雲豹能源興櫃掛牌!從蓋太陽能開始壯大綠能版圖,Google、玉山金都是客戶
雲豹能源興櫃掛牌!從蓋太陽能開始壯大綠能版圖,Google、玉山金都是客戶

協助過Google、玉山金控在台購買綠電,並兩度與美國貝萊德實質產投資團隊簽署太陽光電合作案,實力備受國際大咖肯定的雲豹能源,在19日正式登錄興櫃,掛牌參考價每股70元,旗下服務涵蓋發電、售電、儲電,更跨足水資源再利用,看準全球淨零排放的大趨勢。

雲豹能源成立於2016年,初期從事再生能源電廠開發、投資設置、維運管理,並在2020~2021年間快速以轉投資模式跨足離岸風電、儲能、水處理市場,背後股東還有POS系統製造商伍豐科技(9.94%)、化工廠和益(9.31%)的支持,逐步建立起綠能版圖。

雲豹能源董事長賴勁麟指出,「隨著環保趨勢成為國際間共識,台灣作為全球產業鏈的一員也必須緊跟國際腳步,積極發展再生能源應用。」

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雲豹能源1月19日登錄興櫃掛牌,董事長賴勁麟(中)帶領高階主管,對外宣示轉型為再生能源整合平台服務商。
圖/ 雲豹能源

看準光、風兩大市場,蓋全台最大漁電共生電廠

從營收來看,雲豹能源2021年全年度合併自結營收為21.55億元、年增919%,創史上新高,去年上半年每股稅後盈餘(EPS)為1.06元。從去年營收占比來看,以太陽光電80.69%、儲能12.8%、水處理4.6%、其他1.82%,順利轉型為再生能源整合型平台服務商。

目前雲豹能源開發持有太陽能案場遍佈全台12縣市,總量逾300MW,61%為屋頂型案場,曾在2018~2019年與美國貝萊德實質產投資團隊簽署70MW、115MW的太陽光電合作案。

更超前部署於台南北門投資建置全台最大123MW漁電共生戶外場域,預計年發電量將達1.8億,其中10MW的綠電已由Google認購,該案場預計在今年底完工。

雲豹能源漁電共生
雲豹能源位於台南市北門區漁電共生案場,不僅是全台最大的漁電共生案場,也是Google在台灣買的第一度綠電,預計2022年底併網發電。
圖/ 雲豹能源

離岸風電部分,雲豹能源在2020年投資葉片廠天力離岸風電跨入離岸風電市場,在去年與再生能源開發商上緯新能源、鑄件大廠永冠能源成立離岸風電國家隊,不只計畫投入國內Formosa 4、 Formosa 5兩座離岸風場開發,更一起進軍日本開發離岸風場,拓展國際市場。另外也與台亞共同開發440MW離岸風場,爭取第三階段的區塊開發風場。

雲豹能源指出,未來開發再生能源上,雲豹能源將以魚塭、太陽能複合式的魚電共生案場為主;並投入第三階段的區塊開發的離岸風場,看準未來2026~2035每年有1.5GW開發容量的市場。

以轉投資壯大綠能版圖,切入儲能、水處理市場

除了再生能源電廠開發外,雲豹能源往下延伸到售電、儲能市場。看準台灣綠電採購需求,雲豹能源成立售電子公司「天能綠電」,已取得經濟部能源局核發售電業執照,雲豹能源跨足售電業,希望打造發電、賣電一條龍產業鏈,目前雲豹能源開發持有太陽能電廠逾300MW,且持續開發風電等多樣化再生能源,作為綠電轉供。

天能綠電將提供客製化綠電轉售服務,協助用戶找出最佳用電組合方案。目前客戶橫跨金融、半導體、電子、紡織及化工等產業, 已於2021第四季完成玉山銀行首筆綠電轉供,年發電量約360萬度。

由於再生能源不穩定的特性,可與儲能系統達到相輔相成的作用;加上台電透過建立電力交易平台,規劃儲能系統參與輔助服務市場,預估2025年儲能建置目標將達到1GW、2030年達到6.5GW,未來儲能市場商機可期,雲豹能源也轉投資儲能系統整合商台普威(雲豹持有台普威62%股份)切入儲能市場,除了取得台電調頻輔助服務(AFC)儲能標案外,並於去年10月取得台電路園變電所9億元的儲能系統標案,預計今年完工。

雲豹能源從太陽能跨入離岸風電、儲能市場,若以裝置容量來看,由於離岸風電還未有建置實績、儲能也在起步階段。目前雲豹仍以太陽光電為主,若以2021年底台灣太陽能累積裝置容量達7.65GW計算,雲豹開發持有太陽能電廠逾300MW,市佔率約4%。

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台普威看好台灣儲能市場發展,於去年8月陸續成立桃園、台南、台中運維調度中心,每年可支援運維量達300MW以上。
圖/ 台普威

此外,去年台灣面臨百年大旱的缺水問題,水處理議題備受重視。雲豹能源在去年7月投資入主煒盛廢水(雲豹持有煒盛廢水70%),並在去年10月、12月陸續取得「台北市污水下水道場站設備更新工程」2.5億元標案、「桃園國際機場西側污水處理廠暨管線新建工程」18億元標案,未來瞄準工業廢水、民生廢水再利用以及海水淡化處理,看準循環經濟的市場。

雖然再生能源屬於重資產、技術門檻高,但雲豹能源透過轉投資方式取得技術,並一步步補齊綠能事業版圖。

雲豹能源總經理趙書閔說,「台灣擁有獨特的地理環境,以及堅強的技術,在2050淨零轉型浪潮下,再生能源與綠電勢必會成為台灣經濟與產業發展的重點成為市場新秀,綠能資本市場將更加熱鬧。」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #再生能源 #綠電
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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