大立光單季EPS、毛利率雙寫新低!林恩平首度鬆口:加強車用佈局,已列入2023新廠產能
大立光單季EPS、毛利率雙寫新低!林恩平首度鬆口:加強車用佈局,已列入2023新廠產能

光學元件大廠大立光於8日在線上舉行法說會,第2季因匯兌損失逾12.3億元,等於吃掉近1個股本;單季EPS下滑至22.07元、毛利率下探60.33%,雙雙寫下多年新低。大立光執行長林恩平表示,雖然8月訂單量能見度仍不夠完整,但隨著 車用量及規格提升,大立光也積極布局車用市場,內部已規劃專責團隊

針對第2季營收表現,林恩平指出,主要受產品組合較差緣故,除了缺料外,也因為品牌新機推出延宕,進而衝擊到公司營運。因為半導體成本增加,導致部分客戶在成本考量下,採取高規設計、低規成本策略,找上多家廠商比價,由低價者取得訂單,「而大立光為滿足產能利用率,不排除也會接手中低階產品生產訂單。」

即便如此,林恩平強調,雖然會積極爭取中低階產品,但大立光的策略還是以強化高階品的競爭力為主。他指出,依然有很多客戶重視影像品質,要求高規格產品,「今年下半年還有高階7P及8P鏡頭產品,將陸續出貨給新客戶,年底前不止1家客戶進入量產。」他也透露,8P鏡頭在去年就已經量產了一個機種,客戶反應不錯,今年還有新的設計導入,可望提高解析度、增加畫素,9P鏡頭還在設計階段。

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從大立光的第2季產品出貨量來看,以1千萬畫素(10MP)鏡頭占比最高,超過50%。
圖/ 大立光

規劃專責團隊,主攻大客戶出貨

電動車市場發展急速,外界紛紛關心大立光在車用鏡頭的佈局。林恩平也首度鬆口,「因為車用量和規格提升,內部已規劃專責團隊佈局車用市場,現階段也會以大客戶為主。」他觀察,因應客戶自身成長急速,開出的規格也紛紛提高。尤其觀察目前許多汽車廠商,大多採用光學鏡頭在環艙系統、先進駕駛輔助系統、抬頭顯示器等,用量勢必遽增。他也強調,大立光秉持服務大客戶的精神,從未停止研發,和客戶在合作車用光學產品上會更密切。

林恩平指出,針對在車用鏡頭組上需導入的模造鏡片,大立光已將產能佈局列入2023年完工的新廠設計規劃中。不過他也強調,「我們會考慮與一線供應商合作,由內部生產,但目前仍會以出貨規模較大的產品為主。」因此,少量多樣化的車用鏡頭產品,大立光依然會視訂單情況評估生產。

tesla 特斯拉 電動車
隨著電動車市場發展急速,大立光接下來也將與大客戶合作,投入車用鏡投佈局規劃。
圖/ flickr cc by Steve Jurvetson

看好VCM與鏡頭合一,2023年將擴大VCM生產

先前因蘋果新一代iPhone考量縮短供應鏈,主要鏡頭將採用鏡頭組裝VCM(音圈馬達),而大立光的主力產品即在結合鏡頭與VCM,提供小型化及更高整合度的解決方案,先前也已獲蘋果認證,成功打入iPhone 13供應鏈。林恩平說明,將VCM與鏡頭組兩個綁在一起,由同一家供應商做,有助縮短生產周期、減少耗損並提升良率。

林恩平指出,若大立光要做到VCM與鏡頭組合一出貨,大立光集團旗下的大陽科技就可向內提供VCM貨源。他接著強調,為了不影響毛利率,會與大陽科技以交易模式來認列VCM營收;但由於VCM毛利率本身就較低,如果拉低規格,毛利率也會隨之下降。不過,他也認為,有些客戶還是相當重視規格,將兩個綁在一起生產,毛利率應會持續往正向成長。

雖說可為客戶帶來優勢,目前客戶反應又是如何?林恩平指出,目前大立光是全球唯一能夠生產VCM和鏡頭組的光學廠,「但對客戶來說,如果讓這樣的出貨模式達成一定規模,勢必會被『綁死』,使成本管控上有壓力,這是客戶目前存有的顧忌。」但他強調,將持續努力推動VCM和鏡片結合的產品,透過產能擴增、逐步說服。

如此一來,大立光是否會擴大VCM生產?林恩平回應,因目前VCM產能不大,大部分還是外購,「但若現在就要擴大VCM生產,得另租廠房生產、時程不符效益,會將相關產線納入2023年台中新廠規劃。」

iPhone
iPhone 13即將於9月發布,大立光的主力產品即著重於結合鏡頭與VCM,提供小型化及更高整合度的解決方案,先前也已獲蘋果認證,成功打入iPhone 13供應鏈。

展望第3季,林恩平表示,雖然8月已有部分客戶已經下單,看起來訂單情況預期比7月好,「但客戶不像過去信心滿滿的下單,整體8月表現還有待觀察。」他推斷,主因仍脫離不了供應鏈缺貨情形,但客戶自身對消費市場的信心也會影響下單意願,進而以實際銷售量來拉貨。

責任編輯:蕭閔云

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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