華寶股價一個半月跌一半
華寶股價一個半月跌一半
2006.07.15 | 創業

如果哪位有眼光的投資人,有幸在去年七月一日買進華寶(八○七八)股票,而且很有毅力地持有到今年四月中旬,那麼恭喜他,這檔股票讓他獲利翻兩翻,也就是為他帶來二○○%的豐厚投資報酬。但如果四月中旬高點來不及跑,現在還硬撐,對不起,他可能已經吐掉一半的獲利。
這就是這一個半月來手機族群的心情寫照,從兩個月前仍被外資法人捧在手掌心處處呵護,到近一個月如過街老鼠,人人喊打。
手機熱潮是外資法人推波助瀾的結果,主要幫摩托羅拉(Motorola)代工的華寶更是指標代表。但「水能載舟,亦能覆舟」,最後讓手機族群跌得鼻青臉腫的,竟也是外資法人的調降評等報告。

華寶下跌原因——摩托低價手機減單

華寶既是這波手機族群受傷最重者,問題想必出在左右華寶股價的摩托羅拉身上。
仔細回溯外資分析師對華寶的報告,當市場一傳出摩托羅拉第三季低階手機訂單可能減少的消息時,包括美商高盛與港商里昂證券等持多頭論調的分析師還跳出來力挺,原因很簡單,摩托羅拉都沒說話,市場有什麼好緊張的?
但等到摩托羅拉減單成為事實後,確實也嚇到這些分析師。高盛證券科技產業分析師鄭昭義只能解釋說,在台灣看手機跟看PC不一樣,台灣可以從主機板出貨看系統業者的概況,但在台灣看手機,代工的華寶與華冠(八一○一)加上明基(二三五二),市場比重總共也不過占百分之十幾,從零組件廠商來看系統全貌,只反應非常枝微末節的訊息。
這次華寶股價的大跌,完全出乎鄭昭義與里昂證券科技產業分析師鄭勝榮的意料之外。當初華寶股價能站上二百元,說穿了就是這兩位老兄喊上去的,如今華寶股價光環盡失,也逼得這兩位名噪一時的分析師調降投資評等,還一度以為華寶股價是受到員工分紅費用化的影響。
摩根大通證券科技產業分析師張凱偉就表示:「有沒有發現,真正需求出問題的都是摩托羅拉較低階的手機,反觀跟摩托羅拉中高階(初步定位為有照相功能)手機相關的公司,如大立光(三○○八)、美光、美商豪威科技(Omnivision)、可成(二四七四)、德儀等,第二季業績不都嚇嚇叫?」
張凱偉認為,摩托羅拉對中高階手機的需求預期與市場相同;但對低階手機的需求,原本就高出市場很多,最後實際需求連低標都達不到,結果就是華寶股價遭殃。
簡單說來,就是摩托羅拉對低階手機的需求「太高」了,張凱偉形容:「第一季比(去年)第四季好、第二季比第一季好、上下半年需求還要四比六!天底下哪有這麼好康的事?」 華寶過去七季的業績根本沒有淡旺季之分,每季出貨成長率幾乎都達成二五%以上的目標,「華寶當初給的營運展望目標就是第二季出貨比第一季成長二五至三○%,後來修正到二○%至二五%,最後結果只有一三%,那多出來的這七至一二%,第三季就當成庫存來消化啦!」張凱偉認為,說穿了,邏輯就是這麼簡單。

下半年手機市場——等待殺手級應用產品

只是從今年中國五一長假手機銷售狀況來看,月成長率還有二六%,甚至比過去五年的二○%平均值要高,張凱偉認為,問題應該不是出在中國市場,而是印度與俄羅斯這兩大市場,癥結點除了摩托羅拉自身所設定的期望過高外,還包括降價策略造成價差無差異化,導致最低階的手機銷售頓時停滯。
不過有趣的是,即便手機產業發生這麼大的變化,華爾街券商至今卻沒有任何一家調降今年全球手機出貨預估值。
摩根士丹利證券科技產業分析師呂智穎認為,摩托羅拉低階手機庫存問題只是短期現象,追蹤其原因應可歸納為下列四項:一、第二季快速建立庫存的結果,使得整個供應鏈出現裂解;二、手機大廠推出的平台與機款轉型時間點太近,造成訂單波動大;三、市場出現結構性改變,導致手機大廠市占率洗牌;四、整個手機供應鏈正在進行重整。
因應下半年潛在的手機需求變化,目前已有外資法人開始進行敏感性分析,如花旗環球證券科技產業分析師蓋欣山,針對低階與高階手機供需狀況進行評估:以低階手機為例,假定台灣前四大手機PCB廠商第三季與第四季出貨成長率分別達一○%與一五%,那麼今年全球手機PCB出貨將逾十億片,若下半年手機需求維持原先的預估值,全球手機需求為九億一千一百萬支,供需之間就出現一○%供過於求。
至於高階手機部分,蓋欣山認為最大變數為市場需求面,也就是消費者換機速度狀況,由於通膨問題,消費者在手機升級過程中,價格敏感度將扮演非常重要的角色。除非有殺手級應用產品推出,否則明年高階手機換機需求能否維持過去幾年般的高成長,倒是頗值得懷疑。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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