台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?
台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?

全球兩大伺服器巨頭戴爾(Dell)和慧與(HPE)同聲看好企業數位化轉型帶來的需求,根據IDC調查,台灣在亞太市場各國中,數位化轉型速度竟落後中、港、韓,只跟印度同步,亟待加快腳步。

台灣數位化發展快還是慢呢?IDC台灣區研究總監江芳韻表示,全球數位化進度約可以分5種階段,第一至第二階段的企業都在初始期,嘗試評估或以專案方式進行數位化,第三階段發展則是企業已經嘗試把數位化經驗複製到其他單位,第四階段的企業則已經有大規模成功的業務推展成績,第五階段企業則進入成功優化數位轉型。

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IDC台灣區研究總監江芳韻認為台灣數位化程度跟印度比肩。
圖/ 王郁倫攝影

亞太數位化進度,新紐澳三國最快

而根據調查,亞太在2018年數位轉型進步很快,表現最好的前段班國家是「新加坡、紐西蘭跟澳洲」,這些國家有25到30%比例已邁入第四階段,但多數仍在第三階段。

至於第二梯隊前段班是中國、香港跟韓國,介於2到3階段,台灣跟印度是第三梯隊,進度仍在第二階段,處於專案內部推廣數位化狀態,馬來西亞、泰國、菲律賓則仍在第一階段。

看待台灣AI發展腳步,慧與科技董事長王嘉昇表示目前仍在非常初期的資料收集階段。

戴爾台灣總經理廖仁祥表示,企業數位轉型過程中,AI已經不是選項,而是必然的作法,而導入AI也讓企業帶來採購需求。

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戴爾台灣總經理廖仁祥。
圖/ 王郁倫攝影

廖仁祥說,戴爾創辦人Michael Saul Dell曾說,AI是火箭,但數據就是燃料,而今年則更倡議,若「未來5年公司主要的決策資訊不是來自AI的話,極有可能會做出錯誤的決策。」AI重要性日增,而一旦企業轉型數位化,增加投資就成為戴爾跟慧與科技的機會。

也因此本週包括Dell及HPE活動頻頻,HPE發布上半年財報,第2季連續兩季度營收維持兩位數成長,而Dell Technologies Forum 2018以「Make It Real」為主題登場,廖仁祥宣佈,今年首季戴爾在台灣X86伺服器市占率23.9%,外接儲存器37.8%都位居第一,分拆後的惠普科技(HP)則在今(19)日正式發表全新的入門級HP Z工作站系列,預計8月中上市。

幫企業建立AI模型,戴爾首次推出中文技術框架

Dell EMC大中華區企業技術戰略總監許良謀表示,企業思考如何使用AI一般有三階段,首先是資料收集及工具選擇,其次進行模型訓練,最後展開進行推論協助決策,每一個AI階段都需要不同的硬體裝置,戴爾也期望在其中扮演「人工智慧解決方案」角色。

許良謀說,戴爾期望幫不同的AI平台之間搭建橋樑,企業若要自己建立AI模型及推論,有太多框架思考開放不開放,很多不同操作系統跟硬體,企業必須在眾多生態系統選擇一個支派,若要再用其他的框架,必須要一切重來,因為AI發展仍非常初期,仍是新架構,為了幫助客戶,推出第一個中文技術框架「諸葛‧深知」。

許良謀說,若「AI是火箭,資料就是燃料。」當企業要用AI,選擇AI應用是最簡單的作法,只要把AI放在產品中就能升級,現在戴爾有超過180款產品都做在準備。

在FPGA及GPU階段,戴爾也幫晶片商開發「諸葛‧陣圖」平台,讓GPU as a Service變成虛擬化資源池。最後,戴爾也跟VMware、中國科技大學建立操作系統與硬體的串接,推AI解決方案「諸葛‧孔明橋」讓所有晶片跟操作系統打通連結。

戴爾也用人工智慧中深度學習跟技術學習演算法來預測銷售行為,利用「諸葛‧深知」去做精準銷售的新一代方法,未來戴爾的直銷可以判斷今天打給誰,甚至聊什麼,藉此提高做精準行銷成功率50%。

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DELL看好ADAS帶動自駕車成熟發展,而創造的數據商機將倍增。
圖/ DELL

自駕車中關鍵是先進駕駛輔助系統(ADAS)要優化分析能力,單是一輛車前方的雷達,測試3000小時中,每小時可以收到1TB資料,總計測試週期中會收到4.2PB資料,而清洗過的資料100天內會超過10PB。如此大的資料量,自然會創造企業採購設備需求。

企業數位轉型刻不容緩,只有6%做好準備

廖仁祥說,3年前CEO都在問什麼是數位轉型?但1年前企業已經開始問誰數位轉型做得比較好?顯示企業都需要深度轉型,但這必須有4大要素,包括員工是否夠數位化?能否利用市場不斷出現的新技術提升?其次是技術是否改變服務客戶方法?技術是否改變公司營運方式?最後關鍵問題是不做數位轉型會怎樣?當市場不斷有新對手利用新技術加入競爭,該如何因應?

廖仁祥說,數位轉型是CEO的題目,但也是CIO的思考議題,這是第一次這兩個主管思考如此接近。

但全球IT轉型的成熟度企業評比(以自動化程度/最新技術/IT驅動商業模式這三個面向),廖仁祥說,全世界現在只有6%已經完成企業轉型,但有88%企業仍在第2到3階段,也就是正在演化改變中,而已經數位轉型的企業決策。

GDPR上路帶來高速儲存需求

慧與科技目前跟戴爾在全球伺服器競爭激烈,戴爾今年首季超越HPE拿下伺服器營收龍頭,在企業儲存裝置也居冠,不過慧與本身第2季營收交出亮眼成績,受惠於智慧邊緣業務成長17%,儲存裝置出貨成長24%。

慧與科技HPE董事長王嘉昇
慧與科技HPE董事長王嘉昇。
圖/ HPE

慧與科技董事長王嘉昇表示,美中大戰帶來各國企業更加嚴肅的看待自家IP(智慧財產權)管理,紛紛將研發集中台灣,比方微軟跟Google都設立研發中心,這也讓慧與科技帶來機會,預估今年慧與科技在台業務量將有雙位數百分點成長,也將布局邊緣智慧(IoT)業務,目標幫助客戶打造從裝置端連結到雲的基礎建設環境。

王嘉昇表示,慧與將人工智慧管理技術InfoSight加入儲存裝置中,協助客戶做預測管理,甚至預測壞損狀況,帶動儲存裝置銷售大增。而分析儲存需求為何比伺服器還強烈,慧與主管分析,IOT跟AI的需求帶來大量數據需求,企業也發現深度學習的價值,開始認為所有資料都不能刪除。

慧與主管說,第三關鍵是慧與今年加大儲存裝置產品線規模,且賣到歐洲客戶的業績也大幅增加,這或許跟GDPR上路有關,而主要原因可能在於,法令要求資料的保存分類要更明確,且資料保存期限要更長,加上不同分類資料的保護方式也不同,看客戶資料成長的趨勢。

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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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