樺漢秀黃金股東陣容!宣布Google成4.6%策略投資人,和碩廖賜政:元宇宙發酵,AR眼鏡客戶催「快量產」!
樺漢秀黃金股東陣容!宣布Google成4.6%策略投資人,和碩廖賜政:元宇宙發酵,AR眼鏡客戶催「快量產」!
2022.01.04 | 3C生活

編按:1月4日
樺漢股東臨時會通過4880張私募股募資案,策略投資人也正式曝光,為Google International LLC,認購金額為226.92元,預估斥資10.7億元取得4.6%股權,結盟意味濃。
樺漢10月宣布與Google Cloud全球策略合作,2021年第4季起,透過把Google Cloud、Google Workspace、Google Glass等創新科技整合,打造「智慧工業與智慧城市」商業模式,將與國際前20大一線客戶共同推出智能物聯網(AIoT)平台服務,除預料「智慧製造」領域將率先看到成果,也將與合作夥伴共組「3+3雲地整合服務」國際大聯盟。
樺漢的合作夥伴都十分顯赫,2021年8月才宣布引進聯發科、威盛、威鋒、卓毅貳投資等,合計認購其所發行15億元私募公司債。

11/12
元宇宙熱,和碩鴨子划水早在5~6年前就承接AR/VR眼鏡訂單,執行長廖賜政11日表示現在每一家客戶都在催「盡快量產鋪貨」,2022年產品大量產機會大,且客戶不只一家,若元宇宙發酵將對和碩有相當幫助,他自豪地說「因為我們已不是大學生。」

和碩是Google跟Apple AR眼鏡的ODM廠,由於掌握相關技術(先前有光碟機及光學投影等機光電技術業務),和碩卡位早,廖賜政也坦言,AR眼鏡是特別產品,組裝跟調整技術都跟光學有關,和碩因累積多年知識,得到好幾家客戶青睞。

童子賢試戴虛擬實境頭戴式裝置與背包配件。James Huang攝影。.jpg
和碩從VR頭盔做到AR眼鏡,投入超過5年。圖為董事長童子賢戴自家研發的VR頭盔。
圖/ James Huang攝影

廖賜政表示,和碩代工的AR眼鏡除消費娛樂應用,也有商務跟工業面產品,他舉例,半導體業者如台積電若要裝設備,期望速度加快,但若機器設備原廠工程師因防疫無法馬上來台指導建置機台,透過AR遠端教導在台工程師協助裝機,可以縮短時間加快工廠開工。

廖賜政表示,疫情期間這種遠端工作模式正廣泛被應用,舉電梯維修為例,若戴上AR裝置就不需要工作手冊,就能遠端告知現場人員如何維修,可以適合許多人不必親自到場,就能即時聯絡後台的應用,泛及商業工業,在節省人力物力面有很大商機。

過去AR眼鏡訂單量不大,組裝難度高,故利潤不差,廖賜政坦言因為基期低,2022年有機會大幅成長,2023年機會更大,但他也強調目前還不知道客戶規劃,有可能快也可能延後。

樺漢進軍工業元宇宙,目標10%市佔率

鴻海集團旗下樺漢科技11日也同樣談到AR眼鏡在工業應用的商機,董事長朱復銓表示,10月宣布跟Google Cloud合作「3+3 雲地整合服務」國際大聯盟,將整合第二代AR智慧眼鏡(Google Glass enterprise edition 2)與Google Cloud、Meet、Google Workspace等功能,在工廠及物流等工業應用提供創新的「智慧工業與智慧城市」生意模式。

樺漢也證實,第二代AR智慧眼鏡原由富士康代工,後續將由樺漢代工,目前正在送樣做概念驗證中,樺漢集團內物流工廠也都有在試。樺漢指出,工業元宇宙AR與VR相關硬體市場規模2020年達1500億元,幾年內將突破2000億元,樺漢初階段目標要取得10%市佔率。

(圖說)樺漢(6414)Q3營運報捷!稅後歸屬於母公司淨利年增逾3成,前3季稅後EPS 8.98元,
樺漢Q3營運報捷!前3季稅後EPS 8.98元,計畫搶灘工業元宇宙(IMVS)龐大市場商機,正式邁向IPC 3.0新紀元。圖左為董事長朱復銓、圖右為總經理蔡能吉。
圖/ 樺漢

朱復銓表示,由於樺漢雲端地端新商業模式出來後,很多國際大企業都對樺漢有興趣,都想投資,因此1月4日將舉辦股東臨時會,發行5000張私募股引進策略投資人。

和碩第一階段墨西哥廠擴建啟動

因應特斯拉銷售需求,和碩11日也宣布擴建墨西哥生產基地,預估相關建設整改工程、新建廠房及生產設備費用約1.64億美元,今年和碩資本支出擴張,2022年也將維持高檔。

廖賜政表示,墨西哥廠投資規模將有兩期,1.64億美元是第一階段,將搬移自動化產線,故今年底前就可以有營收貢獻,後續還會配合客戶做第二階段投資,而該墨西哥廠將是和碩僅次於上海廠的第二大車用電子工廠,將服務3家客戶,而非外界只關注的一家龍頭。

TESLA SHANGHAI
特斯拉持續擴大工廠產能。
圖/ Tesla

廖賜政表示,車用市場跟消費電子不同,以車型計算,供應鏈都跟著車行走,電動車生命週期5~6年,燃油車更達10年,和碩做的是車內最機密的控制器部分,所以是客戶很重要的供應商,目前每年均雙位數百分比成長。

而除墨西哥,和碩也持續擴大越南跟印度產能,是2022年主要投資領域,但台灣中國也都有擴廠計畫,印尼在佈局兩年具經濟規模後,已經開始獲利。

關鍵字: #Google #AR
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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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