鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
2019.06.10 | 策略

近來鴻海董事長郭台銘全力參選總統,並表示不再擔任鴻海董事長,鴻海將在6月21日的股東會中,選出新的董事會成員,至於董事長大位人選,目前則傳出是由負責半導體事業部的總經理劉揚偉擔任。

不過,這篇文章並不打算討論鴻海董事長人選是誰,畢竟6月21日大家就會揭曉。在此我想討論的是,過去郭台銘希望「製造的鴻海」轉型為「科技的鴻海」,半導體事業是否可以成為未來關鍵的轉型方向?如果真的如此,鴻海原來業務是以電子零組件及組裝代工為主,未來投入半導體業,將有那些機會與挑戰?

鴻海投資半導體產業的兩大機會

根據日經新聞去年底的報導,鴻海集團與夏普在中國廣東省珠海市計畫興建半導體基地,投資規模達90億美元,預計從2020年開始動工。新廠將生產超高畫質8K電視和相機影像感應器晶片組,以及其他工業用或連線裝置用的感應器晶片。

據了解,時隔半年,鴻海的這個建廠計畫仍持續進行,延攬業界好手的動作也沒有停下來,顯然鴻海投入半導體並非只是說說而已。我的判斷是,

鴻海投資半導體產業有兩個明確的理由,第一是半導體產業成熟了,第二是中國全力推動半導體業。

首先,半導體產業成熟了,摩爾定律已走到極限,這是大家都知道的事實,即使先進製程還會繼續朝7奈米、5奈米及3奈米等發展,但能夠切入這種高階製程的公司少之又少,至於8吋廠及製程不那麼先進的12吋廠,如今在技術、營運及設備等都已趨於成熟。

根據過去的經驗,當一個產業成熟了,往往就是鴻海切入的時機點,因為鴻海最強的就是大量生產、靠規模經濟賺錢,因此當成熟產業落到鴻海手中,就能夠做到最有效率、最便宜,讓競爭者無法超越。此外,半導體的高毛利挹注,可以對鴻海長期的低毛利有很大的提升效果。 鴻海選擇切入半導體產業,最初應該是基於這種考量。

第二個因素則是中國。如今,全世界大概沒有人不知道,美國和中國在打架,而且美國對中國發動的科技戰,就直指半導體零組件,因此,中國要用盡所有資源與力氣發展半導體,以對抗美國的全面封鎖。鴻海投資半導體廠,就是在這種大環境的氛圍下,取得政策獎勵補貼及珠海政府出錢出力等支持。

其實,鴻海富士康一直是中國外銷出口創匯的最大集團,當美中科技戰已演變到今天的半導體對抗賽時,中國宣示要朝半導體方向轉型,鴻海怎麼可能不遵循政策走?更何況,相較於那麼多投入半導體業的中國公司,鴻海過去累積的人才、經驗及客戶關係,都比其他人擁有更佳的優勢,做成的機會也會高很多。

貿易戰為半導體投資再添變數

不過,有機會當然就會有挑戰。鴻海若投入半導體業,一定也會遇到很多考驗, 我認為至少會有兩個。

首先,鴻海擁有許多大咖的代工客戶,目前鴻海想做的半導體生意,比較像是鴻海對代工客戶一條龍垂直整合服務的一環,也就是說,若鴻海客戶(例如蘋果)有半導體產品需求時,鴻海就協助其設計或生產,以此爭取更多客戶訂單,讓鴻海代工的產品,不要都是「毛三到四」的業務。

但是,若鴻海確定要以此模式切入半導體產業,勢必會衝擊原來的產業生態,打擊到原來包括IC設計及晶圓代工廠的生意,如此樹敵太多,鴻海的攻擊戰線拉長,初期會很辛苦。

除非,鴻海的客戶已能自己設計IC,委託由鴻海進行代工生產,如此來自原有產業界的阻力可能會小一點。不過,這種可能性並不高,因為大客戶想自己做的一定是高附加價值的品項,若是成熟產品,還是採用專業IC設計商的方案為主。

此外,美中貿易戰與科技戰愈演愈烈,未來美國、中國分裂為兩大系統,供應鏈很可能也要跟著壓一邊,若供應商分裂成兩大陣營,這讓過去可以同時供應歐美及中國客戶的台灣廠商,會感受到很大的不確定性,也把鴻海原本「中國生產、服務全世界」的如意算盤全部打亂。

因此,未來鴻海投資半導體業,勢必要到全球各地去設廠,在中國投資的廠房,恐怕只能做中國客戶的生意,至於要服務歐美客戶,設廠地點一定在中國以外,這對鴻海目前集中在中國生產的管理模式,也需要重新調整改變。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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