光寶科瞄準5大事業！擴大研發投資，明年車用營收有望破1成|數位時代 BusinessNext

光寶科瞄準5大事業！擴大研發投資，明年車用營收有望破1成

光寶科新上半年獲利83億元、EPS 3.57元，年增65%，獲利率與每股淨利皆創下同期歷史新高，隨著新團隊接手滿週年，提出5大主軸，將強化研發投資。

光寶科將強化研發投資，提供高價值產品

目前光寶科營收來源分成三大部門，包括光電部門、雲端及物聯網部門、資訊及消費性電子部門，營收占比為21%、27%、52%。未來瞄準智慧家庭、電動車、5G、雲端、智慧電網5大發展主軸，智慧家庭屬於光寶科既有生意，包含資訊與消費性產品；電動車則是光寶科近年瞄準重心，投入車燈、電動車充電產品；5G佈局企業專網的生意；雲端為資料中心，主要瞄準北美客戶；智慧電網主要開發逆變器（inverter）、能源管理系統，提供能源管理智慧化、效率化。

邱森彬表示，光寶未來追求優質成長，著重在毛利率成長，希望帶給客戶更有價值產品，未來會加強研發投資，第二季研發投資比重已超過4%。

從營運數字來看，光寶第二季合併營收406.8億元，季增8%，稅後純益40.3億元，每股淨利（EPS）1.74元，年增17%。上半年合併營收784億元、年增5%，稅後純益83億元，每股淨利（EPS）3.57元，年增65%；上半年營業毛利與營業淨利分別達147.1億元、59.1億元，分別年增15%與34%，在獲利率與每股淨利皆創下同期歷史新高。

展望第三季，光電、雲端部門都有雙位數成長

邱森彬表示，過去一年來獲利能力大幅提升，主要來自於新市場、新客戶以及新應用上有突破性斬獲。展望第三季，主要成長動能來自 光電、雲端及物聯網部門，兩部門有15～25%成長空間。

光電部門上，光電半導體、Mini LED背光訂單能見度到第四季，預估下半年會大幅度增長，車用電子方面，光寶科產品線包括LED車燈、汽車外部使用LED、車用鏡頭/相機感測模組、電動車充電樁等，其中充電樁已打入兩家美系新創供應鏈，預計今年第三季小量生產，大量生產集中在第四季、明年。

目前車用營收占比10%內，以車燈為大宗，接下來透過投入充電樁後，明年營收有望突破10%。邱森彬表示，電動車蓬勃發展，在生意上呈倍數成長，未來五年內的訂單都已到手，為確保明年出貨，IC關鍵零組件客戶已在今年下訂。

雲端及物聯網部門是另一個成長主軸，邱森彬提到，終端客戶放成長利多消息，受惠於新一代資料中心電源管理系統出貨放量。

不過，光寶科指出車用電子上仍有缺料問題，尤其是IC零件方面，可能會發生沒辦法按時交貨的情況，但先前都已有策略性備料，不至於影響太嚴重。

此外，為提升員工向心力，光寶科董事會也通過決議實施庫藏股，預計7/30至9/29買回4萬張股票，買回的庫藏股將轉讓予員工，回購總金額上限為35.82億元。另外董事會也通過2021年上半年分派每股2元的現金股利，強化公司經營績效與股東權益連結。

責任編輯：蕭閔云

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。