新漢轉攻機器人！工業電腦老兵用12年轉骨，年燒上億養出智慧製造「3隻小金雞」|數位時代 BusinessNext

新漢轉攻機器人！工業電腦老兵用12年轉骨，年燒上億養出智慧製造「3隻小金雞」

新漢從圖形工作站起家、後改做工業電腦，12年前跨入軟硬體整合，一路轉型，現在更投入投入機器手臂產業，走出自己的路。

不做me too！新漢製造業智慧化，走出軟硬整合轉型之路

「我不喜歡做me too，你跟人家一模一樣，到最後就是競價。」個人電腦（PC）產業出身的林茂昌，打從創業第一天，就立下這個目標。新漢做過伺服器、圖形工作站，1995年微軟作業系統Windows 95問世，效能、價格勝過圖形工作站，林茂昌意識到危機，果斷追上當時PC走向工業應用的趨勢，做起工業電腦，用在車載、電子看板、製造等領域。

儘管業績穩定，林茂昌仍不斷思考：「我們還能做什麼不一樣的事？」2011年，「工業4.0」、物聯網概念興起，開啟製造業智慧化的濫觴，代表設備間要互相「溝通」、對軟體的需求增加。看準這項商機，林茂昌2012年決定發展軟體能力，從純硬體製造，轉型為提供軟硬整合解決方案的公司。

然而，一家硬體做了20年的小廠，要怎麼換腦？新漢直接找來一批軟體工程師，「結果沒多久就紛紛離職，一個都不剩！」林茂昌說，組織都是硬體思惟，研發團隊把產品做好才要求軟體工程師除錯，軟體工程師自覺大才小用、組織方向錯誤而求去，但其實在產品研發初期，軟硬體研發人員就得合作，甚至許多應用，一開始就得讓軟體人員主導。

發現問題後，林茂昌再找軟體人才擔任主管，並慢慢調整制度、分拆子公司，包括專精智慧製造的新漢智能、布局安控產品的綠基，及從新漢智能獨立出來、研發機器人控制技術的創博；子公司主要鑽研軟體，再由新漢或其他供應商提供硬體，整合成完整解決方案。

但轉型遠比林茂昌想的還難。以新漢智能、創博的發展歷程來說，過去機器手臂的「大腦」，即負責手臂動作、移動方向的控制器技術，都被國外掌握，台灣僅掌握機械技術、從事組裝，讓林茂昌決定做領頭羊，「我們異想天開，覺得控制器不難啊！不是硬體上面加演算法就好了嗎？」他沒想到，過程中每年燒掉上億元，新事業成為母公司EPS減項，讓小股東抱怨連連，創博耗時3年才突破機器人控制器的演算法技術，搭配新漢擅長的工業電腦，組成成品。

機器人控制器開放客戶「添翼」，靠高性價比圍攻

除了軟體技術門檻高，控制器要更精準，還需大量應用場域實驗，逐步揪出問題、改善產品，因此只要聽聞哪家廠商做機器人、找控制器解決方案，團隊就想辦法攻進去；第6年，機器人控制器才逐漸成熟、看見財務回報，如正崴工廠中1千多隻機械手臂，都採用創博的控制器解決方案，其中就包含硬體及視覺檢測軟體。

特別的是，創博機器人控制器採用開放通訊標準，亦即，只要在開放通訊標準下，客戶可搭配不同廠牌的機器人、零件，還能在控制軟體上添加新功能；相較採封閉標準的西門子、發那科等國際大廠，更具客製化彈性、機台之間的通訊也更容易，亦能達成林茂昌想做出的產品差異性。全球第二大協作機器人品牌達明機器人營運長黃識忠就認為，在人工智慧（AI）應用多元化的時代，開放標準相當於機器人廠商可透過疊加軟體為產品「加值」，強化競爭力。

這款全球第一個拿到國際安全認證的開放標準機器人控制器，吸引台灣、中國、法國等機器人大廠採用，不過目前機器人產業仍受封閉架構主宰，因此創博先從對機器人動作要求較簡單的客戶或中小企業進攻，提供高性價比產品，「我們得一步步打通，鄉村包圍城市，先讓客戶接受，逼大廠們走向開放標準。」林茂昌認為，這個進程，還需五至十年，但在轉型路上已堅持十二年的他深知，只要不放棄，就有機會嘗到甜美果實。

今年上半年，新漢稅後淨利小虧九百萬元，DIGITIMES分析師申作昊表示，工業電腦產業受庫存影響，回溫速度較慢，不過預期下半年會優於上半年，中小型廠商則有機會在明年初看見曙光。他也指出，機器人對工業電腦廠而言是重要題材，新漢提早布局、累積技術能量，有助增加競爭優勢。

12年磨一劍，新漢三隻小金雞逐漸長大，綠基持續貢獻獲利、新漢智能智慧製造搭上AI風潮，明年業績樂觀，林茂昌指出，機器人也是集團主力業務之一，估計明年下半年將逐漸放量，「機器人市場才正要起飛！」他興奮地說。

本文授權轉載自：《今周刊》

責任編輯：蘇柔瑋

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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