「台灣英特爾」威盛東山再起,背後推手是她!十年磨劍強攻3億輛車載商機
「台灣英特爾」威盛東山再起,背後推手是她!十年磨劍強攻3億輛車載商機

談起威盛電子(下稱威盛),想必大部分的人都不陌生。2000年初期,威盛曾靠著電腦CPU(中央處理器),叱吒全球市場,在當時被稱作「台灣英特爾」,擁有全球50%的系統晶片市占率,市值更一度逼近兩兆新台幣。

2001年,當時威盛競爭對手英特爾(Intel)提起訴訟,雙方纏鬥近三年之後,簽訂了10年技術授權合約,導致威盛的晶片組技術不再是獨家生意,這讓威盛頓失優勢。雖然之後陸續依憑著矽智財(IP)有所進帳,但也讓威盛失去過往的氣勢。

在這樣的情況下,威盛開始思考轉型的路徑。2012年,威盛決心切入需求日漸攀升的AI領域。檢視威盛的成績,截至今年7月為止,累計合併營收達50.82億元,創下14年以來同期新高,年增率為32.6%。

從巨人之姿跌倒,再爬起、轉身,一路的過程當然不簡單。而促成這一切的幕後推手,正是畢業於台大資管系、在威盛有23年資歷、現任威盛電子(以下簡稱威盛)智能產品事業部總經理吳億盼。

從小業務做起,一步步帶領威盛轉型

威盛是吳億盼大學畢業後的第一份工作,「來應徵的時候,根本連威盛的名字都沒聽過。」吳億盼笑著回憶當初到威盛面試時的情況。在威盛的前十年,吳億盼一開始是從業務助理做起,並逐步成為威盛在美國及台灣研發團隊間的溝通橋樑,轉型為PM(Project Manager專案經理)的角色。

當時,由於威盛與英特爾的訴訟,讓威盛決心切入嵌入式平台市場,調整戰略。威盛現任董事許偉德曾表示:「未來的資訊應用,將從運算導向轉入連結導向,重視的是寬頻的有線連結以及區域的無線網路,而這些應用將帶動嵌入式系統的需求。」

這意味著威盛將拓展產品組合,分散單押於晶片組的風險。在這樣的情況下,擁有統合銷售、研發兩端豐富經驗的吳億盼,也在2011年升任為嵌入式事業部總經理,發展嵌入式電腦裝置,並掌管威盛全球的研發、銷售、採購、產品和行銷業務。

吳億盼_威盛電子
圖/ 侯俊偉攝影

跌倒再起身,「台灣英特爾」開啟轉型二部曲

第一步:切入嵌入式平台市場

嵌入式電腦應用於控制、監視或輔助設備、機器或甚至工廠運作的裝置,這些場景在運算設計上也有別於一般電腦,需要能符合各種商用的需求,軟體還要能調整,威盛表示:「嵌入式和PC最大的不同,就是軟體比硬體還重要。」威盛也因此招募了許多軟體工程師。

嵌入式平台的發展,替威盛累積了一定的運算基礎和軟體人才,然而該如何運用這股力量,卻一直沒有解答。吳億盼透露,在較低潮的時期,公司內部都知道要朝AI轉型,只是怎麼轉、要往哪裡轉,卻一直都是難以回答的問題,「你必須聚焦在一個領域,否則長不出應用。」

第二步:人才、技術到位,強攻車載應用

幸運的是,威盛在2015年迎來了轉機。當時日本最大的計程車隊Japan Taxi看準威盛軟硬整合的能力,找上威盛發展智慧物聯網計程車系統,整合包含電源管理、導航優化和搜集車隊數據等項目,「我們當時沒有solution,是為了這個車隊去訂製的。」也是從這個時候開始,威盛開始認定,車載應用會是未來的重要應用。

吳億盼說:「我們研究過車子前裝市場 ( factory-installed products,指整車出廠時就會裝備的電子產品市場) ,但通常車廠要買的是你的零件,比較難以切入。」於是威盛便朝著後裝 (After Market Installed Products,在汽車出車廠後的零部件改裝) 去發展,「我們研究過,願意投資在IoT裝置上的,會是從車隊開始。」

綜觀來看,從CPU起家的威盛,本身就擁有IC設計能力,加上長年在嵌入式系統軟體技術的耕耘,包含影像及人臉辨識,能夠整合軟、硬體。而這樣的優勢,是威盛在轉型路上相當重要的武器。

威盛有何底氣切入車載?兩大優勢剖析

在確認即將發展智能產品後,威盛也在去年將嵌入式事業部改名為「智能產品事業部」,由吳億盼持續領軍。目前旗下主要產品包含智能車載、智慧工業、智能建築以及智能邊緣(AI邊緣裝置發展工具)。以近幾年的市場趨勢來看,吳億盼說,車用會是成長較快的領域。

有了物流車隊的基礎,威盛也持續探索更廣闊的市場。以堆高機為例,威盛近年在中國擁有不少訂單,包含長城汽車、雙葉汽車零件等都是客戶。在威盛的智能產品中, Mobile360系列中的AI雙向行車紀錄器,除能記錄堆高機前方的影像外,也可對內透過AI偵測駕駛是否有打哈欠、不專心等情形,還會發出警示音以提高駕駛警覺 。

堆高機雖然相較一般轎車規模較小,但仍具一定規模,「 中、美現在都各有百萬台的堆高機,是一種百萬級的應用。 」吳億盼也總結出兩項威盛能夠站穩市場的重點:售後服務和精準AI模型建造。

優勢一:AI模型、軟體持續更新,讓安全性維持同一水準

首先,既然轉型,商業模式自然也會跟著改變。 吳億盼分享:「這跟電腦賣出去就結束不同,你還要能提供服務。」服務指的是安全性是否能持續維持在同一水準,包含讓客戶了解如何更新軟體、AI模型是否能與時俱進等等。

廖建忠《堆高機2.0》.jpg
堆高機安全性,是當前ESG治理的一環。
圖/ 圖片提供 / 臺北市立美術館

其中重要性在於,隨著ESG(環境保護Environmental、社會責任Social、公司治理governance)重要性提升,工廠內部的員工安全,也被納入治理(governance)評估的一環,「但企業不可能什麼都開發,威盛的系統能提升安全性,幫助客戶達到ESG中『治理』這塊的需求。」吳億盼說。

延伸閱讀:無人車、監視器都能用,威盛聯手Lucid讓AI看得廣又「深」

作為威盛的合作夥伴,和泰豐田物料搬運黃總經理表示,威盛的確打中了市場痛點,「國際上已有安全性的標準,外商半導體客戶也會要求我們產品能符合。威盛對於人類行為資訊的擷取,能與豐田本身提供的系統互補,雙方互有長短。」此外,零事故企業在進行招募時,也會具有較大的吸引力。

這當中的困難點在於,威盛的新客戶並非科技公司,不見得知道什麼是CPU,「但他們會說,你這個(錄影)鏡頭會被美國司機用力打,要禁得起司機的重擊。」這也讓威盛必須改變方式,從「客戶需要什麼」來思考市場。換句話說,溝通的語言必須改變,因為這也是服務的一環。

吳億盼表示:「我如果是拿ODM(原廠委託設計代工)的心態來做,我們不僅會做得很小,也無法提供客戶要的價值,但這些公司是願意付錢來獲取服務的。」

優勢二:建立精準AI模型,減少客戶使用麻煩

其次,是精準的模型建立。 吳億盼分享,曾有個工人反應,明明沒有打哈欠警示音卻整路響起,讓他不堪其擾。「後來發現因為那個工人他留了落腮鬍,系統就判定為他ㄧ直張開嘴巴。」聽起來雖有趣,但倘若威盛無法處理這樣的細節,對於企業來說,將會造成諸多的麻煩,「一定要讓判定很精準。」

那麼,威盛的AI模型是怎麼建立的呢?吳億盼解釋,威盛的技術能透過少量的樣本,做出大量的情境模擬,再透過這些情境來生成AI模型,具體細節則不便透露太多,「這是我們的核心技術之一,所以即使別人做得出類似的競品,只要他的AI沒有我的精準,我們就依然有護城河在。」

不過,由於工程車輛的形狀都不同,要達到精準其實不容易,「像是日本的堆高機,操作人員都是站著,跟美國不同,我們的錄影角度就必須要能調到符合才行。」吳億盼笑說,她時常當空中飛人,穿梭在不同國家,為的就是到實際的應用現場察看狀況,以瞭解客戶真正的痛點在哪,才能回頭來優化產品。

從堆高機到採礦車,威盛瞄準3億台車載商機

從物流、堆高機站穩腳步後,威盛又進一步進軍重型設備市場,希望一網打盡所有商用車量,「工程車通常是奇形怪狀,環境很險惡。」吳億盼說,威盛是隨著堆高機、物流產業的推進,打好了基礎後,才進一步切入重型設備,「雖然車款長相不同,但原理大同小異。」

採礦車
採礦車上面,近乎看不見附近人物。
圖/ 吳億盼提供

其中,吳億盼對礦場特別印象深刻,「去到礦場,才會想說說:『蛤?原來會有這樣的問題!』」吳億盼以美國開採花崗岩、稀土等礦場公司為例,「光是一個開採公司,就有幾百個礦坑,但他們要的,是把出事的機率通通降到零。」

困難之處在於,採礦車一台近乎10公尺,相當於三層樓高,人一站上採礦車,根本看不見方圓幾公尺內的物品,加上採礦場通常都是漫天飛沙,能見度低,倘若移動中的機台旁邊站著其他工人,稍未注意後果將會不堪設想。

採礦車
圖/ 吳億盼提供
美國採礦場
吳億盼表示,採礦場經常是漫天飛沙,看不見周遭景物。
圖/ 吳億盼提供

吳億盼解釋:「這跟一般汽車只是A柱擋住的情況完全不同,有好多的死角都是難以想像的。」而這也是為什麼,精準的AI辨識在礦場這樣險惡的環境中,更為重要。

那麼,商用車市場的規模究竟多大呢?吳億盼分享,汽車後裝市場約有10億台,威盛則瞄準其中約3億台以上的商用車商機。

吳億盼也透露:「購買像開拓重工(Caterpillar)重型工業設備的客戶,就會使用到我們的產品。」另外,威盛的車載視訊系統已切入日系車廠供應鏈,並已開始與AWS(亞馬遜網路服務)聯手合作,建置雲端平台。

王雪紅充分授權!吳億盼:轉型最難是建立信任

走過十年的轉型陣痛,吳億盼也分享了她的改造秘訣:「 首先要拿掉濾鏡,看看自己是什麼樣子,接著盤點優勢跟劣勢,最後才是去創造內部共識,重塑一個新的文化,創造信任。 」而這正是威盛從找出自身在運算設計的優勢,到瞄準物聯網的戰略轉向的寫照。

除了組織內部的改動,吳億盼直言,最後一步,是令她耗費最多心力的地方,「有時候會議上的激烈爭執,我反而會安靜讓大家都吵完,不是所有的爭執都是壞的。」

吳億盼透露,她也會在公司內分享拜訪不同場景的經驗,讓工程師能更了解他們所設計的產品,是被運用在哪些地方、為何會被要求更改設計。吳億盼表示,威盛的收割期已經近在眼前。

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威盛董事王雪紅,充分授權吳億盼轉型。
圖/ VIA

而最終能轉型完成,背後也有賴於高層的支持,「我那時候是被完全授權的狀態,王董(王雪紅)和陳董(陳文琦)給我很多空間,他們從來沒有限制我一定要怎樣,就是充分授權。」對吳億盼來說,兩位董事長的做法,起到相當大的幫助。

作為一位徹頭徹尾的威盛人、歷經過最好和最壞的時代,練習拳擊已長達十幾年的吳億盼,始終保有著鬥志,將帶領團隊走上全新道路,續寫威盛的下一個篇章。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #物聯網 #半導體
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業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長

企業高速成長,市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲,但真正決定企業能走多遠的,往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年,諾億保經的全年保費規模約28億元,隔年直接翻被衝破60億,今年,更預計挑戰120億到150億大關,強勢躍居台灣前十大保經公司;業績快速成長的同時,諾億保經的組織配置也很精實:外勤業務團隊約500人,負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是,隨著營收在短時間內翻倍,受到考驗的不只是業務能力,也包括後台系統、資訊設備、網路、資安,以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言:「客戶資料是諾億保經的核心資產,特別是我們以投資型保單為主力業務,對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外,隨著營運規模擴大,金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高,必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後,諾億保經做了一個重要決定:不從零自建IT團隊,而是採取資訊外包模式,提供企業擴展所需的支援。

諾億保經
諾億保經總經理 賴柏翰
圖/ 數位時代

諾億保經總監張維倫表示:「我們需要合作夥伴提供完整支援,自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力,還能提供一站式服務,因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具:先清查環境盲點,再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織,很常陷入一個迷思:市場上出了什麼新工具、新架構,就急著導入;然而,自由系統的作法是先回歸營運本質:盤點現況。

在雙方正式簽約前,自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境,找到一個最急迫的營運隱患:內勤行政人員與外勤業務人員,竟在辦公室內共用同一套網路網段,這意味著外部裝置一旦連網中毒,極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統,為降低風險,自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割,在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯,也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出:「諾億的認證合規由專職顧問主導,但底層關鍵的端點偵測回應(EDR)、託管偵測回應(MDR)、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點,全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』(Visibility),讓風險一目了然。」

對諾億保經來說,資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎,卻不是公司的核心業務,如果自行建立完整IT部門,不僅要負擔人力成本,也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力;相較之下,將這些工作交給自由系統的專業團隊負責,諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今,我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口,也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻:雲地協同架構,讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後,諾億保經開始將資源放到下一階段:如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端,諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出,一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊,與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」,不如透過AI模擬動態情境,讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策;甚至,將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境,模擬面臨資金缺口時,抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響,讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程,被轉化為AI互動式推演,讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練,大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面,傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程,也交由AI與自動化工具處理,助理僅需做最終核對與歸檔,使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中,自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調:「金融保險業涉及大量機敏個資,絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此,自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」,例如,哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論,並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制,讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說,從28億飆升至百億規模,諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度;而自由系統則證明了託管服務(MSP)已不再只是被動的修電腦與顧網路,更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上,不可或缺的最佳夥伴。

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