稜研科技跳脫毫米波代工框架,靠兩大策略走向海外!為何說要當「亞洲版Google」?
稜研科技跳脫毫米波代工框架,靠兩大策略走向海外!為何說要當「亞洲版Google」?
2021.08.24 | 5G通訊

毫米波新創公司稜研科技創立七年,自2020年底完成3億元A+輪融資後,公司團隊迅速從20人擴張到50多人。不僅如此,還一手掌握KDDI、富士通大廠訂單,並與歐洲太空總署密切合作,旗下配合的經銷商高達20家左右,就連大多數只賣自己產品的國際級經銷商thinkRF,也破天荒銷售稜研科技產品。

稜研科技是一家以毫米波(mmWave)設計技術為核心的新創公司,提供5G封裝天線(AiP)、天線模組(Antenna in Module,AiM)與空中下載(OTA)測試方案供應商。

稜研科技展示XBeam OTA量測方案,自動化機台是與鴻勁精密合作,但現場不給拍照,此圖為官方提供。
圖/ 稜研

這家才成立7年的新創公司能受各大廠商喜愛,歸功於背後的兩位靈魂人物——創辦人張書維與林決仁。他們有著相似的成長背景(同為中研院天文所),一個人主攻硬體設計方案,一個人則發揮軟體長才,在這種極需高度軟硬整合的5G毫米波設計領域,恰好碰出完美火花。

在創業過程中,張書維和林決仁的分工也不斷調整。稜研科技非一家純軟體或純硬體的公司,要將軟硬體整合起來做成一項產品,在設計開發過程上會延伸許多問題,同時又有銷售、採購、付款等管理和營運層面的工作要處理,談及此處張書維不禁感嘆,「很慶幸我們可以分工做這些事」。

從高通到Google,稜研的商業策略大轉變

其實最初稜研是以成為亞洲版的高通為目標,積極耕耘旗下5G毫米波模組方案,將產品技術發揮到極致,而後銷售至全球。如今稜研則以Google為目標,與張書維商業策略思考的轉換息息相關。

稜研科技創辦人張書維。
圖/ 侯俊偉

他談到,最初稜研是以硬體角度切入市場,但經過幾年市場洗禮後,發現布局通訊產業應該以應用端的角度看待,找出需要被解決的問題,而非單純賣產品,最重要的價值在於背後的數據力量。

就如同Google一樣,即便他們擁有硬體開發設計的能力,但在產品銷售與規劃時,大多從應用的角度看待,並且大量進行數據分析與研究,提供消費者(如免費搜尋)或廣告用戶(像是導流技術)雙贏的方案。

而這樣的概念也呼應到稜研產品設計的走向,例如,OTA測試產品除了幫助廠商測試毫米波訊號之外,更有價值的地方是使用這些量測數據資料,協助廠商提升製程、良率,透過數據的力量增加產品的價值。

張書維認為,台灣半導體應逐漸跳脫代工的思維,找出更多Value Add的機會。特別是通訊產業是一個門檻極高的產業,若只執著於代工生產,最後很有可能淪於殺價競爭的局面,被取代性極高。也因此,稜研科技近年不在只是將重心放在硬體設計的研發,同時也側重於軟體、量測系統上的開發,期能從晶片設計、模組開發套件到量測系統等不同層面注入量能,為產業提供一套完整的毫米波方案。

不過張書維也笑道,無論是成為高通或Google,兩者都非常優秀,稜研更看重的是這兩家公司背後的成長背景、商業模式的建立,以及如何掌握自己在全球某個領域的地位與話語權。

積極拓展海外版圖,稜研定出兩大營運重點

再過不久,稜研將迎來創業十年的里程碑,在此之前,張書維訂立為期三年的營運目標,預期接下來將以拓展海外市場為主,目標8成營收來自海外,從近期與國際大廠thinkRF和是德科技相繼發布的合作消息,即可看出延伸觸角到海外市場的野心。

迎接2024年即將到來的毫米波市場,稜研一方面積極專研自身技術,同時也強化海外布局的策略,目標總體營收8成來自海外市場。

為了實現海外業務拓展的目標,張書維提出兩大營運策略。首先是要讓稜研科技開始有實際的獲利來源,目前毫米波商用化發展尚未完全成形,許多基礎建設仍處於POC或研究階段,張書維預期2024年毫米波才會開始有實際效益出來,這也意味著在此之前,AiP產品類型商轉放量時間還須等候一段時間。

為彌補毫米波市場成形前的營收空缺,稜研陸續發布毫米波射頻系統開發套件BBox,以及OTA測試工具,協助5G業者進行前期的產品設計與量測,並加速其5G方案的生產速度。

張書維透露,其實一開始投資人對此策略非常不諒解,認為與其分心開發新產品類型,賺取少量營收,何不專心於AiP的研發,待毫米波市場機會來臨時,加大馬力全力衝刺。

然而在維持營運的考量下,稜研仍毅然決然投入毫米波射頻系統開發套件與OTA測試產品,而事實也證明市場上的接受度頗高,包含台灣的智易、日月光,以及日本KDDI和國際多個國際學術單位也都相繼採納。

第二策略是強化稜研在國際市場的話語權,並且獲得業界廠商的認可。張書維談到,這部分除了持續加深開發套件與OTA測試工具的完整度外,下一步將持續募資擴大營運規模,以取得與業界大老同席而坐的入場卷。

也就是在募資之後,將繼續強化稜研既有的毫米波強項,例如AiP模組的開發與設計,結合台灣完整的產業鏈,提供CP值最高的AiP模組方案。

由左自右分別為稜研科技創辦人張書維與林決仁。
圖/ 侯俊偉

另一方面,將同步提出一套讓廠商認識、信任並且看中的提案,如何讓客戶買單是最終目的。張書維分享,當初與thinkRF合作時,即面臨到廠商要求要貼牌稜研產品,以代工方式進行合作的爭議,經歷的雙方不斷的溝通協調,稜研成功說服thinkRF以直接代理的形式合作。他自豪地說,此次的合作對稜研來說是一個極具指標性案例,有了這樣的實戰經驗,也讓團隊知道稜研已具備步入國際的資格,而此合作案也預計在9月正式上線。

責任編輯:錢玉紘

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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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