唯大廠能生存!工業電腦併購競賽起跑,研揚莊永順目標當前3大
唯大廠能生存!工業電腦併購競賽起跑,研揚莊永順目標當前3大
2018.07.30 | 物聯網

研揚雖是台灣老字號的工業電腦業者,但是除加入華碩集團外,在併購方面一向保守,今年出手宣布以1股廣積換0.788股研揚方式結盟,換股後雙方邁入合作第一步,研揚將持有廣積約3成股份,廣積則持有研揚約28.08%股權。

由於互換股權,研揚今(30)日股東臨時會也修改公司章程追加兩席董事席次,預估2019年股東常會上,研揚會取得廣積2席董事,廣積也取得研揚2席次。兩公司合併計算營收規模約120~130億元。

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研揚宣布跟廣積換股合作,總經理林建宏(右)與發言人杜昀真(左)出席記者會。
圖/ 王郁倫攝影

研揚董事長莊永順會後接受訪問表示,跟廣積的合作效益預計6個月至12個月會顯現綜效,效益有兩方面,首先是零組件成本優勢可省10%,第二是研發人力的節省,可達3分之1。預計等合作效益顯現後,以此具體成果,將展開新一波併購動作。

幫廣積節省10%零件成本

研揚在加入華碩集團後,採購零組件享受華碩集團4000億元規模優勢,近年零件成本下滑明顯,而面對同業與大廠合作,但採購合作效益都不明顯來看,研揚是怎麼做到呢?莊永順說,華碩有專責採購主管負責研揚聯繫,另有一位主管會兼任研揚採購部主管,並指派一位主管專責在研揚採購部門工作,在人員分工明確下,成本控管效益顯著。

目前研揚也派了一位主管每週到廣積協助採購,莊永順說,透過華碩採購力量,研揚買零件雖然未必比華碩便宜,但絕對比樺漢跟研華等對手便宜,以此採購管道,他樂觀預估至少能幫廣積節省10%採購成本。

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被動元件價格上漲,還缺貨,研揚靠華碩聯合採購至少確保供貨穩定性。
圖/ shutterstock

其次在研發合作上,雙方也盤點自身研發產品線,不重複投資在對方已經有優勢的產品線上,比方研揚在工業主機板研發資源豐富,而廣積在數位看板與博奕研發投資多,未來雙方就可互補合作,節省下的3分之1人力可投資做未來性產品。

第二階段將納入合併營收

談到為何跟廣積攜手合作?莊永順笑說,跟廣積董事長林秋旭很早就認識,當年研華做工業主機板跟機箱,就是跟台灣邁肯購買,林秋旭就是台灣邁肯的研發副總,雙方早已相識。

莊永順稱讚廣積除產品線廣,軟體研發基礎也強,加上研揚跟廣積業務端幾乎沒有競爭,可以完全互補,看好未來合作效益。

目前研揚仍然無法將廣積營收納入合併計算,對此莊永順說,預計先合作6個月至12個月,等綜效顯現後,未來將進一步談如何提高彼此持股,將營收合併化,「到時候(對廣積)持股不只是30%而已」他說。

併到400億元為止,預告2019年仍有併購計畫

莊永順說,未來邊緣運算需求將大增,這部分將納入人工智慧,比方智慧路燈需要把路燈收集來的資料分析整理再送到雲端,智慧製造如視覺辨識也是先在機器端運算整理後,再往後傳送,所以軟體技術也是關鍵。

莊永順今天指出,研揚與廣積合作只是開端,後續還有併購計畫,這是研揚重新上市原因。他表示會先從同業併購起,其次併購海外具軟體能力的系統應用公司,不過至少半年內會先以與廣積合作產生效益為優先。

談到動心起念併購,莊永順說,未來將是AI+IOT的時代,服務面向將非常廣泛,所有工業電腦業者都不可能全吃市場機會,只能挑2~3個領域,但客戶端未來需要廣泛的解決方案,若研揚透過併購拓展成集團,未來只要客戶找到研揚,研揚就能什麼都提供。

「大家該整合起來」莊永順說,工業電腦界該合作,不重複投資,彼此分工把AIOT產業做好,研揚的企圖心就是能跟前一二大集團一樣,達400億元以上營收規模。

小廠難為,前3大集團方能生存

莊永順預期,未來幾年工業電腦中小型業者將面臨壓力,因為前3大業者可以大小通吃,他舉安全監控產業過去3~5年為例,台灣業者各自獨立發展,結果陸續被海康威視及大華等中國對手打垮,莊永順認為,若台灣業者提早整合則仍有機會一拚高下,而工業電腦現在也面臨同樣的挑戰。

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台灣安控業者面臨中國海康強大挑戰,近年業務萎縮嚴重,莊永順認為工業電腦廠商必須合作對抗。
圖/ 王郁倫攝

莊永順說,純工業電腦市場中國只有研祥一家,但若走到機器人領域,則中國人才濟濟,當工業電腦轉布局非典型工業電腦市場,則中國競爭對手也不少,而研揚的做法就是先一步朝新應用發展切入。

研揚6月營收受惠歐洲客戶庫存調整告一段落,回到5.18億元水準,為一年來新高,累計上半年營收26億元,對於今年業績挑戰60億元,莊永順樂觀表示下半年會比上半年好,仍有信心。

關鍵字: #研華
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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