台灣通訊業產值達3.9兆!MIC揭5G商用發展4大趨勢、供應鏈不可忽視的一大風險
台灣通訊業產值達3.9兆!MIC揭5G商用發展4大趨勢、供應鏈不可忽視的一大風險
2021.05.24 | 5G通訊

資策會產業情報研究所(MIC)於《34th MIC FORUM Spring新局》線上研討會中,由資深產業分析師鍾曉君以5G商用進程與供應鏈現況為題,包含了5G全球用戶的概況、5G產業的4大趨勢,以及台灣產業供應鏈需注意的風險。

全球5G頻譜持續開標,2025年5G連網數將突破2成

截至2020年Q4,已經有38個國家完成5G頻譜的分配。此外,還有個值得關注的數字,是2021~2022年間規劃毫米波(mmWAVE)頻段拍賣的國家僅17國,鍾曉君表示,主要是因為電信商對於毫米波的需求並不顯著,讓監管單位取消或延後相關的拍賣時程。

在用戶方面,全球的5G用戶也達到近4億人,其中以中國超過3億人為最多、美國則有1,500萬、南韓有1,300萬,而台灣截至2021年3月,5G用戶突破193萬人。展望未來的5G滲透率,將由南韓為首,接續為美國、日本、中國,到了2025年使用5G的連網數將突破2成。

在商用的終端方面,仍以5G手機為最大宗,5G終端產品超過700款,其中一半為智慧型手機,其他還包含無人機、相機、機器人、電視、相機、工業路由器等。

5G發展四大趨勢

趨勢一:電信商不同的部署策略

目前包含台灣在內,大部分的電信商都採用non-standalone的模式,就是沿用4G的基礎建設,只要加裝5G的基地台,就可以做到5G網路的覆蓋,優點是需要投入的成本較低,不過傳輸速率會受到一些限制。

但以南韓兩家電信:SKT與KT來看,在5G商用的部署策略上有些不同。SKT選擇慢慢從4G的基礎架構轉移至5G,KT則預計直接部署5G的核網與基地台。後者可以參考T-Mobile目前的狀況,的確部署了5G的相關設備,改善了可用性與延遲,但是在下載速度上卻可能輸給與4G共存的狀況。所以SKT選擇了慢慢過度的方式。

趨勢二:開放網路

Rakuten Mobile
樂天移動的5G在2020年9月部分地區開台,除此之外,其RCP也在全球擁有15家客戶。
圖/ Rakuten Mobile

樂天移動(Rakuten Mobile)提供雲原生平台(Cloud Native Platform)行動通訊網路,最簡單的說法,就是利用軟體升級,而非建置新的基地台來佈建、並處理5G訊號。

同時,樂天移動也野心勃勃地希望直接出售相關的解決方案,建立了Rakuten Communications Platform(RCP)平台,且平台上也讓第三方夥伴上架服務,如Nokia、中磊、Red Hat等,讓客戶進行挑選。

具有更加彈性、開放,且解放硬體綁死在同樣供應商等優勢,讓此類以軟體為先的5G商用佈建模式,非常值得觀察。

趨勢三:雲端大廠與電信商間更緊密的合作

必須先提到MEC技術。MEC是多接取邊緣運算(multi-access edge computing),直接用例子來說,現在自動駕駛如果要將資訊以傳統方式層層回傳到遠端伺服器,做完回應再傳回車子上,所耗費的時間過長,可能就來不及反應突發狀況。MEC則能夠直接處理資訊,免去傳至遠端伺服器,能更即時地反映現況。

這讓雲端大廠有了切入點,透過推出專用的產品並在邊緣基礎架構上與電信商合作,將平台嵌入其基礎架構。因此,未來可以看到雲端大廠不論是AWS、GCP或Azure,都會與電信商有更緊密的合作。

趨勢四:5G專網商機

中華電信、中華精測5G專網-智慧製造
中華精測是中華電信集團內首個導入5G專網的子公司。
圖/ 中華電信

5G專網被視為5G應用重要的一環,自然是電信商不可忽視的商機。不過,更值得注意的是,吃到這個商機的真的只有電信商嗎?

在德國、日本,政府都切入專屬的頻段並發放執照給非電信企業建構專網,德國包含BOSCH、Audi、BMW、Airbus;日本則是NEC、TOSHIBA、三菱電機、東京大學等,雖然還沒有明顯的進展,但對電信商來說,勢必會有一些排擠效應,能否提供給企業完整且理想的解決方案,甚至涉入的更多,而不只是單純的協助部署的角色,可能是未來必須思考的方向。

通訊設備產值雙位數成長,缺料等問題成供應商風險

而最後,展望未來,受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎),以及中美貿易戰、科技戰的影響,2020年全球通訊設備產值達到5,816億美元之規模,下滑8%;但2021年在行動裝置領域市場復甦(5G手機換機潮)的帶動,加上5G電信網路與資料中心等市場帶動下,全球通訊產業預估將成長15.7%,達6,731億美元。

對於台灣通訊業者(包含行動通訊、無線通訊、有線通訊)來說,未來整體成長也有望達近10%,達到新台幣3.9兆元,最受惠的可能是通訊關鍵晶片,包含手機基頻與射頻、無線網路、乙太網路、寬頻網路等業者。但必須注意的是,在供不應求、貿易戰、疫情的三方夾擊下,缺料、交期拉長、原物料價格調漲等,都是營運可能的風險。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #5G
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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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