鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料
鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料

鴻海科技集團與碩禾電材於今(15)日共同宣布,雙方將透過股權合作,攜手開發電動車電池材料,以加速佈局電動車關鍵零組件,並搶攻全球電動車市場。

碩禾於今日召開董事會,決議以每股新台幣124.4元私募普通股10,000仟股,募集總金額為新台幣12.44億元。鴻海則透過子公司鴻揚創業投資股份有限公司參與碩禾私募案,共計8,000仟股,預計持有其增資後之10.54%股權,並成為第二大股東。

碩禾設立於2003年,係全球太陽能導電漿料一線大廠。碩禾持續縱向發展漿料所需之特殊原料、橫向發展節能產業所需之材料及半導體拋光與再生晶圓。近年來尤其積極布局電動車領域,除公司內部發展動力電池負極材料外,亦轉投資芯和能源、榮炭 (6555-TE)、及創奕能源,涵蓋動力電池正負極材料及電動大巴車市場。

因電池材料出海口的穩定性為碩禾發展關鍵因素,而鴻海正是未來電動車產業的關鍵廠商,故此次辦理私募案引進鴻海之子公司鴻揚創業投資股份有限公司為私募認購對象。

MIH聯盟
圖/ MIH聯盟

鴻海今年積極推動電動車MIH聯盟,集結了超過1600多家軟硬體夥伴,包括軟體巨頭安謀(Arm)和德國塑膠零件製造商Konzelmann等供應商,標準化、模組化、平台化的設計參考為業界首創,大幅降低電動車開發門檻,創造一個人人可參與的電動車時代。鴻海也充分運用其ICT的全球佈局、整合能力與速度優勢,成為主要車廠的合作對象,已經分別與全球第四大汽車集團Stellantis、美國新創車廠Fisker、泰國PTT集團、以及大陸拜騰、吉利等公司簽訂合作協定,分別從設計、關鍵零組件、次系統、整車製造等不同領域切入,以提供完整服務並打造電動車產業的新出海口。

碩禾於2009年即投入鋰電池正極材料並成立磷酸鐵鋰製造公司芯和能源,隨著芯和技術發展成熟及鋰鐵電池市場成熟,於今年進入量產階段。碩禾又於2014年因看好車用動力電池市場,投入鋰電池材料領域目前最高端的矽氧負極與壓克力型水性黏著劑,該產品在客戶端測試表現突出,產品特性良好。藉由此次私募引入鴻海的資金,碩禾將建立動力電池負極材料量產線。碩禾已經是MIH聯盟的既有成員,希望藉由與鴻海集團的上下游策略聯盟,並肩榮炭共同發展動力電池正負極材料,以利快速供應這一波電動車所需的關鍵電池領域,建構具競爭力的台灣電動車產業鏈。

鴻海近年積極佈局電動車產業,宣布「3+3」發展策略之後,即不斷在電動車領域拓展潛在的商機,繼2020年與台灣裕隆集團合資成立鴻華先進,以開放平台的理念成立MIH聯盟外,也陸續與拜騰、吉利、Stellantis、Fisker、以及PTT等國際廠商建立不同形式的商業合作模式。

此次鴻海認購碩禾私募股權主因有二,一是碩禾在現有的動力電池正負極材料擁有自主研發技術;二是碩禾電材近年積極開發電動車電池材料相關領域,此與鴻海之電動車產業具有上下游材料供應互補的綜效,藉由此次入股碩禾,鴻海逐步補足電動車動力電池領域關鍵拼圖,隨著一系列電動車關鍵技術到位,順利搶攻全球電動車市場。

責任編輯:錢玉紘

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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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