惠普讓台灣代工走向轉型
惠普讓台灣代工走向轉型
2005.10.15 | 科技

惠普在二○○二年繼新加坡之後,在台灣設立以產品應用為主的研發中心。

人才與供應鏈贏過大陸

惠普如果要脫離價格大戰,就必須提供更多的創新服務,並且加快產品開發的腳步,特別是新聯想成立之後,準備大舉進軍新興國家市場,一般預料市場價格殺戮將更形激烈。以美國市場為例,市場上已經出現四百九十九美元的筆記型電腦產品,加上彼此背後的代工夥伴極為雷同。
惠普全球消費性筆記型電腦產品總經理湯姆斯.米傑爾(Tom Mitchell)指出,三年前惠普來台設立產品發展中心之前,考慮的地點包括大陸與台灣,雖然在大陸所需成本較低,然而台灣的供應鏈完整、人才充足,成為勝出的主因,再加上當時台灣政府在政策面上的支持,給予惠普為期三年的補助,因此最後定案地點是在台灣。三年來惠普產品發展中心規模成長六倍,超過一百六十人,其中台灣本土科技人員比例已經增加到七五%。
不同於過去以內部為主體的運作模式,惠普產品發展中心積極與台灣代工業者合作,將所需知識、經驗、制度、開發工具等無形資產,移轉給台灣的合作廠商,使得台灣廠商藉由參與惠普的開發與設計,逐漸從OEM跨足ODM,讓產品開發過程中的標準化流程、工具管控能力等知識,以技術移轉的方式擴散給台灣的夥伴。目前台灣廠商深入參與產品設計專案的比例,大約占五○%,比例還在向上攀升中。

降低成本,上市時程減半

惠普產品發展中心產品總監鍾錦蓮指出,PDC未成立之前,研發設計及製造生產分隔在美國和台灣兩地,會浪費許多溝通成本,而現在因為能和供應廠商緊密地做技術協同運作,產品的上市時程從過去的十二個月,縮短為現在的六到九個月。
「台灣研發中心一年替惠普創造八十億美元的產值,」惠普全球行動電腦事業部資深副總裁泰德.克拉克(Ted Clark)來台訪問時就指出,三年來台灣PDC共開發出五十款商品,並贏得六項專利,另外尚有二十二項專利已進入最後審查,台灣研發中心已取代過去新加坡的地位。 一手工廠、一手研發,台灣雖然在代工領域經營的辛苦,但多年累積的製造優勢,如果善加運用,將是難以取代的競爭優勢。

*惠普科技(HP Inc.)
成立時間︰1939年 執行長︰馬克.賀德(Mark Hurd) 總市值︰782.1億(美元,2005/10/07) 2004年營業額︰799億(美元) 總部所在地︰美國加州 股票上市交易所︰NASDAQ 大事紀︰2002HP和康柏正式合併/2003亞洲首座「公益數位村」啟用/2004成立亞太區第一個RFID卓越中心/2005新任執行長馬克.賀德上任。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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