關鍵元件自主  攸關台灣IC設計的未來
關鍵元件自主 攸關台灣IC設計的未來
2004.10.01 | 科技

Q:為什麼這兩年所謂的系統晶片(SoC,System on Chip)成為台灣IC設計產業的重要議題?這反應出來哪些產業發展的趨勢?
A:系統晶片已經是一種IC設計必然的技術趨勢,整個硬體的系統都放在一顆或是少數顆晶片上,由於產品越來越強調體積小、耗電量低,將不同功能的晶片整合在一起,晶片數量從三顆變兩顆、兩顆變一顆,降低產品的耗電量,也能有效的將晶片放入日益輕薄短小的產品,無論在哪個領域上,都會是所有電子產品需要的技術。

Q:將不同功能的晶片整合在一起,對台灣許多規模較小、專精特定領域的IC設計廠商來說,似乎沒有那麼容易?
A:IC設計本身就是一個整合的技術,從最早電晶體的整合,一直到現在邏輯、記憶體、微處理器等元件的整合,馬上就要面臨到加入RF(射頻)元件的整合,在不同的時間點上面,整合對IC設計廠商來說,都是十分重要的事情。
整合所要求的能力,不外乎做得快、成本低、市場能接受三項,對台灣廠商來說,在上下游的產業分工模式中,找出自己的定位,創造出自己的價值,才是最重要的。

**台灣能否扮演「定義產品」的角色?

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Q:台灣在系統晶片的發展上,有哪些領域是做得比較好的?
A:我大致先定義一下你所謂整合得好的意思,我覺得是整合出來的產品複雜度高,相對就提高了競爭的門檻,從這角度來看,過去幾年台灣在晶片組(Chipset)的整合非常成功,已經把3D繪圖的功能整合進來了,各式各樣的繪圖介面都進來了,這是難度算高的整合,此外,包括數位相機的單晶片、光儲存的光碟機晶片等幾個應用上,台灣都有不錯的整合成果,難度也都非常高,一旦具有這些整合能力的廠商,就隨著累積出更高的競爭優勢,別人比較無法超越。

Q:一般人對台灣IC設計產業普遍的看法,是絕大多數的廠商都在做「一窩蜂」的產品,但真正賺到錢的廠商很少,有什麼改變之道?
A:嚴格來說,這是產業發展的一個過程。台灣過去在「定義產品」的經驗並不多,就是廠商把產品開發出來後,跑在最前面扮演開拓市場的角色,這樣的經驗與機會台灣過去並不多,普遍來說都是在玩舊的、同業已經在做的市場,台灣通常是等到市場商機出現後,才開始努力切入,在市場掌握度上做得不是太好。
當然,這也跟這幾年科技產業缺乏殺手級應用有很大的關係,要找到成長和規模都夠的產品市場,這幾年並不容易。但這幾年台灣其實一直都在準備,等待下一次潮流的出現,看能不能扮演起「定義產品」的角色,我覺得台灣未來的機會不小。
台灣過去在歐美的市場中,對消費者行為的研究與認知都不足,自然會處於落後的角色,但有趣的是,歐美的廠商反而認為台灣的模式很成功,看到市場商機浮現後,快速切入的「快老二」做法,過去為台灣創造了不少成功的故事,但這套做法會越來越辛苦,因為市場變化的速度越來越快,產品越來越呈現少樣多量的趨勢,還是得要讓自己跑到前面,由自己創造出新的市場,加強對市場掌握、產品定義的能力,這是台灣IC設計產業非常重要的努力空間。

**數位電視和手持產品是未來的機會?

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Q:台灣要如何去定義、進而開創出屬於自己的產品與市場?
A:除了之前提到的整合能力之外,我認為另一個關鍵則在關鍵元件的掌握,這些關鍵元件包括數位訊號處理器(DSP)、射頻、類比IC等。對IC設計廠商來說,掌握這些不可或缺的關鍵元件十分重要,一旦掌握關鍵元件後,設計的空間就大了,若是用別人的關鍵元件,相對的設計架構就得要用別人的,若掌握住了,在產品設計的效能、性能、成本上,自主的空間就大了,能更快針對市場的變化做出反應,將產品推到市場上去。
掌握關鍵元件以及設計技術是平常就要努力準備好的,一旦市場商機出現,很快就能推出產品推出商機,關鍵元件和設計技術就是基本的功,如何把幾個關鍵元件整合,做得更快、更便宜,這都是關鍵。以DSP為例,台灣現在還是以中階產品為主,像MP3之類的聲音處理,高階的影象處理方面還是比較少,在關鍵元件的開發,一定是要長期經營投入的,台灣要走入系統晶片,DSP絕對是個要自我掌控的部分,很多國家也正在積極發展,當然現在台灣發展DSP,不可能一夕之間就和TI(德州儀器,全球最大的DSP廠商)並駕齊驅,但要迎頭趕上,先擠進領先的族群,落後一點沒有關係,能擠進領先族群的廠商,就有機會,就像長跑一樣,跑在領先的族群才有攝影機拍到的機會。

Q:就你的觀察,有哪些領域是台灣未來比較有機會的?
A:我個人認為數位電視、手持或電子通訊影音產品,會是台灣IC設計產業下一個好機會。但有些關鍵元件台灣現在還不足,但我相信透過更多功能整合的能力,台灣會有很大的機會,因為這兩塊市場的量夠大,手機汰舊換新的速度又很快,非常適合以速度取勝的台灣廠商。

任建葳小檔案
現職:工研院系統晶片技術發展中心主任
學歷:國立交通大學電子研究所博士 美國史丹佛大學電機工程碩士 國立交通大學電子研究所碩士

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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