誰是台灣工業設計概念股?
誰是台灣工業設計概念股?
2003.05.01 | 技能

雖然,「工業設計」概念目前對國內多數企業來說,仍屬「說得多,投資少」階段,這次《數位時代雙週》邀請五家證券或創投業者產業研究員,多數也直指目前現況:「工業設計人才還是以歐美為主流,台灣即使有,多數對盈餘貢獻度也還不明顯,影響力尚未充分發酵。」但他們也列舉出許多已有工業設計概念,其產品設計所流露出的質感與時尚流行味,登上國際舞台卻也同樣不遜色的企業。
如以1984年成立的明基來說,原本只專注於電腦周邊等產品,1994年在一片眾人遲疑的眼光中跨足通訊領域,自行研發手機。明基可說是從桌上型電腦的PC市場、資訊家電的IA到無線通訊的手機市場,一路緊貼消費市場脈動的企業。從2001年底自創品牌的明基,從LCD顯示器到鈦合金手機所流露出的時尚感,預計今年將擴增至70多人的設計團隊功不可沒。
不僅手機產業如此,在數位相機也可看到同樣情形。論到數位相機產業,普立爾、華晶的產量規模都各擁有一片天,但從這塊殺戮戰場中切出利基點,專攻低階畫素的天瀚科技卻值得在工業設計中記上一筆。天瀚靠著把數位相機做成筆型或拇指膠囊狀,讓消費者第一眼看到產品時,眼球就不自覺地被產品外型所吸引。

**比美觀、比輕薄短小、也比創意功能

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美商中經合集團董事總經理丁學文觀察,當電腦走向資訊家電或消費電子(也就是通稱的CE)已成為趨勢時,能吸引終端消費者目光流連的「工業設計」的重要性將更容易被凸顯,「工業設計不只是比誰的外觀設計吸引人,也在比誰能把多項功能整合在一起,又做得輕薄短小吸引人,」他如是點出工業設計的重點。
平常就對工業設計議題相當關心的丁學文,不但對什麼產品曾獲國際設計大獎如數家珍,也將國內電子廠商投入工業設計的方式分成幾種:一是像華碩一樣擁有自己的研發設計中心,培養自己的設計班底;二是將工業設計重任委外設計,如國內的廣達電腦,其外觀設計是委由世訊科技(Era Design)來設計,而這家位於內湖,仍值掛牌輔導期的公司,「一旦掛牌,這將是國內第一家純以工業設計為核心競爭力的掛牌公司,」丁學文點出這家公司的特殊性。
而另一種累積工業設計實力的方式,則是透過辦設計比賽來網羅人才,如丁學文指出,光寶去年針對大專院校學生舉辦工業設計創新大賽,雖然目前尚未有明顯讓人驚艷的產品推出,但藉此吸納、累積設計人才的動作卻值得留意。

**以設計加值切入產業供應鏈

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其實不只電子產業,頻頻往中南部探訪,長年第一線拜訪企業的前大眾投顧總經理,目前是呂宗耀八人投資團隊首席大將的張獻祥,也發現在一般刻板印象的傳產公司,「設計」的因子同樣已在企業中吐露出新芽。
張獻祥觀察,台灣許多企業之所以能贏得國外知名品牌青睞,如製造烤肉爐的關中、以窗簾起家的億豐或慶豐,或是將模具製造等台灣製造專長,與一群新加坡工業設計師完美結合的宏易鋼模,都是其中的明顯實例。
頻頻以犀利的觀察角度,點出散落於台灣各角落不為人知的競爭力地圖,呂宗耀所帶領的投資團隊,是國內第一個看出宏易爆發力的證券分析人馬。今年不到40歲的宏易執行長鄧炳成原是設計師出身,他在新加坡所主持的宏捷科技(Orca Technology)在國際享有盛名,「Motorola的V8088手機外殼,西屋的洗衣機外觀,都出自這個設計團隊,」張獻祥說,宏捷與台灣的宏易鋼模合併後改名為宏易精密,而台灣的製造開模能力,加上新加坡這組設計團隊,兩廂各有擅長的結合因而爆發出亮麗火花。

**了解生活型態才有好設計

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張獻祥觀察,工業設計是個整合物理、材料、力學以及美學、流行趨勢等的跨學科領域,這類人才的培養無法一朝一夕養成,目前來看不是來自歐美日等國民所得水準較高的國家,就是企業肯投注時間與精神,願意網羅各國優秀人才,甚至親自到當地親身感受那種文化衝擊。
「若不了解國外的Barbecue(烤肉)文化,很難製造出像關中那樣的烤肉爐」,張獻祥說,關中的董事長洪文照,就是在國外住了好幾年,親身體驗到歐美時常在自家後庭院烤肉的生活型態,才設計出可吸納燻煙,有別於台灣「用後即丟」的烤肉架,並能配合客戶需要進行改款,產品不但曾獲北美席爾斯(Sears)與威名百貨(Wal-Mart)等連鎖超市的「最佳供應商」肯定,甚至產品售後服務也由關中包辦。
不僅如此,以生產軟式窗簾、桌飾與衛浴用品的慶豐富,在張獻祥看來也是頗能掌握終端消費需求的企業。這家目前已把設計人員擴充至台灣20位、美國10位團隊的公司,今年還預計將在香港、大陸增加歐風設計人員以開發歐洲市場。他觀察,慶豐富擅長將各產品線的風格一致化,如根據浴簾的圖案與色彩設計,設計一系列色系能與浴簾相互搭配的衛浴用品,可說是典型從製造端走向居家裝潢設計層面的企業。
觀察這些受到產業研究員認同,潛藏於近千家上市櫃企業中的「工業設計概念股」,或許它們現今不是股市盤面上的資金追逐主角,但不可諱言的是,當大家都高喊競爭已進入微利時代,全世界都見識到中國大陸這個「超級製造工廠」所蘊含的廉價人力成本威力後,走過製造代工(OEM)、製造設計代工(ODM)之路的台灣,未來勢必得將過去的製造流程競爭力,一點一滴注入「設計」這劑「無法立即見效,但長期累積下來卻能根本改善體質」的營養針。

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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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