精選台股|數位時代 BusinessNext

**Lead data Inc.
利碟科技www.leaddata.com.tw **
元月3日正式上市，掛牌價只剩10.5元。上市前夕由於轉投資的佳鼎科技股票損失，利碟不得不調降財測，導致在未上市盤，已跌破10元票面價。上市當天以9.8元收盤，創下CD-R類股上市首日跌破票面價首例。
進入2月份，由於市場人士進場接手利碟股票，準備介入4月份的董監事改選；又碰上錸德接收國碩的影響之下，利碟股價才出現漲勢，逐漸逼近20元關卡。
從去年5月即通過證交所董事會通過上市備查的利碟，上市過程一波三折。先是傳出被上游廠商控告違約，延緩上市審查。去年12月17日，準備掛牌當下，又應主管機關要求公司財務透明化，上市時間又被拖到今年元月3日。曾在去年未上市盤，一度突破百元大關的利碟，只能說時不我與。

Taiwan Memory Technology
台晶記憶體www.tmtech.com.tw
很難想像，有一家IC設計公司，曾在1997年歷經2/3以上員工因理念不合，集體離職另創新公司，但留下的員工，卻在2年的時間化險為夷，把自己推向營運巔峰，甚至還名列《天下》雜誌1999年員工生產力最高的公司－－位於新竹科學園區，今年1月17日以48.7元躍上店頭市場的台晶記憶體科技，就是這樣一個異數。

預期營收成長30%
這家以專業記憶體IC設計為主軸的公司，自1994年成立以來，就不斷在DRAM（動態隨機存取記憶體）與SRAM（靜態隨機存取記憶體）鑽研。雖然這兩者都是屬於價格波動大產品，但台晶所發展的產品主要應用於網路通訊、交換器及電腦周邊，如數位相機、印表機、掃描器以及手機，特別是在1999年，手機與資訊家電等可攜式產品需求量大增，讓台晶業績增色不少。目前台晶逐步將產品線由DRAM、SRAM拓展到邏輯晶片、系統單晶片（System-On-Chip，SOC）等市場，除了發展自有銷售品牌外，也透過代理商建立長期供銷關係，國內如鈺創、矽成積體電路等公司與台晶業務型態類似。根據工研院電子所與群益證券統計，1998年國內IC設計公司共有76家，整體營業額約469億新台幣，而生產記憶體IC為主的台晶記憶體，市佔率約2.36%，主要競爭對手如鈺創、宇慶等，則各約有4.5%的市佔率。
去年營收23億，稅後盈餘約4.2億，EPS約4.44元的台晶，總經理吳亮中則希望在今年記憶體及邏輯IC等新產品帶動下，預期營收能成長30%。但就整體大環境觀察，去年以來大環境逆轉，記憶體產品市場價格下跌快速，同類型公司營收獲利也深受景氣波動影響，有券商預估在下游廠商庫存尚未消化前，景氣一時間恐難快速爬升。

Glotech Industrial Corp.
德宏工業 www.glotech.com.tw
去年12月，德宏工業以44.2元承銷價，準備掛牌上櫃。碰上股市低潮期，德宏上櫃前，僅收到數十件申購，申購期結束，無人認購的股票，高達4500張，股票最後由承銷商全數包銷。
元月16日一上市，德宏行情一路翻漲，2月6日股價一度攀升到78.5元，投資報酬率達78%，眼看德宏連連漲停，未能即時認購的投資人，只能說千金難買早知道。
資本額僅有新台幣5.7億元，2000年稅前EPS為5.61元。因為股本小，去年每股股利可達3元。法人更推估2001年德宏每股稅後盈餘，有挑戰7元的實力。
生產玻璃纖維布的德宏，為印刷電路板（PCB）的上游原料廠商，今年第一季隨著印刷電路板產業訂單攀升，德宏業績也跟著受惠。加上德宏不斷擴充產能，生產玻璃纖維布的織布機，在第一季結束之前，將從目前280台增加為400台，產能也將從每月370萬米，擴充為600萬米。
在兩岸佈局上，投資298萬美元的大陸蘇州廠，將在今年第三季正式量產，屆時兩岸每月總產能將達900萬米。小兵立大功的德宏，可說是今年新上櫃類股中，表現亮麗的新星。（撰文＝魏佳卉）

Integrated Circuit Solution Inc.
矽成積體電路www.icsi.com.tw
從美國矽谷走入台灣科學園區，由美商芯成半導體衍生獨立出來的矽成積體電路，以102元步向上櫃路，身兼董事長與總經理的韓光宇，為自己的二度創業樂章，添上一段令人注目的高音旋律。
台大電機系畢業的韓光宇，擔任過8年研發工程師。1988年，韓光宇與大學同窗在矽谷創立美商芯成半導體（ISSI）公司，以當時最熱門的SRAM起家。2年後，由於意識到IC產業重心將西移台灣，因此韓光宇在1990年回到台灣，成立矽成積體電路。
矽成積體電路原是美商芯成半導體持股99%的子公司，由於兩家IC產品設計方向漸趨差異，加上矽成希望能降低對芯成半導體依存度，提高營運效率，而在前年重組董事會強化營運績效。
承襲芯成的SRAM設計經驗，目前矽成是國內高速SRAM設計的主要領導廠商。富邦證券估計，SRAM佔矽成去年的產品營業比重約57%，DRAM有 25%，邏輯IC(含微控制器等)為6%，其中毛利率以SRAM最高，達45%至50%之譜。
雖然SRAM毛利較高，但過去主要多用於個人電腦產業，隨著PC發展趨緩，Dataquest估計到2003年，全球SRAM成長率只有6.4 %，因此矽成積體也積極進軍無線通訊，如在日本設立射頻（RF）研發團隊，為未來多方面獲利來源做準備。
從現有產業應用面來看，富邦證券估計，SRAM應用於通訊產品的比重，將由1998年的7%大幅成長至2003年的35%，成長幅度高達6.4倍，在可攜帶式電子產品等應用市場的成長需求刺激下，富邦證券預期可為低迷不振的SRAM市場帶來一線生機。

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。