[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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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