擴展你的數位眼光
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2003.07.15 | 科技

翻開2003年《數位時代雙週》的「台灣科技100強」排名,一共有6家數位相機廠商上榜,從上游零組件,到下游組裝,數位相機族群是台灣新崛起的勢力,其中表現最優異搶下第5名的,就是做ODM的華晶。
根據資策會ITIS指出,2002年數位相機和傳統相機還難分軒輊,但今年將會是數位相機銷售量大幅超越傳統相機的關鍵時刻。

**趨勢來了!一個資訊新秀的誕生

**回到1995年,當時掃描器是台灣驕傲,出貨量位居世界第一。擔任掃描器大廠全友電腦副總經理的夏汝文,在掃描器產業深耕了10年,但他看到卡西歐推出的全球第一台數位相機,心裡馬上有個聲音喊著:「趨勢來了!」帶著多年在資訊業歷練的經驗,配合裕隆集團的資金,夏汝文開始他的創業故事。
「台灣一定能成為數位相機產業的要角,」華晶總經理夏汝文創業時就決定,要成為掌握關鍵技術的ODM廠商,他分析,日本廠商目前在技術上領先,但是數位相機內部的系統,需要數位訊號控制晶片、影像處理和軟體三方面的技術整合,台灣沒有理由輸給日本。
8年後的今天,數位相機年年兩位數的市場成長率,成為引人注目的台灣資訊產業新秀。
數位相機在產業發展初期,擁有傳統相機技術優勢的日本廠商主導市場,但是在產業步入成長期之際,量產需求會使得關鍵技術逐漸標準化,下降的售價壓縮生產毛利,加上數位相機原理與台灣原有的資訊基礎可以相結合,這時擅長標準化生產的台灣廠商機會就來了。

**機會來了!卡到絕佳的戰略地位

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「傳統光學相機裡頭沒有軟體,所以我們和日本很難比,」夏汝文分析,到了數位相機,這個差距會慢慢縮小,「光學相機有70%的價值來自硬體,數位相機則是70%的價值來自軟體,剩下的30%才是精密光學、精密機械和機構設計這些台灣比較弱的地方,」他說,這是台灣可以發揮的地方。
專注在技術研發,讓華晶在2002年卡到一個絕佳的戰略位置。
「就連全球市佔率第二的日本品牌奧林巴斯(Olympus),都得向專業晶片設計公司(如德儀、Zoran)買控制晶片,」而華晶靠著在美國招募的10人晶片設計團隊,成功開發出控制晶片技術。

**功課來了!培養自主技術

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夏汝文說,華晶不是只做組裝,還有自己的研發部門,自己設計晶片,自己寫軟體,慢慢把能力培養起來,「自己做控制晶片不止能省下一台5美元的成本,」夏汝文說明,最難做的還是在最後調整色彩這個部份,要調出對的顏色,需要很多因素配合,掌握住每一個環節,才能在最後把最好的色彩調出來。
為了鞭策研發人員,每年夏汝文都會以日本廠商的技術水準來要求研發部門。
夏汝文舉例,前年華晶生產的相機,4顆電池能拍50張照片,去年進步到2顆拍50張,今年要做到2顆拍100張,「研發聽到都會先喊不可能,」夏汝文堅持,「沒有不可能的事,去拆人家相機研究!」

**挑戰來了!日本走1步華晶走2步

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「佳能(Canon)往前走1步,華晶必須走2步。」指名向日本相機大廠的技術看齊,華晶的口氣不小,「台灣廠商不能永遠在小池塘裡撈魚,」夏汝文說,目前市場高度成長,等著接美日品牌商釋出的OEM訂單也吃得飽,但是3年後產業步入成熟期,如果缺乏研發設計實力,將會落入流血的成本競爭。
華晶不止在技術上緊追日本,連生產線的規劃,也向日本取經。夏汝文指出,數位相機的款式變化愈來愈豐富,舊有的流水型生產線,由於在產品轉換上,往往需要花費2天的時間,一來一往之間,嚴重影響生產效率。
經過研究後發現,日本廠商以數人組成的工作單元取代生產線的「細胞模式」,只要30分鐘就可以完成產品線的轉換,於是決定投入7億台幣資金,請來從Sony退休的日本工廠顧問,為將在2004年啟用的昆山新廠進行規劃工作,「估計能提升30%的工作效率,而且節省30%的空間使用。」夏汝文表示。
一切向日本看齊的結果,讓華晶在客戶開發上大有斬獲,除了美系惠普和柯達委託華晶設計生產之外,今年拿到日本大廠奧林巴斯(Olympus)300萬畫素機種的訂單,讓華晶成為第一個「打入日本圈子」的台灣ODM數位相機廠。
「日本廠商特性跟美國很不一樣,美國人喜歡標準,但日本公司是的特性,你出一個產品規格,我一定要搞一個不一樣的,所以ODM廠商很難用傳統代工模式來打天下,」夏汝文說,這也就是華晶在成立之初,選擇風險較高的設計生產之路的原因,「這樣才能永續經營。」
不過,就在情勢一片看好之際,5月初市場傳出奧林巴斯訂單並未如期出貨的消息,讓華晶的股價受到影響重挫,創下去年底上市以來的新低。夏汝文承認,跟日本廠商的合作,的確面臨不少新的挑戰,「很多的細節要求,跟美系廠商很不一樣,」他表示,第一次合作難免需要磨合,但對華晶未來的發展而言,這是相當寶貴的經驗。
晚餐時間,研發部門仍舊人聲鼎沸,工程師們吃完便當,繼續把玩拆解的相機或是群聚討論,台灣ODM業者要更上層樓,研發,是唯一的路。

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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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