以穩搏大，從傳統產品中挖出金礦|數位時代 BusinessNext

從獲利看，去年營收7億的茂達，十足是個小公司，不過，專注類比IC技術本領的茂達，帶來的卻是產業的另一個希望。
由於類比訊號（聲波、光波、溫度等）就像海波浪一樣，具有連續性的特質，每個細微的變化，都會影響最後產品的表現，因此在設計時，必須經過相當複雜的計算，不像數位訊號只需區分出0與1的差別，相對運算較簡單，比的是產品推出的速度與彈性，在設計上，類比IC更仰賴經驗，加上毛利高，因此類比IC往常都是歐美日大型整合元件廠的天下。
這也是觸動陳善南創業想法的最大原因。
原是漢磊科技廠長的陳善南，曾經多次到日本等地拜訪松下、三菱等客戶，試圖爭取IC代工的機會，在聊天中發現，日本客戶雖認同台灣降低成本的能力，但類比的獲利驚人，客戶並不願意為了小成本，讓技術外流影響更大的獲利機會，「當時一片4吋的類比IC晶圓可以賣到3000美金，而DRAM只有400美金，價差很驚人吧，」陳善南說。

**高毛利的機會

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除了產品具有高毛利誘因外，晶圓廠出身的陳善南也觀察到，台灣IC設計業成功的主因在於晶圓代工廠的全力支援，而1996年時，台灣晶圓廠正由6吋廠轉型至8吋廠，「6吋廠的產能，一下子會閒置不少，這對需要特別製程的類比IC來說，是個利多消息。」
陳善南分析，不像數位IC追求更先進的製程技術來降低成本，類比IC講求的是製程準確度，所以必須花費較大的工夫與晶圓廠進行協調，空下來的產能，正好可以協助業者做新產品的開發，「我當時就在心中醞釀，也許這是個機會。」
製程出身的陳善南坦承，對於IC設計，他是個門外漢，因此在創業之初，許多朋友並不看好，陳善南還記得，他向一位朋友募資時，朋友跟他說：「那我就投個20、30萬試試看。」輕蔑的口氣，讓陳善南只跟他說了句「這點錢我自己拿得出來，我不需要你同情」，從此再也沒跟這位朋友連絡過，連他的太太，也是在陳善南向漢磊遞出辭呈的那天，才知道陳善南準備創業，想反對也來不及。
不像多數IC公司往往以拉出某一公司內團隊的創業模式，沒有設計團隊班底的陳善南，改從強調產品規劃及市場潛力入手，先吸引實力雄厚的股東，再尋找人才，「做生意是很現實的，有了錢再找人相對容易，」曾待過台積電、工研院、並負責執行工研院次微米建廠計畫的他，靠著在半導體業界的多年經驗，最後找到東元及台達兩大股東的支持，開始投入音頻放大及電源管理的市場。

**先求有業績表現

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茂達最早推出的音頻放大IC，主要功能就是控制調節聲音訊號的放大，可應用於CD-ROM、隨身聽、NB 的耳機產品，終端產品看起來不是那麼新奇，卻讓茂達得以站穩創業的腳步，並在去年開始轉虧為盈，還搶下國內5成以上市場，「我一直相信簡單就是美，能賺錢就是好東西，而且小公司一定是先求業績，」陳善南說，創業最怕的，就是讓員工及投資人陷入無盡的等待。
目前茂達共有員工100多人，其中工程師就佔了8成，陳善南也了解台灣技術仍居於落後的現實，近期也積極在美國矽谷設立據點，以縮短技術落差。
除了茂達之外，IC設計的重量級廠商如聯發、瑞昱、威盛無不投入資源在類比的領域，面對強龍的動作，陳善南並不十分擔心，「大公司有大公司的成長瓶頸，我們有我們生存的考量，」他指出，重量級廠商由於資本大、資源多，可以花時間培養高毛利的通訊基頻與射頻市場，但對茂達來說，「我們必須有可以立即獲利的產品，兩者在市場的選擇上並不衝突。」穩定電源管理的IC產品，正是茂達今年的重頭戲，線性穩壓的IC產品，已經獲得國內一線主機板廠商的青睞，至於未來的產品規劃，陳善南說，還是以電源管理為核心。

**成功，急不得

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英國保誠投信研究員黃耀德分析，IC設計的核心競爭力不外乎產品及技術，在市場缺乏明星產品刺激的情況下，具有前瞻性或新題材的公司，自然會受到矚目，茂達投入的電源管理市場雖然比較缺乏爆發力，但市場相對穩定，也因此目前吸引包括茂達、立錡、沛亨等業者投入。
「雖然我們也很希望很快成功，但像聯發這樣4年內就大成長例子畢竟太少，做類比IC真的急不得，」陳善南指出，由於類比IC具有設計和測試難度高、產品認證及生命週期長、人才養成不易，同時在設計少有標準型產品，加上所採用的雙載子製程（Bipolar）並非台灣晶圓代工廠的主流（台積電及聯電多為CMOS製程），整體資訊產業發展也不過20年的台灣，類比IC算起來還在起步的階段。

**累積拼戰的動力

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雖然技術上仍有待克服，不過，陳善南對未來仍是信心十足，他指出，台灣資訊產業所採用的類比IC主要都是以進口為主，由本地廠商提供產品所佔的比重仍少之又少，在台灣產業聚效應的帶動下，加上至少比國外便宜10%的成本優勢，成長的空間仍很大。
日前推出一系列電源管理整合型IC，與茂達正面競爭的立錡科技，內部人員表示，就目前的技術層次，茂達並不十分突出，但打著「第一家公開上市的類比IC公司」，的確在股市內創造出一個好題材，有助於吸引人才及資金，擴大營運格局。
「上市也是策略運用之一，」陳善南說，IC設計公司沒有技術，是不可能在市場上存活，但要給投資大眾還有員工一個明確的方向願景，「這樣大家才會有拼戰的動力嘛，」陳善南笑笑地說，「我的任務就是讓公司及股東都賺錢。」
在茂達的身上，又再次看到「有速度、夠勤奮、善拼價」的台灣競爭力。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。