超微CEO蘇姿丰叱吒全球半導體界！台南女兒是如何飆速達成今日成就？|數位時代 BusinessNext

趁對手失策，借力台積電猛攻市占

今年是蘇姿丰接下AMD執行長的第6年。回溯AMD股價在2015年7月跌至歷史新低，每股剩1.61美元；直到2019年，AMD重返榮耀，不光是轉虧為盈，成為華爾街投資人的熱門標的，更讓這位半導體圈少有的女性CEO，展現巾幗不讓鬚眉的成績。

2018年Intel（英特爾）Xeon CPU（中央處理器）的10奈米製程難產，停留在14奈米，而NVIDIA（輝達）Volta GPU則採用台積電12奈米製程。抓住時機，蘇姿丰率AMD推出7奈米製程GPU與CPU，並全從旗下格羅方德轉由台積電代工，「借重台積電」是AMD奮發圖強計畫中的重要轉折。

蘇姿丰趁勝追擊的驚人速度，如同AMD高效能運算（HPC）晶片，也像是她贊助的跑車品牌「法拉利」（Ferrari）的引擎，風馳電掣地運轉。

上海F1賽車小插曲，「我贊助了法拉利」

2018年4月於上海舉辦的F1（世界一級方程式賽車）中國大獎賽，AMD商標出現在法拉利SF71H F1賽車的車鼻上，因為AMD與法拉利簽訂贊助協議。有趣的是，在上海中國大獎賽落幕之際，現身場邊的蘇姿丰意外的臨時受訪。

當時前F1賽車手、Sky Sports的記者Martin Brundle隨機採訪場邊的一位路人，並且問道，「女士您好，您會英語嗎？」，這位「女性觀眾」恰巧就是蘇姿丰。

受訪當下，以AMD總裁暨執行長身分觀賽的蘇姿丰，完全沒有因為記者向「科技領域最具影響力的人之一」詢問是否會講英文，而對鏡頭面露慍色。蘇姿丰一派輕鬆地用流利英語回答，「我贊助了法拉利。」回顧蘇姿丰的成長背景和求學歷程，彷彿在場上競速的法拉利F1賽車，呼嘯奔騰著。

從小就愛拆組玩具，10歲決定要唸工程

台南市政府在2018年11月24日頒發卓越市民，給蘇姿丰與雙親蘇春槐與羅淑雅，這也是首度有同一家人一起獲獎。媒體總愛用台南「女兒」指稱蘇姿丰，喜歡拿她和同樣出身台南的NVIDIA（輝達）創辦人黃仁勳比較，接受採訪時，記者也總愛問蘇姿丰關於女性的相關議題。

在紐約市府任職多年的蘇春槐，並不會拿性別刻板印象中的「女性框架」套用在他的女兒身上，也因此，蘇姿丰在突破性別框架的環境中成長。蘇姿丰的母親更是跳脫傳統思維的實踐者，自行創業，從事汽車零件進出口貿易。

接受媒體訪問時，蘇春槐指出，Google、亞馬遜、Facebook等創辦人，都具備選對目標、提早起步等條件。「如果10歲選對目標，那很可能30歲就成功了。」他認為，家庭教育的啟蒙對孩子有深遠影響，學數學的蘇爸爸，也讓蘇姿丰提早接觸數學，提供她日後在理工領域發展的養分。

接著，蘇姿丰就讀兩年學制的國中，並成功跳級被譽為「物理學家搖籃」的紐約布朗克斯科學高中（The Bronx High School of Science），這所高中用培養「科學家」的方式教育學生，同時著重於人文素養的薰陶。

蘇姿丰是具備全能天份的學生，高中畢業後，有音樂與工程等選項，蘇爸爸鼓勵女兒走「最能發揮潛能的路」，讓她都去申請，最後，麻省理工學院（MIT）錄取了她，確立日後邁向工程領域的方向。進入麻省理工學院後，蘇姿丰主修電機，也以非常驚人的速度，25歲時就拿到電機工程博士學位。進入AMD之前，先後在德州儀器、IBM與Freescale等公司任職，直到2014年接任執行長大位。

憑藉打入SONY（索尼）與Microsoft（微軟）遊戲機供應鏈的大戰功，2014年蘇姿丰44歲就接任AMD執行長大位，那是AMD最困難的時刻，同年，科技圈也還有一位企業家，同樣接任CEO大位以短短幾年成功帶領企業重返榮耀，這就是微軟現任執行長納德拉（Satya Nadella）。

納德拉2014年上任之後，帶領公司跳脫原本封閉的Windows框架，轉型雲端服務企業。談到納德拉，蘇姿丰也稱讚他是位很成功的領導者。蘇姿丰與納德拉兩人，雖然一位在硬體，一位在軟體業，但兩人同年各接任執行長一職，成功帶領企業從低谷邁向高峰，打下另一片江山，成為近6年來，科技業天際，最散發璀璨光芒的兩顆星星。

蘇姿丰（Lisa Su）小檔案

出生：1969年11月
學歷：麻省理工學院（MIT）電機工程系博士
暱稱：蘇媽、處理器教母
資歷：25歲取得MIT博士學位，先後任職於德州儀器（1994-1995）、IBM（1995-2007）與飛思卡爾（2007-2012）

責任編輯：蕭閔云

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。