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

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。

(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。

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

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。