太陽能新秀挑戰老茂迪
太陽能新秀挑戰老茂迪
2007.12.01 |

科幻電影中描繪的未來世界,房子裡從開燈、煮飯、吹暖氣無不使用太陽能發電,也許我們可以這樣說,人類夢想的最終能源非太陽能莫屬。而現實生活上,這點可從不斷冒升的太陽能相關產業看到。

製造太陽能電池的昱晶能源科技,從建廠到上市僅兩年多時間,一舉一動深受全球業界矚目。它的身手矯健,原因來自於大有來頭的四大推手:分別是國光石化董事長郭進財、中油董事長潘文炎、億光董事長葉寅夫,以及互盛電董事長廖國榮。現擔任昱晶總經理的廖國榮表示,三年前由郭進財召集幾位重要夥伴共同策劃,「我們在想怎樣找出一個事業,既可賺錢又是公德事業。如果切入做太陽能,既可拯救地球,將來商機又很大,那為什麼不做呢?」

怎麼說商機很大?以目前全球每年需求的民生用電量二十兆度來看,太陽能發電只占○.○三%。

但未來並不是所有地區都適合使用太陽能,它適合在平均每天日照時間超過四.二小時的地區,因此如果全球三○%的電力轉換成太陽能發電,這每年六兆度的電量,將為太陽能產業帶來十二.五兆美元商機。這十二.五兆美元的「陽光大餅」,正是近年推動太陽能產業發展的最大動力。

當太陽能發電量逐年提升,傳統電力逐年下降,那麼主副互換的「黃金交叉點」何時會出現?廖國榮說:「我估計會在二○一五年出現。」當太陽能電力的成本與傳統電力成本相當時,正是換手時刻。

太陽能現今成本高的原因有三:一是製造電池的原料多晶矽缺料,二是電池的光電轉換效率還需增強,三是經濟規模還未成形。廖國榮說:「目前昱晶做的太陽能電池轉換效率可達一五.六%,若能發展到一八%到二○%,每度的製造成本就能大幅下降。」而且整條供應鏈裡的上下游產品,都還沒像其他工業產品一樣能大量生產。

股票一上市就直逼四百元大關的昱晶,針對成本降低,於去年與多晶矽原料商簽定長達十年、新台幣一千億元的供料約,短時間即背負鉅額債務,被台灣太陽能一哥茂迪總經理左元淮視為「飲鴆止渴」。但廖國榮表示,十年長約是上游廠策略常態,而缺料問題要到兩、三年後才會舒緩,這段時間正是發展好機會,昱晶不受缺料影響,可望奪取全球前五大的位置,「而且他不知道我們簽的是什麼條件呀!我們簽的是十年量愈來愈多,價格愈來愈便宜。」

垂直整合原料與模組
除了簽下原料長約之外,昱晶吞食陽光大餅的策略還包括上下游垂直整合,廖國榮說:「昱晶不能只做電池,原料、模組、安裝設備等整條供應鏈,都要藉策略聯盟、投資關係或生命共同體方式垂直整合,未來誰能有效整合,誰就會贏。」

催生昱晶、主導昱晶的廖國榮,曾販賣過影印機,因此對碳污染殘害地球生命特別有感觸。他說自己曾研究過地球的歷史,冰河時期之後,很長一段時間地球充斥著大量的碳,不適合人居住。而過去一百五十年來,人類大量使用碳化物造成溫室效應,「這就好像阿拉伯神燈裡的精靈一樣,一旦放出來就很難抓回去。地球好不容易用幾萬年把精靈抓到燈裡,人類只花一百五十年就把它慢慢放出來。」

所以綠色環保的概念是,如何讓地球維持適合人居住的環境,降低溫室效應,少使用碳化物,而太陽能發電正是解決問題的最有效途徑,也就成了廖國榮口中的公德事業。

昱晶股票上市當天,公司內舉辦了一個員工慶祝活動,廖國榮說:「我們告訴員工,慶祝只到晚上十二點,打勝仗更要繫緊鋼盔。」

在全球氣候危機中,新興的太陽能產業裡又多了一個新兵,嘗試用科技的智慧解決地球的困境。

0.02公分的電池
太陽能電池長得和一塊塊的電池不太一樣,它其實是一片片的,但也不全然是你曾在室外看過的大大厚厚太陽能板,因為那是經過模組化的設備,真正的太陽能電池只有薄薄一片,現在的技術可做到約0.02公分。成分是經過提煉的高純度矽礦,純度高達小數點後「6個9」,就是99.999999%,可完全回收再利用,不會為地球帶來一點負擔。

昱晶能源科技
成立時間:2005年8月
實收資本額:新台幣10.31億元
董事長:郭俊雄 總經理:廖國榮
去年營收:新台幣56.35億元
核心技術:太陽能電池

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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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