眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
2015.02.24 | 科技

「當企業無法再靠『自我有機成長』(Internal Organic Growth)擴充營運規模時,如何透過併購調整體質、脫胎換骨,已經是不可忽視的經營課題。」2009年被選為「亞洲頂尖25位併購律師」的黃日燦,曾經手美國雅虎併購台灣奇摩,以及富邦金併購安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星等交易案。台灣科技業併購新創團隊面臨了哪些挑戰呢?黃日燦發表了他的看法。

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(圖片來源:林衍億攝影)

當全球各國大型企業都在併購的時候,台灣的大企業是否要加快腳步追逐這波浪潮,將會是2015年必須要面對的課題。然而在決定展開併購之前,至少有幾個面向需要抽絲剝繭、深入了解一番,才能為企業長遠發展進一步定奪,真正掌握要面對的產業環境挑戰。

大企業與新創團隊難連結

第一個挑戰是,大企業與新創團隊本來就很難連結在一起,這是普世現象。雖然網路創業圈一直認為和大企業缺乏連結,但眾達國際法律事務所主持律師黃日燦認為,這並不是台灣獨有現象,新創與大企業本來就很難連結在一起。「新創與舊有大產業有很大的落差,這一點都不稀奇,所有國家都一樣。」黃日燦認為,老產業與新產業本來就不容易連結,因為需要的資源與人才都不一樣,如果容易連結就不叫老產業。這些大企業如果忽然之間就能聽懂新創團隊在做的是什麼,那就表示這個團隊的創新還不夠。

以阿里巴巴為例,一路走來也是從零開始,沒有哪個舊產業在初始階段就全面支持,但馬雲沒有怨天尤人。「因此團隊要先找到立足點,還有心懷世界,才能真的衝出去,否則只是一個夢而已。當碰到挫折,也不要太快定調,歸咎都是環境的問題、都是大企業不給資源的問題、政府政策太顢頇等,當然這些都是重要的原因,但在這些事實無法改變之前,你必須更加確定自己要走的路。」黃日燦分析。

硬體對新創團隊不見得加分

第二個挑戰則來自於台灣科技大企業的強項是硬體,對網路與新創團隊來說不見得能加分。併購案必須買賣雙方情投意合,也就是「郎有情、妹有意」。然而台灣企業決定要併購網創團隊時,卻時常出現團隊並不想讓大企業併購或投資的狀況。一個極具國際市場發展潛力或已經拿得出國際布局成績單的優秀團隊,會同時思考有併購意願的台灣大企業能給團隊什麼樣的願景?能幫助團隊在世界舞台更上一層樓嗎?併購的金額大小僅是考量因素之一。「台灣的企業能給團隊世界的舞台嗎?如果不行,就算台灣企業有百分之兩百的併購意願也沒有辦法。」黃日燦強調。

加上台灣大企業的強項是科技硬體,對於網路與軟體等新創團隊來說,不見得有很大的加分作用。「舉例來說,台灣國際性科技企業都是硬體通路,對於網路與軟體等新創公司的價值意義有限,除非新創團隊對科技大企業或傳統舊產業的『本業發展』也有加乘效果。」黃日燦說。

對網路與軟體用戶不在行

第三個挑戰是台灣大企業的確比較不懂併購網創團隊「買用戶」這件事。台灣企業還是比較擅長評估硬體製造團隊的價值,對於網路與軟體行業不在行。

黃日燦以Facebook用190億美元購併WhatsApp為例,Facebook的併購案是為了取得WhatsApp的4億名用戶,若把WhatsApp的4億名用戶除以190億美元(也就是一個用戶約47.5美元),得出來的結果並不昂貴。另一種說法是,Facebook擔心中國騰訊把WhatsApp買去,因此「先下手為強」。「假如有一家公司講中文已經有4億用戶,不講中文也有5億用戶,還有誰可以打倒這間公司?有人說Facebook怕等騰訊買去才發現就太晚了。」

但Facebook的併購邏輯,台灣企業不一定會接受與認同。「台灣企業會捨不得花這麼多錢,企業會覺得WhatsApp哪有這麼高的行情,190億美元最後買到的是什麼?只能買到用戶數量,其他全是空的。對於這樣的併購,台灣企業不太會接受,甚至會覺得『不踏實』。不過,也有少部分的企業已經慢慢在改變,例如台灣的有線電視公司會開始計算每位用戶的營收貢獻度(ARPU),而不是去計算公司資產有多少。」黃日燦形容。

黃日燦

出生: 1952年
**現職:**眾達國際法律事務所主持律師
**學歷:**哈佛大學法學博士
**曾參與的併購案:**奇摩與雅虎的併購交易、富邦金控併購ING安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第249期)
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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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