和碩榮登台灣最年輕兆元級代工廠!除了吃下特斯拉訂單,2020還有什麼新局?
和碩榮登台灣最年輕兆元級代工廠!除了吃下特斯拉訂單,2020還有什麼新局?

和碩2020年初的尾牙現場,一台售價156萬起跳的Tesla Model 3擺在舞台右側。

「看特斯拉擺在眼前,大家預測一下大獎外還有什麼?基本獎會不會變啊?」在現場歡呼「會!」的吶喊下,和碩聯合董事長17日開心在舞台上,跟副董事長程建中及執行長廖賜政,將手中紅酒一飲而盡。

開心寫在臉上,Tesla Model 3由和碩負責開發生產電控系統,拿團隊苦蹲6年研發的成果讓員工抽獎,這一刻格外有意義。特斯拉上海廠2019年啟用,和碩蘇州扮演衛星工廠支援角色。

和碩特斯拉
和碩尾牙頭獎抽Tesla
圖/ 王郁倫攝影

延伸閱讀:蘋果曾犯過特斯拉一樣的錯!和碩蹲6年馬步迎交通浪潮

2008年分家,2010年重新上市,從Sony、Toshiba抽單風雨飄搖到拿下iPhone大單,2019年是和碩10年來營收最好的一次,「和碩從分家獨立開始,秉持信念,定位不只是製造業,更是製造業中的服務業,2019年顯然我們服務做得不錯。」童子賢開心地說。

和碩2019年營收1.36兆元,連續六年營收破兆元,是上市以來(10年)來新高,更是台灣上市櫃最年輕的兆元級電子代工廠。將成果分享給8,000多名員工是集團文化,尾牙終,和碩宣佈基本獎1.5萬元,人人有獎,至此尾牙總獎金突破1.2億元,員工平均年薪20個月以上,現場開心歡呼。

汽車零件「手不能摸」,考驗高自動化能力

和碩佈局車載領域已久,很多零件隱形在汽車裡面,汽車電子產業需要高度自動化生產,因為汽車電子「不允許人手觸摸零件」,和碩則因為自動化能力很強,在取得汽車電子訂單上有很大進展。

「五年的規劃正逐漸落實,我們得到各大世界有名的汽車廠訂單,這證明和碩自動化力量、研發能力達到客戶需求,」和碩會在台灣跟蘇州同時擴產,以配合客戶區域需求,童子賢說。

和碩
和碩除跨入汽車電子事業有成,執行長廖賜政也透露會設立醫療電子工廠
圖/ 王郁倫攝影

廖賜政也開心的說,和碩資本支出沈寂一年,今年又會是一波很大的高峰。2017~2018年和碩資本支出達到高峰,分別是4億美元及3.5億美元,2019年降至1.5億美元,2020年顯然又因全球擴廠追加預算。

不只是汽車電子擴產能,和碩去年宣佈149億元投資台灣方案,執行了3分之1,今年將繼續執行,晶碩、景碩、鎧勝也都將投資百億。至於印尼巴淡島生產網通跟消費電子,去年底月產能已經達百萬台,2020年預估會更進一步擴大。

童子賢:未來將洗牌,最慢五年EMS樣貌再變

交通商機顯然是和碩佈局多年重兵區,童子賢也暗示未來將提高電動車產能準備。他表示,中國宣佈2025年時會限制燃油車生產,其他國家即使沒如此積極,也相差不遠,可以看出電動車在未來十年,對運輸乘載工具影響很大。

和碩
和碩2019年營收跟獲利都雙成長,營收更是連續6年破兆元。
圖/ 王郁倫攝影

他指出,電動車使用的控制系統屬於電子電機類,將由電子製造服務(EMS)產業承接,EMS廠也必須相對應做組織調整、資源配置、廠區產能重新配置,「就如同十年前筆電製造產能占比大,但現在只佔相對小的部分。」

「過去十年所有產品優先順序都洗牌,我們現在才踏出了半步。」童子賢說,與其猜測未來世界會怎麼變,不如把基礎工業、拜訪客戶殷勤理解產業趨勢等基本功夫做好。

產業演變才剛起步,從純概念走向商品,自駕車或電動車快的話兩年,慢則四五年,就會改變所有電子製造服務(EMS)廠商的服務項目與產品,重新洗牌所有廠商的順序。

再跨入醫療電子,2020兩岸設FDA廠

在栽培多年的車載業務長出枝芽之後,和碩也宣佈將加強醫療電子佈局,除隱形眼鏡晶碩外,廖賜政也宣佈,除台灣會有一座符合FDA(食品和藥物管理局)認證的工廠,蘇州廠2020年也會出現一座。

「汽車電子來時勢不可擋,但醞釀期很久,都屬於耐久材,研發要很慎重,醫療電子也有類似情形,」童子賢說,集團創立晶碩後,開始對醫學驗證流程更深入瞭解,醫學嚴謹度比科技更嚴格,但也就是因為醫療跟金融都是高度監理的領域,因此更有高附加價值值得追求。

和碩
從分家風雨飄搖到轉型成功,和碩2019年營收創10年來新高。
圖/ 王郁倫攝影
和碩
和碩董事長童子賢(左)跟執行長廖賜政(右)在尾牙大發獎金,犒賞員工。
圖/ 王郁倫攝影

2020年,在看好三大主要產業(消費電子、通訊、電腦運算)都同步成長下,儘管童子賢始終認為,EMS產業不需要追求(營收)無止盡的成長,「但成長擋不住,它(指成長)自己來了也很好。」

廖賜政對2020年透露心中的樂觀:「期盼2020年有更熱鬧的成果!」上市第二個十年,和碩將轉變成汽車電子EMS大廠嗎?程建中說:「期盼再做出讓大家眼鏡掉滿地的結果!」

責任編輯:蕭閔云

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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