「人形機器人數量將是人類3倍!」和椿程天縱退休11年再掌兵符,為何想打造「AI外掛」?
「人形機器人數量將是人類3倍!」和椿程天縱退休11年再掌兵符,為何想打造「AI外掛」?

有別於過去的保守風格,由程天縱領軍的和椿科技,首度公開說明對人形機器人未來市場的看法和展望。

程天縱曾是惠普前中國總裁、富士康前副總裁,在2012年退休,2023年接手和椿科技董事長。退休11年再掌兵符,這次,他洞察市場需求並啟動組織再造,將和椿從自動化設備製造商,推向整合機器人解決方案的轉型。

程天縱不止一次強調對人形機器人的看好,「我十幾年前就預估,人形機器人普及大概在2040~2050年左右,但沒有想到突然橫空出世一個AI,加速機器人的『大腦』的發展。」他更認同特斯拉執行長馬斯克所述,「未來人形機器人的人口會大於人類人口的三倍!」

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整合機器人解決方案,為什麼從打造「AI外掛」做起?

但在競爭對手環伺下,程天縱究竟要如何帶領和椿科技打入這個市場?「我們不和產業爭硬體製造,也不競爭大語言模型。」他說,和椿要專注打造「AI外掛」,針對垂直產業需求開發輕量、模組化的控制與應用軟體。「我們要強化的不是AI的核心能力,而是它的延伸用途。」

程天縱指出,現有的機器人開發廠商,使用的都是輝達(NVIDIA)的開發平台Jetsen Orin,再利用數位孿生(Omniverse)進行環境模擬,最後使用Cosmos平台進行物理世界的數據導入,讓機器人可以了解真實世界的運作,「現在大家幾乎離不開NVIDIA了,」但程天縱也看到了機會,就是在這些開放平台中,客製化開發出適合產業應用和控制的外掛軟體。

他認為,和椿科技是中小企業,實在很難跟大公司比拚大語言模型或者是硬體設施,「硬體設備走到最後賣成白菜價,我們也不用硬去競爭,」但對於一些客製化的AI應用,是和椿可以切入的領域。至於軟體部分,程天縱以前東家鴻海為例,鴻海推出首款繁體中文AI大型語言模型FoxBrain,「或許也可以直接導入AI模型,再進行客製化微調。」

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和椿科技投入機器人代理,朝智慧物流、智慧服務、智慧製造轉型。
圖/ 和椿提供

從自動化機器人代理商轉型,成AI落地應用服務商

和椿2023年開始,從傳統自動化工業的切割機、馬達以及半導體自動化設備的第一曲線作為基礎,轉向智慧物流、智慧製造與智慧服務等第二曲線,經過一年多組織轉型再造,和椿2024年的年營收相較2023年大幅增長69.08%,其中機器人代理部門相關營收,有8成來自AMR(自主移動型機器人),2成來自Cobot(協作型機器人)。

2025年1到6月,和椿科技累積營收達10.9億,較去年同期成長71.2%。和椿科技副董事長張以昇強調,和椿科技過去長期深耕電子、半導體與工業自動化領域,累積穩固的技術基礎與場域經驗。如今面對各行各業日益嚴峻的人力短缺挑戰,特別是在傳統產業與服務業中,「我們看見機器人應用的全新機會,這正是推動企業轉型的核心價值所在。」

程天縱看好未來機器人應用商機,持續與日本、美國、德國等客戶洽談機器人代理,包含工廠應用端的機器手臂、自主移動機器人,以及自動搬運揀貨的機器人,可望在8月台灣自動化展上發布最新代理的機器人相關應用設備。

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對於人形機器人真正能普及的時間點,他比喻,就像早期的大哥大手機,到現在人手一台甚至多台的智慧型手機一樣,導入市場初期難免會面臨良率低、產能不足、價格高昂的挑戰,隨著技術成熟、成本降低,再加上AI的催化,肯定會加速進程。在科技的世界裡,未來總是會比我們想像的更快來。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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