中國製造優勢不再,特斯拉供應商和勤砸15億元鮭魚返鄉蓋中科廠
中國製造優勢不再,特斯拉供應商和勤砸15億元鮭魚返鄉蓋中科廠
2018.07.18 | 人物

「我邀的獨董都不聽我的。」精密沖壓廠和勤精機顧問黃明太豪氣的說,他也跟經營團隊講,若10個人只有一個意見,幹嘛請來,所以他要求團隊10個人要有11個意見,「若大家意見都跟我一模一樣」他問:請人來做什麼?

黃明太管理的不只是高端精密沖壓廠和勤精機,他也是高雄平和環保集團顧問,目前打下的江山已陸續交棒給第二代,長子負責平和環保相關事業,自己扮演助跑角色。

和勤精機董事長則由次子黃亦翔擔任,操盤汽車零件與硬碟機構件事業,黃亦翔1989年次,今年才29歲,卻已經是上櫃公司負責人,這都源自於黃明太的教育哲學。

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和勤精機董事長黃亦翔。
圖/ 王郁倫

黃明太教導子女的方式很獨特,不追求文憑主義,他直言子女都是讀到高中就帶在身邊學習,大學就念夜間部,顯然認為經驗、經歷比學歷更重要。黃明太自己的發跡史也很特別,放棄國防醫學院牙醫不念,大二就結婚生子,而且多才多藝,他拉二胡達專業水準,還曾以此為業賺錢養家,他也鼓勵子女早婚,現在已有4個孫子女,次子黃亦翔退伍就結婚。

中國製造紅利不再,中科廠11月動工

黃明太2017年7月入主和勤精機,取得最大股權,而鑑於中國製造紅利不再,對污染與環保要求越來越嚴格,黃明太表示,今年將逐步投資,總計15億元在中科四期批地建廠,並將硬碟廠遷回台灣。

中科四期廠預計11月動工,新廠預計2019年試產,2020年第一期全產能開出,產值一年10億元,2025年三期全部完工,產值上看40億元。

和勤精機原本是將硬碟機構件在台灣打件後,運到中國嘉興廠電鍍及組裝,黃亦翔表示,整個硬碟供應鏈拉如此長,內部分析其實並無成本優勢,加上中國要支付25%稅率,在台灣也要交營業稅墊高成本,硬碟製造不一定非得在中國做不可。

和勤精機是26年老牌精密沖壓公司,營業規模而言是亞太第二大,在新經營團隊入主下,第2季營收衝上6.51億元新高,上半年12.48億元,年增率25.16%,上半年營收成長主要來自汽車零件。董事長黃亦翔表示,下半年是中國車市旺季,新增2~3家客戶訂單,預估營收將比上半年成長。

打入Tesla供應鏈,未來毛利低於30%不接

目前和勤兩大業務包括汽車零件與硬碟機構件(VCM Plate),上半年的營收占比分別為58.86%、36.06%,其中硬碟機構件客戶為Seagate 與WD,和勤全球市占率約20~30%,汽車零件則是重點主力,主要產品為變速箱、門鎖、發動機、液壓、座椅、煞車系統等等,目前和勤是德國福斯集團Tier1供應商、中國品牌車廠Tier2廠商。

Tesla
和勤精機也期望打入充電樁供應鏈。
圖/ shutterstock

和勤在2017年經營權易主,現任經營團隊取得經營權之後,扭轉和勤連續兩年虧損。和勤總經理呂宏義表示,目前客戶數高達100家,產品超過500款,但盤點後發現至少100款沒有賺錢,未來將持續調整接單,毛利率要超過30%才會接,但因汽車機構件交貨保證期長,預計仍要一年調整補強,讓毛利率從現在12~13%提高至30%水準。

在電動車市場,和勤也是美國Tesla Model 3的供應商,未來和勤將持續開發電動汽車新項目,隨著Tesla在上海設廠,和勤與Tesla的合作也會更密切。

另外,和勤也接獲台達電電動車電池殼體訂單,將在第4季量產,未來中科廠還會生產腳踏車精密沖壓及電動輪椅、泰國汽車零件業務,為未來3~5年布局。

和勤估今年汽車零件營收約18億元,硬碟營收規模約10億元,但前者每年成長性約30%,但硬碟卻無成長,2019年預估汽車零件業務營收會超過20億元以上。

關鍵字: #特斯拉
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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