[王伯達]中國紫光進逼，對台灣是危機或轉機？|數位時代 BusinessNext

當紅潮來襲時，在適當時機，用合理的價格、退出不合時宜的產品，才能為股東或國民創造最大利益，將更多人力、金錢與資源，專注於下一個更有成長性的產業。

近來，中國紫光集團藉著一連串大型國際併購案，以及宣布以新台幣194億元入股台灣記憶體封測廠力成，並表態樂見其旗下的展訊、銳迪科和聯發科合作，攜手超越美國晶片大廠高通（Qualcomm），頻頻躍上媒體版面。

雖然紅色供應鏈的威脅論不斷，但是我認為，台灣半導體產業應該認真考慮接受這個提議。

##中國亟欲改變經濟型態，從「出口擴張」轉向「進口替代」
中國政府積極投入半導體產業，主因在於他們亟欲改變其經濟型態。過去，中國是「出口擴張」型的經濟模式，以低廉的生產成本從事加工製造，累積未來的發展資本。現在，隨著資本的充裕，可以在國內研發、生產許多從前仰賴進口的高技術含量元件，經濟開始轉為「進口替代」的發展模式。

對於內需市場龐大的中國來說，進口替代的發展策略有著重大經濟意義。首先，中國每年進口的半導體產品金額超過2300億美元，相當於每年進口原油的金額。如果成功扶植自己的半導體產業，將有助於改善國際收支。

其次，中國現在不缺乏資本，只缺乏可以投資的項目，所以即使投入千億資本來打造整個半導體供應鏈，或以溢價方式收購國外企業，都是合理且划算的舉措。

紫光便是在中國政府的支持下，先是收購當地的展訊、銳迪科等IC設計公司，今年更入股惠普（HP）在中國的伺服器、儲存與技術服務公司新華三、美國硬碟公司威騰（Western Digital），以及台灣的力成半導體。

目前紫光股份在深圳交易所的本益比超過120倍，力成在台灣的本益比約15倍，如果兩者獲利相同，紫光的市值將是力成的8倍。這自然會讓紫光有高度誘因到處收購，因為併入紫光後的獲利一拿到資本市場上，價值將放大到100倍以上，付出的成本卻可能只要20～30倍，一來一往之間就可以放大槓桿，快速擴張。

##萬一聯發科「染紫」，或可在中國取得主場優勢

從技術面來看，半導體過去50年的發展基本上符合摩爾定律（Moore’s Law）的預測：晶片上可容納的電晶體大約每兩年就會增加一倍，等同於生產成本下降一半。然而，目前電晶體的體積已經接近原子大小，它的物理性能不再可靠，所以晶片的發展恐怕會面臨效率極限，造成這樣的模式未來很可能無法延續。
這也是今年發生多起大型併購案的原因，業者預見了未來的技術瓶頸，決定精簡成本、共同開發產品，以創造利潤，讓半導體業進入了大者恆大的局面。

從市場面來看，對於台灣的半導體產業來說，中國無疑是一個龐大市場，重要性遠勝過其他區域，聯發科長期以來就以中國為最主要市場。既然中國亟欲以進口替代取代出口擴張的經濟模式，那麼，當聯發科「染紫」，他們就能在中國獲得相對的「主場優勢」。

主場優勢有多重要？面板產業的演變或許可以告訴我們答案。就在幾年以前，台灣面板雙虎（友達和群創）在中國還有大量市場份額。然而，隨著中國提高面板進口關稅、鼓勵當地彩電廠使用中國面板，以及斥資挹注本土面板廠，台灣面板在中國的市占率節節敗退，而有著「A股圈錢王」的京東方竟也在燒錢多年之後，排上了全世界第四大面板廠，主場優勢可見一斑。

由上可知，不論從產業或市場角度來看，攜手中國業者對於台灣企業來說都是不錯的合作機會。問題是，當紅潮來襲，將對台灣整體經濟環境產生什麼影響？

###中國紫光集團近年購併案件

紫光近年來動作頻仍，日前又陸續傳出挖角前南亞科總經理高啟全、入股力成、有意與聯發科合作等消息，引發中國企業入侵台灣半導體產業的疑慮。

中國紫光集團近年購併案件

##適時退出不合時宜的產品，才有餘裕找出下一個成長性產業

1980年代，曾是DRAM（記憶體）產業領導者的英特爾，因為無力抵抗日本業者的成本競爭，於1984年退出該領域，專注於微處理器，但是時至今日，就連日本也不復存在DRAM產業。

IBM曾是PC（個人電腦）領導者，卻在2004年將PC事業部門賣給聯想（Lenovo），使後者在當時一舉成為全球第三大PC公司，僅次於戴爾（Dell）與惠普。如今，戴爾已經私有化並謀求轉型；惠普也將PC分割為獨立公司，不時有出售傳言；IBM則是專注於企業服務，表現遠優於戴爾與惠普。

從國家或企業的角度來看，我們不需要為了特定企業或產業的消逝而憂慮，即使紫光集團就這麼買下了台灣的半導體業也一樣，因為在適當的時機、用合理的價格，退出不合時宜的產品，才是為股東或國民創造最大利益的選項。如此一來，我們將有更多的人力、金錢與資源，專注於下一個更有成長性的產業。

延伸閱讀

文章出處：《經理人月刊》

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圖片來源 / Cory M. Grenier via Flickr, CC Licensed

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。