台灣大Q3營收472億創8年新高!大秀AI肌肉:1年燒6.9億經費,如何抓住企業商機?
台灣大Q3營收472億創8年新高!大秀AI肌肉:1年燒6.9億經費,如何抓住企業商機?
2024.11.19 | 5G通訊

台灣大哥大第2屆硬科技日D.E.E.P. Tech Day於19日登場,以「AI平方:企業即刻AI升級」為主題,展示5大AI技術與9大解決方案。

台灣大哥大總經理林之晨表示,未來20年將是AI的大週期,台灣擁有半導體與伺服器等硬體基礎設施,是這波AI升級時代的重要受惠者;但在軟體實力方面,企業必須把握契機加速行動,才能即時抓住新商機。

台灣大內部AI研發團隊超過300人,每年投入6.9億元經費,林之晨表示,未來將提供企業客戶更多AI服務與解決方案,特別聚焦在客服與資安領域,協助企業客戶加速導入生成式AI,打造「降本增效」的成長引擎。

企業AI焦慮找切入點,台灣大併精誠攻商機

「台灣有76%的CEO有AI焦慮與危機感,卻只有14%企業導入AI應用,代表焦慮卻找不到切入點。」台灣大哥大資訊長蔡祈岩表示,過去數十年來企業內部累積的IT資訊系統,只要能加上AI,將能升級成更聰明的大腦。但根據PwC第27屆全球企業領袖調查, 台灣企業導入AI比例遠低於全球平均的32%,還有不少進步空間。

圖五:台灣大商務長朱曉幸表示,台灣大將AI技術深度融入各式解決方案,已為超過130家企業帶來創新驅動
台灣大商務長朱曉幸表示,台灣大將AI技術深度融入各式解決方案,已為超過130家企業帶來創新驅動。
圖/ 台灣大哥大提供

台灣大哥大企業服務事業商務長朱曉幸觀察,「AI焦慮」成為企業的共同課題,常面臨建置成本高、專業人才短缺及經驗不足等挑戰,台灣大進駐提供解決方案協助時,客戶也都還在尋找能有效發揮的落地用例,還需要時間部署與多方嘗試。她並強調,AI絕對不只是一次性的進化,而是將不斷升級,在企業各部門都能發展相關應用。

值得留意的是,台灣大在9月宣布戰略投資精誠資訊,同樣是看中企業導入AI的需求與商機,期待進一步拓展企業客戶市場。不過,國內早已有不少能提供服務的軟體系統商,究竟透過電信業的加值,能帶來的差異化服務是什麼?

要做軟體服務商的「出海口」而非競爭對手

「電信業者的天賦,來自於所有群眾都需要電信服務。」對此林之晨解釋,在合併台灣之星後,台灣大有超過1000萬用戶,客服中心每個月接到數十萬通來電,累積下來的語音資料從中英夾雜、台語到客語各種腔調都有,這就是電信業者獨有的資料,可以用來訓練獨門AI模型。

台灣大現場也展出這款華、台、英、客語等4種語言可混用的語音辨識模型,是第一款針對台灣人生活情境量身打造的自動語音辨識開源模型,就是在1萬8000小時語音資料,經過專業清理與標註後打造而成,期待讓AI融入在地化生活。

林之晨表示,所有人都在做AI,不過各自本業累積下來的特殊資產都不同,可以發揮獨特優勢再進一步發展,而電信業服務群眾的多元性非常高,這就是電信業可以賦能軟體的關鍵。

圖六:台灣大資訊長蔡祈岩指出,台灣大成為企業最佳的AI合作夥伴,為企業打造應用AI的低垂果實。.jp
台灣大資訊長蔡祈岩表示,台灣大是企業最佳的AI合作夥伴,與軟體系統整合商並非競爭對手,而是出海口。
圖/ 台灣大哥大提供

「我們與IT服務業不是競爭對手關係,我們是出海口。」蔡祈岩點出,台灣大相對其他純軟體系統服務商最大的不同,來自於電信業本身就是通路,挾帶大量用戶、客服量能與門市據點等,能協助成千上百的軟體服務新創發展應用場域與客群。

台灣大Q3賺472億,9月EPS打平中華電

台灣大在同日下午召開第三季法說會,單季合併營收年增9%至472億元,EBITD成長20%、達105.2億元,創下8年來新高。 攤開電信三雄財報,台灣大9月稅後EPS與中華電信同為0.39元打平。在累計前三季每股盈餘部分,台灣大則以3.43元,緊追在中華電信3.64元之後,遠傳則是2.55元。

對此林之晨分析,相較去年同期,EPS成長主要驅動來源還是台灣之星併購案,特別是在基站整併的部分進度超前3個月,能省下不少水電與租金,都對EPS有所貢獻,近兩個月精誠也有部分貢獻,但相對還較少。

有關未來電信三雄未來競爭態勢,林之晨認為,台灣大有富邦、MOMO等關係企業,著重發展更多金融服務;遠傳背後遠東集團則有航運、水泥、醫療等服務,與醫療業有更多合作;官方色彩中的中華電有更多公部門客戶,各自專長不同,互相複製對方腳步會很可惜,應該在各自領域探尋新的機會。

朱曉幸分析,其實在AI時代來臨之前,三家電信業者就都有自己的特色,合併營收組成也很不同,已經很難拿來相比。

她指出,台灣大的電信營收佔比已經低於50%,在AI時代,未來電信三雄還得各自尋求致勝戰略。她也強調,台灣大將朝科技公司方向轉型,並透過AI發展提升競爭力。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #台灣大哥大 #AI
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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