上緯為新買家延長風場出售時間,背後有兩個疑點
上緯為新買家延長風場出售時間,背後有兩個疑點
2019.07.02 | 併購

台灣第一家指標離岸風場本土企業上緯投控,6月底拋出震撼消息,除將大幅出售風場持股,同時買家妾身未明,在延長處分期限但無告具體交易期限下,上緯未來在離岸風電產業是否如公司所言,並未退出,引發疑慮。

賣掉子公司,撤出風電開發、維運市場

上緯於2016年在苗栗外海立起台灣第一支離岸風機,背後靈魂人物正是上緯董事長蔡朝陽,多年來致力推動離岸風電在地化,卻在6月21日宣布100%出售子公司上緯新能源及海能風場25%股權,交易總金額約2,598萬至1.01億美元,預計處分收益914萬至8,463萬美元(約新台幣2.8億到26億元),原預計6月底簽約,近日決議延長股權處分期限,上緯表示,還有新買家出現,需再仔細評估,至於何時簽訂仍未定。

上緯兼具國際風電大廠葉片材料供應商及離岸風電開發商的雙重角色,是台灣目前唯一有實績的離岸風電開發商。一間資本額僅9.35億元、市值79億元的公司,蔡朝陽當年為蓋兩支4MW的離岸風機,前前後後砸下40億元,開發台灣第一座示範風場,可稱作是台灣離岸風電的領頭羊。

目前手上擁有海洋風電、海能風電、海鼎風電3座風場,海洋風場128MW(百萬瓦)正進行第2階段施工,預計年底完工;海能風場376MW,規劃2020年商轉;海鼎風場2GW(十億瓦)尚未取得開發權。如今決議出售負責離岸風場開發與運維的子公司上緯新能源,並連帶賣掉持有的海能風場全數股份(持有25%股權),引起市場揣測。

上緯風場示範風機
一家市值不到百億的公司,上緯當年為蓋兩支4MW的離岸風機,前前後後砸下40億元。
圖/ 高雄國際海事展

疑點一:風場未營運就把股份賣光?

第一外界質疑為何風場尚未營運就先釋股,達德能源董事長王雲怡以開發商的角度來看,離岸風場案子動輒百億元起跳,即便持有25%到30%自有資金,仍是相當大的金額,通常會引進其他投資人,分擔風險,「不過風場發起人仍會持有一定比例的股份,做風場的經營管理。」

但上緯選擇把手中海能風場全數股份賣掉,以及處份開發風場的子公司股份,王雲怡認為這樣的情況很特殊,背後可能是上緯在營運取捨上所做的考量。

上緯僅透露買家是一間歐美能源公司,王雲怡表示,未來接手團隊面臨最大挑戰,就是水土服不服問題,畢竟國外企業仍須花時間熟悉台灣市場相關規範。

經濟部能源局則說,風場股權交易是正常商業行為,依行政契約規定,業者若釋股後其原發起人及風場專案公司仍應負責完成風場建置的責任。

疑點二:一個風場未取得開發權影響真的大?

日前蔡朝陽曾在個人Facebook感嘆,手中最大的2GW海鼎風場在第二階段未取得併網容量,導致2021-2025年無風場可發,坦言遴選結果重創上緯新能源團隊,多數員工因看不見未來性而出走。

上緯董事長蔡朝陽
蔡朝陽曾在個人Facebook感嘆,2GW海鼎風場在去年的遴選與競標都失利,是他最大的痛。
圖/ 上緯

對於角逐風場失利的說法,王雲怡提到,「離岸風電分成三階段推動,第二階段沒標到,不代表第三階段標不到。」

由於海鼎風場是由上緯與澳商麥格理、德國安能集團共同結盟的風場,目前已通過環評,不僅有外商助陣,也預計是第三階段區塊開發裝置容量最大的候選風場。

台灣綜合研究院院長吳再益則分析,論上緯的財力,終究難與其他國外開發商比擬,且第三階段區塊開發競爭激烈,他認為若前面打仗打不過,後面要贏的機會也很渺茫。

未來上緯是否也會選擇脫手海鼎風場股份,值得後續觀察。

上緯將何去何從?

目前上緯手中仍持有海洋風場7.5%股份,海洋風場第二階段施工也如火如荼進行,至於未來20年風場運維與維護部分,則會交給上緯新能源負責。

出售子公司後,上緯表示將更專注在「本業」,新材料、碳纖複合材料的業務與研發,將擴大風電材料在台生產廠房及設備投資,並尋求合適購併機會。

上緯
上緯與西門子歌美颯於去年10月簽訂海洋風電第二階段風機葉片樹脂的供應合約。
圖/ 上緯

目前上緯所生產的樹脂材料已打入國際風機供應鏈,成為風機製造商西門子歌美颯的樹脂材料供應商。

從財報觀察,107年度合併營業額達61.95億元,年增26.32%,其中環保耐蝕材料、風電葉片材料為成長主力;去年離岸風電僅占公司營收4%,環保耐蝕加上風電葉片材料營收占比超過8成,可見其重要性。

過去上緯風電葉片材料主要銷往中國,隨著上緯打入國際風機供應鏈後,未來也有機會出貨到歐洲市場,為公司營運增添新動能。

上緯身為台灣離岸風電的領頭羊,過去缺乏開發風場經驗,付出龐大的學習代價,但也為台灣離岸風電開闢第一條路;在上緯選擇處分子公司股份、全數出售海能風場後,接下來在離岸風電產業一舉一動,將備受關注。

關鍵字: #離岸風電
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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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