台積電最神秘老臣,羅唯仁是誰?他統領上萬研發大軍,曝台積電最關鍵的「兩根支柱」
台積電最神秘老臣,羅唯仁是誰?他統領上萬研發大軍,曝台積電最關鍵的「兩根支柱」

在台積電服務21年後,於今年7月才退休的前技術研發暨企業策略發展資深副總經理羅唯仁,於9月15日獲得工研院遴選為第14屆院士。

同樣與他成為工研院新一屆院士的,還有台積電執行副總經理暨共同營運長米玉傑、中鼎集團總裁余俊彥、中國醫藥大學暨醫療體系統市長蔡長海,以及台大醫僚體系管理發展中心主任暨台大醫學院小兒科特聘教授倪衍玄等四人。

羅唯仁在致詞時表示,台積電成立38年來,之所以獲得成百上千家客戶的高度信任,在於先有了Technology Leadership(技術領導力)與Manufacturing Excellence(製造卓越)等兩大支柱,才能有信任的這個第三個支柱。

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工研院第14屆院士。左起為臺大醫療體系管理發展中心主任暨臺大醫學院小兒科特聘教授倪衍玄、中國醫藥大學暨醫療體系董事長蔡長海、台積公司執行副總經理暨共同營運長米玉傑、副總統蕭美琴、中鼎集團總裁余俊彥、台積公司前技術研發暨企業策略發展資深副總經理羅唯仁、工研院董事長吳政忠、工研院院長劉文雄。
圖/ 工研院

羅唯仁服務台積電21年 帶團隊獲得全球1500項專利

現年約75歲的羅唯仁,是國立台灣大學物理系畢業,美國加州大學柏克萊分校固態物理及表面化學博士,曾任英特爾CTM廠長暨先進技術發展協理。

根據之前台積電官網內容,他2004年加入台積電,從營運組織二副總經理做起,並於2006~2009年擔任研發副總經理,再升任先進技術事業和製造技術副總經理。奇特的是,在服務台積電這21年期間,羅唯仁極少公開露面,因此一度有台積電最神祕老臣的說法。

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羅唯仁致詞時表示,台積電成立38年來,之所以獲得成百上千家客戶的高度信任,在於先有了Technology Leadership(技術領導力)與Manufacturing Excellence(製造卓越)等兩大支柱,才能有信任的第三個支柱。
圖/ TSMC

今年7月台積電在宣布羅唯仁退休的聲明中指出,他在任職期間致力為客戶提供更全面、創新的解決方案,也領導團隊突破技術瓶頸,在全球獲得超過1500項專利,其中包含約1000項美國專利,為台積電在先進技術發展的領域有所貢獻。

延伸閱讀:台積電21年老將羅唯仁退休!他是「將門之後」,帶團隊獲得逾1500項專利

羅唯仁:深信工研院能統籌晶片、資料中心與應用軟體,打造世界級平台

根據工研院聲明,羅唯仁表示,工研院培育了無數成功企業,對社會貢獻深遠,並認為AI將帶來新一波產業契機,並深信工研院能統籌晶片、資料中心與應用軟體,打造世界級平台。

他在第14屆新任院士授證典禮致詞時表示,「當年在面對世界級的激烈競爭的環境中,台積電交給我和米玉傑一個任務,要求我們帶領R&D團隊,在技術研發方面能夠有所突破,來領先對手。」

台積電執行副總經理暨營運長米玉傑
圖/ 台積電官網

「這是一個很好的策略,積體電路因為不斷縮小,複雜度跟它的條件每一代都是成倍數成長,米玉傑和我都有親身經歷,還有合作無間的實踐,一同找出一條路。」

「在這個過程中,張董事長(張忠謀)、CC Wei(魏哲家)、Mark Liu(劉德音)和Rick Tsai(蔡力行),他們的支援是功不可沒的。」

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## 「台灣是個可以產生奇蹟的地方」

羅唯仁也認為,數百年來台灣被人稱為是寶島,但台灣還有另一個非常珍貴的特質,「因為台灣是個可以產生奇蹟的地方,奇蹟的產生有一部分是天使,更大一部分是由於人的努力,一群志同道合的人。」

「台積電是近代眾人皆知的一個奇蹟,這個奇蹟產生有下面幾個因素,第一個是政府行政組織,還有私人投資者的支援,加上精英的技術領導階層。他們的高瞻遠矚、求才若渴,大家一同克服困難,創造有利的環境。」

「第二個因素也是最重要的因素,是創辦人張董事長,他30多年來持之有以恒的建立了台積很好的基礎,就是ICIC 這四個字,Integrity 、Commitment、Innovation、Customer。他要求他的Executive團隊,能遵循他這個文化和衍生出來的十大經營理念。」

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圖/ 侯俊偉攝影

「他要求我們努力追求三個非常堅實的支柱,以提升台積的戰力(魏哲家在法說會提過好幾次),第一個支柱就是Technology Leadership,第二個支柱是Manufacturing Excellence。」

「第三個支柱就是,因為有前面兩個支柱(才有的)客戶信任。」

「在張創辦人建立的這個睿智創新的平台上,許多客戶和台積一起成長和茁壯,創造了精彩的事業,NVIDIA就是一個廣為流傳的傳奇。」

本文授權轉載自今周刊

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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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