蘋果的一次要求讓它發現痛點,南台灣新創富比庫如何解決困擾電子業50年的難題?
蘋果的一次要求讓它發現痛點,南台灣新創富比庫如何解決困擾電子業50年的難題?

提到電子業工廠,腦中浮現的畫面也許是精密機械、無塵衣、高速電腦或是代表「工業4.0」的AIoT設備,但不管有多先進,卻仍有一塊難以想像、高度依賴人工的流程——電子設計自動化(EDA,Electronic design automation)。

電子產品誕生前,必須經過「電子設計自動化」,就好像今天一定要把紙本地圖數位化,並且把地址標上不同景點類別,大家才可以開始運用導航功能。

「光是一張電路板可能就會有上百個零件,但是現在是用人工的方式,把一頁一頁的PDF檔案讀完後才輸入資料庫,所以要設計完一支手機,大概也要花上半年到一年的時間。」富比庫創辦人暨董事長黃以建說:「所以我們要推動這個產業的數位化。」

蘋果的一次要求,才發現電子零件設計還在紙本時代

在成立富比庫之前,黃以建在矽谷創辦了3C電子設計公司PalPilot,替Intel、蘋果等大廠做零組件及電子線路圖的設計。

「其實那時候,沒有人認為全人工的設計流程是不方便的。」黃以建笑著比喻:「就好像在Google Map與智慧型手機出現之前,大家也不覺得看紙本地圖有什麼不方便的,直到某一次蘋果找我們幫忙。」

當時,蘋果希望PalPilot可以幫忙處理更多的EDA資料,黃以建才發現,EDA人工數位化的作業方式,難以負荷突然且大量的作業量。

黃以建解釋,EDA之所以難以數位化,以及高度重工的地方在於,由多位工程師處理同一份說明書

電子零件規格書
過去都是人工把無法編輯的PDF電子零件規格書,轉換為數位資料。
圖/ 富比庫提供

由於不同的工程師對電子說明書的關注重點並不相同,例如線路工程師可能只在乎通訊協定、傳輸頻率、電壓等資訊,而外觀設計的工程師則在乎硬體規格、耐熱程度等等,工程師們只會把自己需要的資料數位化。這還只是在一間廠商內部發生的事情,如果放大到整個產業來看,就是一個零件會被多家廠商的不同工程師分別數位化。

更何況,說明書的內容又多又繁雜,兩顆不同零件之間可能只差在一個位置不同,人工作業很容易就會辨識錯誤,對廠商來說就是一大成本。

既然整份規格書包含整個零件設計所需要的龐大資訊,若單純依賴人工作業進行讀取辨識,勢必為產業產生大量不必要的成本,這正是富比庫想要翻轉的事情,「我們的核心價值在於導入自動數位化技術改善耗時費工的人工轉換流程,讓企業能專注投入創新研發」黃以建說。

數位化不只是把數字Key進電腦裡,還要考慮設計流程

單純把紙本或PDF檔案的說明書轉換成可以編輯的數位資料,聽起來並不困難,共同創辦人暨執行長陳怡婷卻道出了實際狀況:「一個零件數位化,平均需要3小時左右的時間。」

為什麼需要這麽久的時間?陳怡婷表示,電子零件設計時,一定要考慮到零件上各個接點的距離與位置,所以說明書上的線路圖也要進行數位化,然而,同一顆零件用在伺服器或是手機上,使用的生產機器就會不一樣,所以圖檔的描述方式也會跟著不同,這就是數位化的門檻。

富比庫的服務FPK Studio,運用深度學習與NLP(自然語言處理,Natural Language Processing)技術,辨識說明書上的文字、圖檔與表格等資料後,再把這些資料轉換成為目前各設計廠商普遍會用到的描述方式。

廠商只要在FPK Studio上傳自己需要的說明書,由富比庫依照規格書建置滿足需求的數位資料,完成後廠商即可下載使用。

目前FPK Studio採取的收費模式是SaaS,以廠商每個月下載的零件數量為收費標準,「我們的優勢就在於,跟市面上的設計廠商保持緊密關係,還有黃董事長過去的經驗,所以我們可以很快地知道市場上需要什麼樣的零件需求。」陳怡婷說,包含蘋果、微軟、Google和台灣電子五哥的其中三家,都是自己的客戶。

這家面向全球的企業,始於高雄。「我們會從高雄開始,也是因為當時陳怡婷他們的技術讓我感到驚艷。」黃以建笑著說,當時矽谷的工程師人才對Google、Facebook仍然比較嚮往,相較之下,台灣也有實力不俗的工程人才,因此在2015年回鄉尋找新事業的合作夥伴,「我那時候希望以產學合作的方式開始,我提供經驗、實驗室提供AI技術,第一站就是高雄應用科技大學,跟怡婷他們合作起來也非常愉快。」

先吃下設計廠商市場,再打通零件製造商

但是富比庫還有更大的野心。

「我們未來想要打造像是Google Map的商業模式:使用者不付費,由上游的電子零件製造廠商付費。」黃以建說,他希望未來富比庫成為電子零件設計的主要曝光平台,上游廠商為了讓下游的設計廠商購買自己的零件,所以必須在富比庫上傳說明書,讓下游設計廠商下載、訂貨。

「現階段我們仍需要擴張自己在設計廠商的客戶數量,只要把這個循環打造起來,我相信整個電子產業可以更智慧。」黃以建說。

富比庫核心成員代表
富比庫核心成員,左起為技術長長范姜昱翔、CAE應用服務部副理林昆佑、富比庫創辦人暨董事長黃以建、富比庫共同創辦人暨執行長陳怡婷和雲端平台技術研發部經理方景立。
圖/ 富比庫提供

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本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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