「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難」
「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難」
2007.01.15 |

對正在就讀交大光電所博六的韋安琪來說,三年前去德國哈根(Hagen)擔任國際交換學生一年的時間,是她博士班最難忘的經歷。哈根大學位於德國科隆附近,是全球光學理論的發源地,其中多位老教授,是國際光學理論的權威。
「在德國所學,回來台灣還沒機會用到,但這一年卻大開眼界,」韋安琪形容。其中,讓她最大的收穫,則是親眼見到德國人做學術的態度,每一道研究、推論的過程,都是思路清晰、邏輯結構完整,做研究一定要窮究到最基本的理論基礎,她分析,就由於這套嚴謹的學術訓練,讓她從這群老教授身上獲益匪淺。儘管已經回到台灣,但與德國方面的聯絡並沒因此中斷,她舉例,後來回到台灣,實驗室在光通訊領域的重要設備鑽石加工機中,發現可用高分子塑膠材料取代石英做為元件,她把這個發現請教德國那邊的教授之後,成功完成開發,有效改善成本與生產穩定性。

**在美日各有一項專利

**
交大是台灣最早成立光電所的大學,時間達二十六年,多年來,一直是台灣光電產業人才的搖籃,研究成果也深受產業重視。交大電機學院院長謝漢萍指出,在二○○三年由交大電機學院出面,邀請工研院以及面板廠商共同成立顯示科技聯合研究中心,由廠商出資共同和交大合作研究,以專利聯盟(patent pool)的方式,開發五年以後的應用技術,並依此在全球各地申請專利,彌補過去面板產業技術深度不足,時常因專利侵權而被國外競爭對手控告的局面,包括友達、廣輝、華映等面板廠商都參與其中,所開發的專利廠商則有三年使用權。除此之外,華映也在去年,捐贈交大一座大樓「交映樓」,作為產學合作研發的基地。而光電所的博士班學生,要研發出自己的專利則為畢業重要條件之一。
這幾年,由於交大陸續與光電產業建立起產學合作研發的模式,韋安琪陸續參與過友達與華映的研究專案。其中,華映的研究專案以開發有機發光二極體(OLED)為主,為期兩年的時間,她主要研究的是光學設計領域,目前已成功研究出兩種方式,分別在美、日各有一項專利送審中。

**希望結合學術與商業

**
在與華映的合作上,實驗室大約每二到三星期,會與華映相關的研發部門討論一次。她指出,由於光電是跨領域的整合,藉由團隊討論的腦力激盪,有助於克服研究領域專精造成的發展過窄的局限。藉由與廠商的交流當中,也讓她能參與更多跨領域研究的機會,在前端做研究之際,結合對其他領域的理解,研究架構可因此更大影響也更深遠。
「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難,」她指出。一般來說,做學術研究重視想法的原創性,做產業研究重視商業價值,往往重視的方向不同,很難兼顧。韋安琪特別強調,在參與華映的研究專案上,華映給予的空間很大,並沒有要求研究成果馬上就能應用在產業上,而是希望能把應用的時間拉長,做更前瞻的研究,相對地,在學術上的價值可因此兼顧。
在全球光電產業中,SID(Society for Information Display,資訊顯示年會)是最頂級的技術論壇,這幾年,在交大結合廠商合作研發之後,交大在二○○五、二○○六年分別在SID發表了四篇、十二篇論文,成長幅度深受國際矚目。可以預見的未來,像韋安琪這樣優秀的光電人才持續投入,將讓台灣的光電產業更具國際競爭力。

往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓