從技術移轉到生態鏈的合作
從技術移轉到生態鏈的合作
2002.12.15 |

我要先澄清一個很重要的觀念,技術移轉並不是件壞事,不要覺得技術移轉很沒面子,其實可以不必這樣想,我們應該是說,首先要承認,我們在5、6年前,台灣TFT-LCD的技術的確是落後於日本跟韓國,但在那時候,台灣資訊產業像CRT顯示器或是筆記型電腦,在全球的佔有率已經非常得高,都是50%以上,可是TFT-LCD卻是受制於日本韓國,台灣沒辦法自己提供,所以在當時我們在思考,有什麼方法可以很迅速地在短時間內,建立台灣在這方面的基礎。

**站在巨人肩膀上

**我常常在講,達到這樣的目標,就必須踩著巨人的肩膀去跳,這樣才會跳得高,就像我們小時候爬牆,底下必須要墊個東西,才翻得過去,所以技術移轉很重要的目的就是,用錢來換取時間,在很短的時間內把必要的基本功夫練好學會。
在這幾年裡,其實可以很清楚看到這個策略的效果,以今年來看,台灣TFT-LCD產業,在全球的佔有率已經超過了1/3,在5、6年前,我們是什麼都沒有,一切都是零,有了基礎之後,要再發展自主技術,就相對地容易一些。
不過在尋求技術的自主的同時,不一定要和原來的技術母廠切斷關係,而是說如何透過合作,達到一個比較平等的地位,來做共同研發的工作,以充分利用雙方的資源。我們在談技術的時候,談的不光是技術的移轉,它有可能是更多的策略上的合作與支援。
很多人會關心企業如何拿捏移轉與自主技術的比例,從技術移轉的角度,友達跟IBM或是日本松下的合作,是採取一次性的轉移,之後友達就開始做獨立的研發,所以在我們接IBM技術的第二年,我就跟研發的同仁說,「我們要斷奶了!」,當然同仁一定會擔心,但經營企業在某些時候就必須展現決心,我記得1999年7月,我們第一個廠蓋好開始量產,8月的時候就決定蓋四代廠,真的是一年就自己來了,有人問我,怎麼會有這麼大的決心?因為只有這樣,公司同仁才會相信公司是玩真的,而不是說說就好,也才知道接下來的方向。整個說起來,過去3年多來,包括我們第四代、第五代的廠,都是友達自己建立起來的,這證明當初的技術移轉接得還不錯。
接下來是說,有很多的關鍵技術,還有產品應用的發展上,我們也在思考可行的方向,以及小規模的技術合作,這就不是移轉,而是採取合作開發的模式。
舉例來說,TFT-LCD的應用,最早只在所謂的IT領域,但現在應用的範圍是愈來愈大,已經延伸到消費性電子產品,相對地所需要的技術範圍就很廣泛,電視就是一個明顯的應用,所以像是廣視角、畫面表現流暢的處理技術,還有影響畫面訊號呈現快慢的應答等等,怎麼樣做到跟目前CRT一樣的品質,都是需要突破的地方。

**互利共生的合作模式

**
至於怎麼樣提升合作的層級,這當然會跟公司的體質、規模等議題有關,像中華映管所採取的方式是跟日本三菱擴大專利技術的範圍,坦白講,這種模式還是偏向傳統的技術移轉,但對友達來說,我們現在最急迫的工作,還是怎樣趕快建立起標準化的技術平台,將良率、品質各方面,提升到一定的水準,形成一個有紀律及執行力的團隊,把自主技術的基礎打得更深更好,然後再以選擇性的方式,進行合作研發。
TFT-LCD產業一直是個資本密集與技術密集的產業,最近外界也一直很關切五代廠的議題,從資金面來看,友達已經在紐約上市,資金都已經到位,所以在財務面上算是滿穩當的,在技術面,我們在1997年就開始研發,已經有第四代的經驗,所以我們可以很快地進入第五代,從第四代到第五代,基本的工夫不會差太多,只是當玻璃基板的尺寸變大後,製程方面當然要隨之調整,不過對友達來說,並不是太陌生的工作,3年前我們就成立了製程技術開發小組,很典型的例子就是ODF的液晶注入技術,如果說現在才開始研發,那就來不及了,在建立自主技術的過程中,大家對於研發的重要性,都有一定的體認,最困難的地方還是在於如何找到最好的人才,這往往是可遇而不可求的,研發這件事,是沒有辦法有捷徑的,一定要找到最好的人才,然後從最根本做起,才會產生出想要的結果。
除了找到對的人才外,面對各種不斷推陳出新的新技術,怎麼樣用系統化的方式去管理、評估也是在建立自主技術過程中的重要環節,在組織上,只要發現有潛力的技術,我們就會獨立出一個技術小組,跟現有組織分開,讓他們全力地投入,比如說我們在3年前從電漿顯示(PDP)小組,獨立出OLED的團隊,同時也把一代廠空出來,提供研發人員進行相關的實驗工作。
我們有個技術總監的職位,配合10多位相關主管所組成的技術委員會,以及半年前的成立的策略規劃室,3個單位從資源的取得、市場變化等方面進行整合,友達現在是一個有規模的公司,時常會有新技術來跟我們接觸,但公司資源有限,總是要經過嚴謹的評估,特別是策略規劃室,我們希望這個單位能從一個更全面的觀察,決定公司下一步的動作。
最近我們新成立「友達科技中心」也是基於相同的思考,只有透過更積極的方式,企業的體質才能改變,說實在的,如果只是比產能,在3~5年間台灣業超越韓國很不容易,與其強攻對手的強項,不如從技術的角度切入,開一條新的路徑,把戰線拉長拉深,而且相對於產能的投資,技術的風險雖然也不小,但總是會累積出成果。
台灣、日本以及韓國在TFT-LCD這個產業裡競爭很激烈,但現在產業也講求互利共生,所以我們相當樂見與日本間有更多的合作機會,特別是日本對於應用面的掌握,還有整個產業生態鏈的完整性,都是台灣目前能力還不及的地方,所以未來雙方的合作,也許可以從過去單一企業間的技術移轉及聯盟,擴展到整個生態鏈的合作,是接下來可以再思考的方向。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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