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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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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