中國科技100強產業分析
中國科技100強產業分析
2007.07.01 |

博思眾恆投資顧問有限公司總裁 張福新

「百強名單這兩年出現了一個顯著變化:專注於核心業務或僅在緊密相鄰的領域擴展核心業務的企業數量逐年增多。」
從今年的中國科技一百強榜單來看,紅海爭奪仍是一大特點。在缺乏技術支撐前提下,科技企業依舊徘徊在規模血拚成本的低端競爭模式中。就我們掌握的資料看,二○○五年全球科技一百強平均淨資產收益率達二五.一六%,而中國科技一百強僅為一二.三五%。而且中國科技一百強與全球科技一百強淨資產收益率的差距進一步拉大,二○○五年兩者相差一二.三個百分點,而二○○六年拉大至一二.八一個百分點。

**尋找重點突破口

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之所以百強企業仍舉步為艱,關鍵問題是中國科技企業一無技術、二無品牌。中國科技企業研發投入比例之低,歷來為各界詬病,而科技企業主打品牌,也是百強企業不強的象徵。 發掘藍海是二○○七年科技一百強的重點突破口。百強名單這兩年出現了一個顯著變化:專注於核心業務或是僅在緊密相鄰的領域擴展核心業務的企業數量逐年增多,繼續強化核心業務,並不斷努力發掘競爭優勢,就成了持續盈利的關鍵。
核心業務的相對市占率是否領先非常重要,因為市場領導地位可以提供幾個優勢:與競爭對手相比,處在市場領導者的收益更高;他們可以利用更高的收益率進行投資,而這又反過來進一步強化了其競爭優勢;他們能夠比對手更輕易地贏取與其核心業務相鄰的利潤空間。
目前跨國公司在中國科技產業發展中居於主導地位,許多跨國公司是上下游一體化,對產業鏈實行控制。在經濟全球化深入發展和產業國際分工日益專業化的趨勢下,跨國公司作為國際投資的重要主體,決定著資本和技術的流向和流動形式。科技百強企業注重核心業務是尋找藍海的重要途徑,但是使核心業務產業鏈向上游移動也是非常重要的。
從這幾年榜單來看,中國科技企業在成長和盈利模式方面仍舊過於簡單化,「一招先吃遍天,套現以後去數錢」的企業思維仍舊濃厚。這對於這一企業群體而言,仍是導致系統性風險發生的主要誘因。從這個意義上來說,能成為科技百強只是下一步國際科技馬拉松比賽中的一小段成績,要想真正獲得持續的成功,還需要追隨國際跨國公司進行持續不懈的技術創新。

中國資訊產業部電信研究院通信所所長 陳金橋

「中國科技一百強更多的是植根於中國市場獲得成功的企業,集中在產業下游,屬於被動競爭,如何突破是下一波觀察重點。」
中國科技一百強更多的是植根於中國市場獲得成功的企業,能夠向上游靠近,並獲得成功的企業仍舊缺乏。 榜單中,中國移動、中國聯通、中國網通、中國電信都是壟斷性企業,本身是透過壟斷資源,獲得中國大市場的壟斷性市場控制,從而獲得高速發展。而航太資訊、中國衛星等公司,則得益於軍工類企業的保密制度和國家投入。在太陽能電池行業,無錫尚德和天威保變都入選,但是這兩家公司的主要材料均來自於進口,市場也集中在海外,整體的科技含量還需要再提升。其他企業中,第九城市和網易的主要營利來自網路遊戲,青島海爾、聯想這些大企業的業績提升效果並不明顯。

**需要從知識產權上突破

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中國科技一百強集中在產業下游是被動競爭,如何突破是下一步的關鍵。而自主知識產權成為政府重點鼓勵的方向性政策,確實在各級政府部門的強力支持下,百強企業以技術創新促進了產業技術結構層次的提升。比如中興通訊、方正科技、同方股份等企業專利申請進展非常快,使中國資訊技術領域國內專利申請的增長速度、申請數量都已經超過國外專利申請。在專利結構中,京東方科技集團的發明專利比重達到六○%以上,中興通訊在四五%以上,聯想也接近三分之一。
雖然中國科技一百強企業在技術創新方面取得了一定進步,但產業總體技術自給率不足二○%,尤其在核心技術和關鍵環節上落後於國際先進水準十年以上,核心零組件和軟體仍未擺脫受制於人的局面。比如太陽能電池組行業,矽晶片大部份來自進口,導致整體行業存在巨大隱憂。而在通信領域,高通掌握著CDMA(Code-Division Multiple Access,分碼多重擷取系統)的大部份知識產權,思科憑藉技術優勢壟斷全球路由器八○%以上的市場,諾基亞(Nokia)、摩托羅拉(Motorola)等創造出通信領域大部份技術創新專利。
在全球科技產業,跨國公司支配著利潤的分配,控制財富的流動,擁有強大的研發投入能力,從而也掌握了再次創新的主導權。跨國公司的先發技術優勢,推動其在全球範圍內進行專利、標準等知識產權布局,使發展中國家形成一種路徑依賴,始終沿著發達國家跨國公司布好的軌道進行追趕。結果我們看到的是,科技一百強企業隨著中國經濟實力的增強,不但沒有獲得更大的市場,反而遭遇了更多的科技圍剿。
不從自主知識產權上獲得主動,科技一百強只能是中國技術領域的一件擺設。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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