力拚日本,點亮顯示科技新世代
力拚日本,點亮顯示科技新世代
2003.07.15 | 科技

近兩年來,TFT-LCD如同平地一聲雷,成為台灣科技產業中,最受人矚目的族群之一。在友達、奇美等台灣廠商,與韓國Samsung、LG力拚產能規劃、資本投資的瘋狂競賽之外,由仁寶持股32%,與統一、東元等集團共同在1999年12月成立的統寶光電,正以鴨子划水的姿態,默默布局下一個世代的TFT-LCD面板技術。
位於苗栗竹南的統寶,與其他台灣同業採用的非晶矽(a-Si)技術不同,統寶以開發低溫多晶矽(LTPS)的面板技術為主力。LTPS最大的優點,在於更輕薄、更高亮度、反應速度更快、更為省電,符合筆記型電腦、手機、PDA、數位相機等產品的需求。根據DisplaySearch估計,今年全球PDA中使用LTPS面板的比重,將從去年的24.1%提高為50.7%,同樣的趨勢,也出現在數位相機(47.3%提高為52%)、手機(2.2%提高為7.2%)、筆記型電腦(1.6%提高為2.9%)上。

**革命還需努力

**「LTPS是一個技術還在不斷革命的新應用,」統寶執行副總經理吳逸蔚指出,非晶矽TFT-LCD的技術已經成熟,突破有限,台灣廠商的競爭主軸,是從日本廠商手中接過市佔率,與韓國廠商拚量產規模,「在LTPS領域上,統寶和日本廠商站在同樣的起跑點,韓國廠商則還搶攻不進來。」
「統寶最大的挑戰,不是LTPS的日本廠商,而是LTPS能否成為市場主流?」元大京華投顧研究部副理魏建發指出。目前TFT-LCD的技術成熟,製造良率與市場接受度都沒有問題,反觀LTPS,儘管擁有更強的產品優點,但目前連日本廠商都還在摸索技術,價格競爭力與市場接受度仍有疑慮。
然而,吳逸蔚則認為:「LTPS是一個具備『優雅成長』的產業,」正因為在短時間內LTPS的技術突破仍然看不到盡頭,「誰能突破,誰就能獨享一波成長曲線。」根據Display-Search統計,去年8月正式進入量產的統寶,在第四季拿下14.7%的市佔率,排名全球第4大,前3名分別為AFPD(22.8%)、Toshiba(20.6%)、ST LCD(17.1%)等日本廠商,統寶與前3大的市佔率及技術相差有限。

**集團力量扶持

**
「統寶剛起步,還需要以仁寶集團的力量,幫它填產能,讓它趕快站起來,」目前花極多心力在統寶的陳瑞聰指出,統寶有約八成的產能訂單,來自仁寶與華寶,預計到明年底降低至五成以下,而今年統寶最大的目標,則是要在年底前達到單月損益平衡,他估計,統寶真正起飛的時點,約在2005年。
對於統寶乃至於LTPS的未來,現在斷言仍言之過早。但過去無論是筆記型電腦產能移往中國,或是投入CDMA手機的研發,仁寶都以獨到的眼光,成為台灣廠商中動作最快的,而這次,也別太小看仁寶在LTPS的大膽布局。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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