行事風格。不過，蘋果、鴻海與夏普這段「螳螂捕蟬，黃雀在後」的歷史是怎麼發展的?

今天放眼望去，世界上有辦法供應符合蘋果高品質面板之要求的業者，還真的沒幾家；它們分別是三星、LG、今年才加入生產行列的 Japan Display（由東芝、SONY 與日立所組成的中小型液晶面板事業統籌公司）以及夏普。以風險分散、利於價格談判 . . . 等為由而秉持多方採購原則的蘋果，習慣將供應商進行排列組合，以進行面板的調度。

有物報告1 圖片來源： Sakurako Kitsa

故事是從這裡開始的。自從2009年三星推出了 Galaxy 系列手機後，蘋果發現原本的優良晶片/面板供應商竟一步步地成了敵人，之後兩造專利訴訟的官司發展世人皆有目共睹。此時，因承接 iPhone 等的組裝業務而與蘋果關係匪淺的鴻海，在體察蘋果『不想再跟三星調面板了」的「上意」後，企圖趁著這個大好機會來遞補三星的位置。於是2010年春，鴻海正式合併奇美，進軍液晶面板業。

不過，奇美生產的面板沒能讓蘋果看上眼。在作出「蘋果要的面板技術台灣沒有」的判斷後，郭董便把目標轉移到了日本身上。一開始郭董瞄準的不是夏普，而是日立。

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2010年秋，郭董搭上正醞釀著與面板事業進行切割動作的日立，並朝著將其子公司 Hitachi Displays 收編至鴻海旗下的方向，與日立進行協商。調面板這麼重要的事情，特別是這中間還可能牽扯到軟硬體的整合等，蘋果當然不會全權交給鴻海來辦；在差不多的時間點，蘋果相中的便是夏普。

夏普之所以吸引蘋果，主要是因為「以高精細度與低耗電量見長之新型 IGZO 面板」和「內嵌式觸控（in-cell）技術）。2010年12月，蘋果出資將夏普原本生產大型面板的的亀山工廠改造為中小型面板的生產線。不過，事情其實沒有想像中的美好。的確，夏普擁有領先面板業界的尖端技術，卻沒有應付蘋果所要求之面板數量與成本的體力，種下了蘋果的隱憂。

另一方面，鴻海和日立的協商最後宣告破裂，原因是日立決定加入由具日本政府色彩的創投基金出資2000億日圓所成立的 Japan Display。2011年夏 Japan Display 的組成份子大致底定，而失去日立這個選擇的鴻海，很自然地便把矛頭轉向剩下來唯一的標的 — 夏普。

之後，蘋果所擔心的事果然發生了。雖然2012年3月蘋果所推出的「The new iPad」採用的是夏普的 IGZO 面板，但夏普的交貨延遲了將近半年之久。而亀山工廠 in-cell 液晶面板的量產出貨，更是遲至蘋果發表 iPhone 5的9月12日當天。對蘋果而言，更巴不得夏普與鴻海攜手合作的美夢能夠成真；藉由結合夏普金光閃閃的先進技術與鴻海速度快、便宜又大碗的量產實力，來好好地修理對手（Google、三星），讓他們俯首稱臣。

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這個 scenario 確實讓夏普的前任會長（日本企業裡，社長是皇帝，會長是太上皇）町田勝彦心動。眼看面板需求量驟減、產能大降引起的帳面巨額虧損，再加上籃子裏的另一個雞蛋太陽能電池也沒什麼指望，夏普是無路可走了，因此町田勝彦點頭首肯，並於2012年3月發表與鴻海進行資金與業務合作的消息。

不過隨著町田勝彦在2012年4月卸下會長一職並轉任顧問，到了6月其顧問的“功能”更形同虛設後，鴻海介入夏普經營權的協商開始出現變數。11月1日的記者會上奥田隆司社長更是欲言又止地表示『與鴻海的協商仍持續進行，但也不排除還有其他的選擇」。

從以蘋果為主軸的 scenario 來看，若夏普乖乖地當蟬，蘋果和鴻海不但都能各得所需，也能解決夏普的財務困難，看起來似乎是一個對大家都有好處的解決之道。雖然說商業上的合作免不了互相利用的現實意味，不過地球不是只能繞著蘋果轉，夏普也不一定只甘願當蟬。似乎，夏普最終還是沒有跟隨以蘋果為主軸的 scenario。

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從百年老店(上) 與百年老店(下) 這兩篇文章裏，我們可以了解到不甘願當蟬的夏普是個賭性堅強、不想當老二、老三的企業。可惜它始終搖擺於面板業者和品牌業者之間，到最後兩邊都不討好；而『賭』雖然不見得會帶來好結果，但『賭』會帶來不平凡的旅程。

因此，比起討論「究竟鴻海能不能入主夏普』或「日本企業究竟有沒有辦法接受台灣企業主導經營權』， 「夏普從今往後到底要如何做自己 』的話題反而更吸引我。理由很簡單，你敢投資一個「連自己是誰都搞不清楚』的企業嗎？今後夏普是要專心當一個面板（或關鍵零組件)供應商，還是要專心當一個消費性電子品牌，反倒是一個更令人關注的發展。關於這部分，留待在往後的文章來進行探討。

轉自有物報告

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。