[2014創新企業]研華科技:服務模組化,切入物聯網新領域
[2014創新企業]研華科技:服務模組化,切入物聯網新領域
2014.11.08 | 科技

由於智慧城市或物聯網的應用,都以工業電腦為核心,因此讓以生產工業電腦為主的研華,有許多先行優勢,商業模式也轉變成提供垂直市場智慧解決方案。

台北市的智慧公車、板橋亞東醫院新院區的智慧門診、阿里山高山百合的遠端監控系統、以及全年無休四季皆可採收的水耕蔬菜監控系統,看似不相關的科技應用,背後都有一個共同點,就是這些應用都回應了目前正熱門的物聯網(IOT)趨勢,同時研華也都在其中扮演了關鍵的角色。

強調跨界整合的物聯網應用,是近年來IT產業創新的動力。據IDC調查,2016年物聯網市場規模將達2.9兆美元。美國研究機構Forrester也預測,物聯網所帶來的產業價值,要比網路大30倍,將形成下一個兆元級別的業務,從各國政府到企業都積極備戰。

在台灣,研華可說是將這種跨界創新落實得最淋漓盡致的一家企業。「物聯網是下一個產業典範轉移。」研華董事長劉克振在今年8月一場論壇中指出,物聯網產業有垂直整合特性,專業度高,且軟硬體必須整合,跟電腦產業水平分工不同。

因應這樣的變化,研華一改過去純硬體銷售的商業模式,轉變為SRP(Solution-Ready Package)營運新模式,提供垂直市場智慧解決方案。「不管是智慧城市或物聯網的應用,幾乎都以工業電腦為核心。」研華技術長楊瑞祥指出,研華切入物聯網有近水樓台先得月的優勢,包含資料的採集、通訊、運算等都必須透過工業電腦來運作。

服務要到位

然而,智慧城市應用面非常廣,各產業的專業度非常高,擅長智慧交通領域者,並無法複製該服務到智慧醫療,「沒有一家公司可以囊括所有服務,因此必須要與外部夥伴協同創新。」

因應SRP模式,研華調整組織架構,如嵌入式設計服務事業群,設有客戶專屬服務團隊,分別服務電信、醫療、網路、POS、工業設備製造等領域,以滿足客戶的需求。另外,也新增智能生活事業群,透過策略聯盟方式,藉由研華提供的智慧服務平台,針對智慧醫療、工業自動化和工廠自動化、智慧交通、車載電腦、智慧生活應用、新能源和智能電網等六大垂直領域提供解決方案。

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(圖:研華科技技術長楊瑞祥)

楊瑞祥解釋,研華的客戶為系統整合商(System Integration,SI),研華以往只要專注研發技術產品提供給SI即可,讓SI再針對客戶所需做進一步的軟硬體整合服務。但SRP模式強調的是服務到位,透過研華建構的智慧應用整合平台裡的模組化配套應用,讓各產業垂直領域的SI夥伴可在這個統一的平台上,依照客戶需求搭配軟體應用及操作介面,建立模組化服務,用更智慧與快速的方式服務客戶。

與外部夥伴合作創新,是研華驅動創新的方式之一。楊瑞祥表示,研華有一套「IMAX」(Incubation、Merger、Alliance、X product四個字的縮寫)的創新制度,透過內部育成、購併、策略聯盟、以及產學合作,進行創新產品研發,來開創新事業並發掘新商機。像研華廣邀系統整合商夥伴加入「WebAccess+物聯應用聯盟」,推動植物工廠,針對溫室大棚與LED植物工廠建置,進行評估規劃與設廠配置,也在各大專院校成立物聯網實驗室。

借外力創新

除了技術與產品外,研華也相當強調行銷服務與商業模式。以其所舉辦的創新商業模式競賽TiC100來說,從規則的設計開始,要求學生團隊除了理工科外,一定要有商科學生,從技術產品研發到目標市場的銷售等,規劃出可行的行銷模式。

在SRP模式以及與夥伴協同創新下,研華在智慧城市應用創下不少佳績,如台北市的e-Bus裡內建研華工業電腦,透過GPS連結到交通局的行控中心,行控中心隨時可以掌握公車的地點,讓乘客可以透過手機,在站牌等候時即可知道下一部公車何時到站。e-Bus智慧公車系統也已輸出至國外市場。在智慧醫療部分,研華設計一款App,與醫院內部的電腦和後台病歷系統做連結,讓候診病患隨時可掌握候診區的等候狀況,減少病人的不便。

針對物流倉儲應用,基於貨物必須從頭到尾全程監控,物流倉儲中負責搬運貨物的各種車體,所使用的系統就必須擁有高度的穩定性,研華研發一款強固型車載系統,並比照航空用戰鬥機等級的規格,做為產品強健度的檢驗標準,以強化產品震動衝擊耐受度。除此之外,也採用RFID與Wi-Fi熱點結合物流導航應用,透過精準定位讓物流取貨更順暢。

在智慧農漁業部分,屏東農業生物科技園區內,生技業者採用研華遠端監控解決方案,建置可漁菜共生的生態養殖陸地溫室,透過對引進室內養殖池的海水進行溶氧、氨氮、pH值、水溫等監測,管理者能以電腦、手機、平板等裝置來隨時監看養殖場狀況,並取得重要資料。而當數據出現異常時,系統也會自動發送簡訊通知負責人,以便讓養殖室溫始終處於最適狀態。

除了積極與上下游產業夥伴策略合作外,研華在今年也正式成立「研華投資」,鎖定包含製造、機器人、醫療、零售、車載、智能建築等六大產業目標。以機器人為例,研華除了購併寶元數控公司,也與上銀策略聯盟,研華提供工業電腦和控制器,上銀則是提供機器手臂本體、自動化元件、伺服馬達及驅動器等。它們並計畫共同育成一家應用系統整合公司,邀請包括鴻海、日月光、友達、群創、金屬加工業及食品飲料業參與投資入股,補強人才與資金,加速打造機器人產業鏈。

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成立至今30年沒虧過一毛錢,董事長劉克振曾說,沒有人可以真正地預知未來,研華一路上也是摸著石子過河,但遇到機會,一定會好好把握,「只有那些瘋狂相信自己可以改變世界的人,才會真正改變世界。」

研華 成立時間:1983年
董事長:劉克振
營業額:2億1千萬美元
市值:45億美元
業務範圍:遍布全球21個國家、92個城市
大事記:1999年於台灣證券交易所上市/2003年成立中國昆山製造中心/2005年與華碩策略聯盟成立研碩/2007年於德國慕尼黑成立歐洲總部/2013年崑山協同創新研發中心落成/2014年林口園區正式營運

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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