冒險搶下破10億台電智慧電表大單!通訊新創優必闊獲台杉領投1.5億元A輪募資
冒險搶下破10億台電智慧電表大單!通訊新創優必闊獲台杉領投1.5億元A輪募資

物聯網新創優必闊(Ubiik)於今(28)宣布,獲得由台杉投資領投的500萬美元(約為新台幣1.5億元)A輪募資,且台杉科技基金合夥人吳錦城(首圖左)將加入優必闊擔任策略顧問。

此輪資金將用於優必闊全球事業的擴張,包括AMI(Automated Metering Infrastructure,智慧型電表基礎建設)系統、物聯網能源解決方案,以及電信技術物聯網等業務。

「我們現金流去年轉正,已經是開始獲利的公司,本次募資更注重的是策略性意義。」優必闊執行長彭天豪(首圖右)說。

吳錦城曾任工研院前瞻技術指導委員及顧問、資策會顧問、宏碁集團獨立董事,在美國科技及通訊界擁有豐富產業經驗,更曾4度創業,打造4間加總市值1,800億元的企業。優必闊期望在吳錦城的加入後,在公司方向與國際版圖的拓展上添加助益。

冒險投入台電智慧電表標案,打下前進日本基礎

以通訊技術起家的優必闊,手握低功耗廣域網路(LPWAN)通訊國際標準「Weightless-P」的技術,公司也聚焦開發Weightless™軟硬體解決方案。

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圖/ 蔡仁譯攝

不選擇近年較為熱門的物聯網通訊技術,如Sigfox、LoRa等,彭天豪解釋道:「這些技術掌握在別人手上,我們都從大公司離開了,要創業就不能只喝湯。」2016年創立的優必闊,除了彭天豪之外,技術長佩提葛宏(Fabien Petitgrand,上圖右)也同樣是從電子紙公司雲創通訊而來。

Weightless™最大的優勢是「雙向傳輸」,以電表來說,除了終端電表將用電資訊傳到控制中心之外,也可以由控制中心發出要求到終端電表。技術可用於工廠、停車、路燈、讀表、農業等,因此優必闊也在創業初期積極接觸智慧路燈、智慧農業、智慧工廠、智慧讀表等大大小小的項目。

2017年的時候,台電力推AMI智慧電表的標案,「我去讀台電需要的spec(規格),發現是我們可以做的。」看到機會,彭天豪投入了公司所有的資源,「的確是很大的冒險,但我們nothing to lose。」

優必闊智慧電表控制器
優必闊的裝置裝在智慧電表上,讓電表擁有傳輸數據的功能。通過台電的技術考驗後,拿下破億元訂單。
圖/ 優必闊

因為台電的需求相當嚴苛,必須達到99%的讀表成功率,且需要雙向通訊,採用技術過關後再招標的方式,「有點像是聯考,需要考試來證明技術。」最終歷經一年的技術測驗,通過的廠商有中華電信、斯其大、亞太電信等,優必闊也順利過關,後續幾年下來陸續取得破10億元的台電標案、預計安裝超過60萬具電表。

「但這只是第一章。」彭天豪笑著說,在有了台電的案子後,不只養活了優必闊,海外的需求也不斷接踵而來,優必闊也跨海取得日本電信商的信賴,接獲金額不小的訂單,「有了台電的經驗,練過功了,跨海嘗試也是一拍即合。」不過,他也坦承海外市場的難度很高,需要更多的成功案例才能打開知名度,也不排除找尋代理商合作。

除此之外,優必闊也不只做終端的電表、設備,也提供平台系統,「只做元件,總有一天會被邊緣化。」彭天豪說,以智慧電表領域為例,優必闊的平台也提供了資料庫、前端介面、數據分析及設備管理等功能,可用來分析蒐集的數據資料,並管理通訊系統設備,成為從終端設備到雲端服務的垂直整合物聯網方案公司。

現在,優必闊也陸續踏入了晶圓廠、半導體廠,嘗試在智慧工廠的能源管理與環境系統中證明自己。

從電表到電網、從控制器到基石

談到優必闊,吳錦城分析道:「做電表,把全世界的電表生意搶走這種雄心壯志還遠遠不夠。用物聯網的角度來看,通訊技術解決的是最後一哩路(last mile)的連結問題,以及搜集數據的管理和分析,這樣說起來的願景就相當不同了。」

電表的確是很重要的終端設備,但當高度超越設備本身,可以讓一間企業往前走一大步。全世界現在都在往EV(Electric Vehicle,電動車)走,任何充電、輸電、儲電都有機會變成優必闊在智慧電表累積下來的延伸與銜接,進一步到社區電表、智慧電網的結合。

「要從電表的controller(控制器),到電力傳輸的anchor(基石)。」吳錦城說。

有趣的是,許多物聯網、雲端公司的英文名稱都是「ub」開頭,優必闊也不例外,「畢竟大家都希望『無所不在(ubiquitous)』,所以都會用類似的開頭。」彭天豪笑著說,優必闊已經在台灣、日本、美國設有辦公室,逐步往國際市場前進、往無所不在邁進。

責任編輯:蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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