隱形冠軍都不隱形了!四零四科技跨過百億元里程碑,如何建生態系拼工廠「一網到底」?
隱形冠軍都不隱形了!四零四科技跨過百億元里程碑,如何建生態系拼工廠「一網到底」?

「我們後來發現,隱形冠軍不能再繼續隱形了。」四零四集團(Moxa)台灣區總經理林世偉出席時效性網路設備(TSN)發表會,展示智慧製造成績,並預告2022年還會有更多公開活動,會後接受《數位時代》訪談,聊到34年來從極度低調走向積極曝光的動機。

四零四科技雖已是亞洲第一大、全球前3大工業乙太網路設備業者,在工業串列通訊及網路設備界早有一席之地,但由於做的是B2B生意,除直接面對超大型客戶,許多服務都透過經銷系統,圈外Moxa名氣就較難以廣為人知,為爭取更多人才加入,集團決定改變策略。

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四零四集團(Moxa)台灣區總經理林世偉(中)。
圖/ 王郁倫攝影

最顯著一個改變是2021年3月四零四總部從新店搬到新莊,自購的大樓也將開始動工興建,空間規劃將由員工共同決定,「我們知道未來遠距跟居家辦公會是趨勢,員工可以選擇在家上班,因此更希望打造一個讓員工想來上班的環境。」

除了薪水,還有什麼吸引員工來上班?林世偉表示,他們發現是「成就感」,因此四零四特有的文化是「鼓勵同仁可以做想做的事情」,包括創業,過去最高峰時期四零四集團擁有6~7個子公司,都是員工創立,近年才收斂為「艾易」(工業網通)及「艾智」(工業電腦及工業輸出入設備)2大事業群。

2018年是四零四科技營收首度衝破100億元的重要一年。創立34年,四零四科技除了2020年曾因全球疫情業績一度頓挫,否則這家「從不上市」的科技公司創業迄今,業績不僅不曾衰退,全球員工人數現在更已經突破1300人,在桃園八德擁有一座工廠,100%台灣製造。

低調亞洲一哥,強打「工廠一網到底」

2021年除總部搬遷,四零四科技也宣布跟展碁國際合作,強化台灣工控業務力。

目前四零四業務已覆蓋83國,專注「邊緣端」基礎設施解決方案,包括工業運算、邊緣連網,累積已有7100萬台工業設備透過四零四產品上網,「以前工業設備上網率低,但現在自動化需求,設備上網需求一直提升」四零四集團艾易科技總經理邱皓雲說。

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最新的時效性網路 (TSN) 及通過CC-Link IE TSN認證的智慧製造應用方案。
圖/ 王郁倫攝影

不只未來5年工業連網產業年複合成長率達8~12%,另一方面,疫情也讓今年工廠遠端連網需求增加。

艾易科技就是集團內部創業的一個事業群,專注工業網路基礎設備及網管軟體開發,10日當天,艾易科技發表獲得CC-Link IE TSN(開放式架構的工業現場通訊協定3.0)認證的智慧製造方案,並邀重要伙伴三菱展示落地實績,邱皓雲表示,1GB頻寬跟高可靠安全度是這個標準兩大優點。

時效性網路(TSN)是四零四大力推動的工業網通國際標準,首重時間的精確性,在訊號傳輸時效敏感度高的應用場域比方交通號誌或軌道交通,有好的效能展現,其次,能統合現在各種工業乙太網路通訊協定(如Powerlink、Profinet、CC-Link等),讓上述設備可以跨規格串連。

工廠採購設備往往面臨各廠牌網路連接埠規格不一的痛點。舉例來說,Powerlink設備只能連Powerlink設備,若採購CC-Link設備就因不互通,工廠被迫拉第二條網路線串連CC-Link相關設備,機台越多網路越複雜,但如今TSN交換器能跨串Powerlink及CC-Link設備,讓工廠以「一網到底」方式,讓產線上的一顆感測器可以一路通上雲端。

這個好處是管理很便利,網路不用拉很多條,太複雜且容易出錯,當然也有資安上的顧慮,邱皓雲說。

廣招百人團隊,經營生態系伙伴關係

「現在我們是生態系的做法」邱皓雲解釋,也因此四零四會跟許多工業伙伴(如三菱)合作,雙方共同開發及測試TSN產品,也由於工業端重視設備相容性,賣得都不是標準品,也因此生態圈也就格外重要。

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今年跟展碁合作。
圖/ 展碁

目前四零四全球業務均勻,最大的是歐洲,營收比重也僅20%,台灣5~6%,其次還有亞太、中國、美國市場,台灣因為工業自動化區需求較高,工控應用比例超過20%,比例較全球均值略高。

這家由師大附中404班5位校友一同創業的工業網通廠商如今將邁入35歲關鍵年,在人力銀行開出近百人職缺,向軟硬體工程師張開雙臂,為了求才,這家隱形冠軍將如何改變形象躍上人力舞台?

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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