AI浪潮來襲！晶彩科技王子越：產業挑戰與機會並存 三大生存戰略應戰

記者林育如／台北報導

隨著AI熱潮持續升溫，不僅科技巨頭持續擴張人力版圖，台灣本土企業也正積極應對AI帶來的變革浪潮。晶彩科技設備事業群總經理王子越接受《科技島》專訪時指出，AI不只是話題，更是設備產業能否升級轉型的關鍵驅動力。她也分享公司在AI人才布局、技術應用與產業生態系建立上的觀察與建議。

輝達來台設總部是雙面刃：加速升級也加深中小企業壓力

對於輝達（NVIDIA）宣布將在台灣設區域總部，王子越表示，這是一項機會與威脅並存的重大事件。NVIDIA 的投入等同於宣示台灣是「亞洲AI戰略中心」。

「AI熱潮的確能帶動台灣半導體、封測等產業升級，對我們這類以AOI為主的設備公司來說，有利於客戶更快速導入AI技術，也使我們的產品更具市場接受度。」

王子越指出，輝達的進駐將吸引全球頂尖人才，加速台灣成為國際AI發展熱點，也可能為本地廠商爭取技術合作與資源申請機會。然而他也坦言，中小企業將首當其衝面臨人才斷層。

「輝達一開口就要招募上千名工程師，提供的起薪遠高於中小企業，讓許多優秀人才還未畢業就已被預定，中小企業恐只能挑選『剩下的人』。」

更嚴峻的是，實習與培訓成本高昂，若最終只是為大型企業「作嫁衣裳」，對本土企業無疑是沉重壓力。

另一點值得擔憂是，如果NVIDIA結合系統廠（如緯創、鴻海）推出高度整合的「AI製造解決方案」，會讓AOI被當作一個可被整併的小模組。本地AOI廠商若沒有強調差異化或核心價值，可能變成只是「配件提供者」。

AI布局三階段：從應用導入到跨域平台化

面對AI技術的迅猛發展，台灣本土自動光學檢測（AOI）企業若要持續維持國際競爭力，勢必要擺脫「跟著學、做表面」的思維。王子越指出，真正的關鍵在於將AI深度融入企業核心，轉化為長期競爭優勢，而非僅停留於行銷話術或單一功能強化。

台灣AOI產業應從三個層面展開策略部署：短期內，應聚焦於既有產品線的「AI武裝化」，透過快速導入AI模型來提升檢測辨識率、降低誤判與人力成本；中期則須投資演算法研發與數據積累，建立具備自研能力與資料護城河的技術體系；長期目標則是從設備供應商升級為AI AOI生態系的整合中樞，提供具備平台化能力的智慧製造解決方案。透過這三層次戰略，台灣AOI廠商可在全球AI化製造趨勢中，搶占關鍵領導地位。

下半年AI人力招募聚焦三大領域

王子越指出，晶彩科技下半年在人力招募方面，將聚焦於AI自動化光學檢測相關領域。由於AI應用快速進展，半導體與顯示器產業對檢測精度與效率的要求不斷提高，公司在人力配置上主要集中於「核心技術研發」、「產品專案管理」、「前線應用與客戶支援」三大面向，藉此加速技術商品化與實際落地應用。

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軟硬整合需深化，資料保密與高客製化是難題

隨著AI技術逐漸成為製造業轉型升級的核心引擎，台灣本土自動光學檢測（AOI）設備廠商也積極導入AI進行產品優化。然而，王子越一針見血點出，在實際落地過程中，最棘手且普遍遭遇的挑戰之一，是高科技製造場域（尤其晶圓廠）對於資料安全的高度重視，導致瑕疵影像與生產數據無法離廠，使AI模型訓練與迭代陷入「無資料、無進化」的困境，阻礙了AI應用的長期發展。

王子越表示，除了資料隔離挑戰外，台灣AOI產業還面臨五大關鍵難題：包括客製化需求導致模型難以複製擴展、工程師AI技能落差造成軟硬體整合困難、客戶普遍僅關注「結果導向」而不願投入訓練過程，以及企業端普遍缺乏資源與策略聚焦，導致AI專案流於實驗性質、難以規模化。業界呼籲，若要在AI技術導入上真正突破，必須正視這些核心瓶頸，從資料策略、人才布局到產品思維全面翻轉，才能讓AI成為驅動產業升級的實力工具，而非短暫的行銷口號。

面對這些現實挑戰，台灣本土AOI設備廠商若要成功突圍，需制定具備前瞻性與可執行力的策略。王子越點出，首要關鍵是導入「無資料離廠」的AI模型部署機制，透過聯邦式學習（Federated AI）或地端部署（On-Prem Model），讓模型在客戶場域內完成訓練與優化，兼顧隱私與效能，實現AI「自學、自進化」。其次，應建立各產品線專屬的瑕疵影像資料庫，並結合GAN（生成對抗網路）技術進行資料擴增，克服樣本稀缺問題。最終，AOI企業需從傳統「售機」邁向「AI AOI服務平台化」，提供整合式的模型部署、維運與更新服務，轉型為智慧製造夥伴，而非僅是設備供應商。唯有如此，台灣AOI業者才能真正在AI時代站穩腳步，實現價值躍升。

王子越呼籲政府正視台灣當前面臨的電力與人才短缺問題，以及地緣風險所帶來的不確定性。同時也補充：「我們也希望政府能在法規、稅制、匯率波動等層面提供更多彈性，讓本土產業有喘息與轉型空間。」

對本土企業的建議：善用優勢，精準商品化

王子越強調，對於台灣本土 AOI 設備廠來說，想要從 AI 弱勢者逆襲成功，不是去跟Google、NVIDIA搶資料，而是拿出我們懂場域、懂缺陷、懂製程的 know-how，製造在地可控的訓練條件，打造不需要「資料出廠」的模型訓練與迭代機制，並把 AI「商業化」為一種服務。

「NVIDIA不是敵人，而是加速我們自我革命的引爆點。」王子越表示，我們如果還用「半AI、拼湊型」的方式玩AI，那麼未來一定被邊緣化。反之，只要我們能善用台灣製造深度與場域近距優勢、打造在地資料資產與應用know-how、搶先整合AI與製程知識、並商品化輸出，那麼，在AI浪潮下的本土AOI企業，反而能成為下一波全球精密檢測方案的出口者。

王子越認為，未來產業競爭不只是技術競賽，更是資本、人才與創新能力的全方位競爭。AI不是一時風潮，而是決定產業未來十年的生死線。

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