未來新產業背後的一群最佳後衛
未來新產業背後的一群最佳後衛
2003.06.15 | 科技

幾乎有超過10年的時間,全台灣的鎂光燈都聚在新竹科學園區,在台灣中部默默發展的許多「傳統產業」,格外顯得孤單。標榜奈米、生技、航太、精機的中部科學園區,相對於2008年國家發展計畫中「北IC、南光電」的定位,名聲似乎也沒那麼響亮,「中部的機械產業聚落具備國際級的競爭力,卻被嚴重忽略,」研究台灣中部企業多年的東海大學社會系主任陳介玄大感不平,「這些公司現在已經很有成就,未來更有潛力,卻長期沒被當成重要的策略性工業。」

**已經足夠開創中部產業的第二春

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一出台中市區,從烏日到大雅,在馬路邊的透天厝後面,可能就隱藏著好幾家不起眼的工廠,「台中的機械產業是整串的,具備綿密的支援網絡,」精密機械研究發展中心總經理詹炳熾解釋,這些協力生產網絡不光在台中工業區,從木工機業發達的豐原、神岡、后里,到小型機械密集的太平,或加工出口區的潭子,台中周圍具備整叢茂密的機械產業群聚。
「台中地區成熟的機械產業網絡,已經足夠開創中部產業的第二春,」陳介玄認為,中部的產業發展從來不是國家有意設計或規劃的,而是自發性形成的,具備高度的零細化分工特質,「但產業也有機會從受制於人的自發型網絡(spontaneous network)群聚,升級為更主動的建構型網絡(constructive network),許多自創國際品牌的零組件公司已經證明。」
陳介玄分析,不管是汽車或自行車的零組件,或者光學儀器中的馬達或齒輪,許多立基在中部的公司,不只是被動地承攬國際大廠的訂單、或在本地形成分工網絡而已,甚至能主動結合其他國家製造出來的零組件,「很多產品不見得走大量標準化的方式,但台灣公司一樣為這些零件自創品牌,這種國際化的動力,正是台灣產業的特色。」

**準備好為新產業一路相挺

**機械產業也將成為中部地區其他產業最好的「後衛」。「中科是研發能量的火車頭,而周邊的機械設備產業,是早就準備好要掛上的車廂,」詹炳熾認為機械產業負責提供生產工具,製造業不管要往哪個方向走去,都需要機械產業的支援,「模具、零件生產、工具機,永遠有市場,」詹炳熾篤定地說。
工研院經資中心的產業分析師劉信宏分析,台灣的3C產業每增加1000萬的生產產值,應該就需要337萬國產機械設備的投入,但目前卻仍有許多設備仰賴進口,「半導體及光電元件材料業,現在台灣的機會偏低,電腦資訊及通信業更有待加強。」劉信宏認為,台灣的機械設備必然要升級,「傳統機械要進入高精密機械的領域,才能擺脫大陸低價機械的競爭。」
30年前,台中縣市老糖廠、林場的機械維修需求,開啟台中機械產業的種苗;從過去鞋業、自行車業、輪胎,到現在的光學零組件、精密機械,下一個台中的明星產業可能是奈米、生技或航太。當新科技還在暖身的時候,大台中區域的機械產業聚落已經火力全開,準備迎接下一個30年的全新挑戰。

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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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