繼雲端運算、物聯網、巨量資料的概念提出後,舉凡產業、市場至日常生活各個面向,無一不朝向「智慧化」發展。從智慧製造、智慧運輸、智慧支付、智慧醫療、智慧家庭,進而用「智慧城市」涵蓋所有應用範疇。

台灣政府或是主要產業皆能理解時下的關鍵字為何,如:物聯網、巨量資料乃至工業4.0等。然而,在關注上述關鍵字之餘,或許該想一想台灣在全球產業分工體系所扮演的角色,而去理解有利台灣產業未來發展的「智慧」到底該為何?

以占台灣GDP比重最高的製造業為例,當中的電子業多數是以終端產品「代工」為主,主導權在客戶身上,然上游零組件雖也積極投入,但仍得視該零組件的特質,若偏向客製化的IC設計則以較具標準品特性的面板或是LED等握有主導權。若以下游品牌市場來觀察,以消費性電子產品而言,一來是產業技術門檻不高,加上內需市場規模不大,造就當地品牌對台灣而言確屬不易。若以IT產品而言,縱然有品牌,但其產品規格不易差異化,終究仍以價格取勝,且就市場規模而言,依舊比不上擁有地主國優勢的美系品牌或是陸系品牌為主。

因此,台灣在產業體系的分工位置,不由得仍以管控「成本」是為其可替客戶分憂解勞的主要工作。而試問現今討論的智慧化,對以代工業務的台灣業者的意義何在?且在尚未達到降低成本的目的,其實就得先顛覆既有的基礎運作架構,因為讓人、機器之間可互相溝通,就得先花一筆錢,因此智慧化對代工業者的急迫性便相對不高。

對下游品牌而言,以智慧型手機為例,真正能倚賴巨量資料或是雲端運算獲利的業者,皆非單獨擁有硬體產品業務的業者,而是擁有平台且具備用戶基礎的業者。智慧化的前提,是需要倚靠平台建立用戶忠誠度,黏著度夠高的話,才能取得具有利用價值的資料,而可多加利用。簡單來說,當Google Android陣營手機賣得越便宜,當硬體業者苦哈哈時,坐享其成非屬Google了。因為,眾多用戶雖使用不同品牌的手機,但卻都在使用Google平台服務,而此又奠定了Google的巨量資料來源,包含:語音、圖像或是搜尋文字等,而奠定人工智慧的發展基礎。而台灣在製造業為主的環境下,欠缺一個提升用戶黏著度的平台,在未有豐厚資料的灌溉下,欠缺非結構性資料分析的經驗,而離人工智慧發展也就有些距離了。

現階段講究的巨量資料運用,多數是以直接可與客戶互動的平台,藉由客戶的數位足跡進行歸納分析,有助業務拓展。然而,偏重製造業的台灣,所累積的數據多數仍以生產資料為主,智慧化的最終目的仍是偏向提高生產效率。另外,台灣的產業型態偏向水平分工,單一角色要面臨製造升級,通常礙於規模與效益的衡量,而心生卻步。因此,若說智慧系列是希望未來資源配置可更具效率,恐怕產業之間橫向整合或合作則更為必要。或是,若整合有其困難,業者若真有心走向智慧化,可能要更大破大立去思考自身於產業鏈角色的轉換,而尋求主動縮短與客戶間的距離,其將更具尋求智慧化的動機與實質意義。而且在智慧化之前,台灣業者的設備自動化程度是否已夠聰明?並可足以求智慧了,也該是先審視的部分。

企業能否先變聰明?應是企業協同政府共同努力,畢竟走向聰明對公司未來發展前景是否具有效益,企業應該比政府要看得更為清楚。先變聰明、再求智慧,應是一條比較不緣木求魚並可實踐的路徑。而且,當今不止台灣政府,全球各國政府面臨的智慧化議題,仍有國家環境和產業本質的差異。以德國為例,其所推動的工業4.0,為何得以藉由西門子在汽車產業落實?主要原因在於德國的汽車產業鏈相對完整,從下游品牌乃至上游零組件,是有一個完整體系可施行運作。然台灣產業偏向水平分工,個別去進行發展,除不具綜效之外,也較欠缺轉型動機。

最後,台灣在這波智慧化的趨勢中,到底所尋求的是要在產業進行實踐或是要作為全球智慧化方案的提供商。雖然上述兩個角色並不衝突。若要在產業實踐,我們的確可借鏡他國案例,但別忽視了台灣與其它國家產業特性之間的差異。但若是要作為智慧化方案的供應商,則難度就又更高,智慧化方案的提供前提,是為硬體設備與軟體能力的加乘,戴爾花了617億美元併購EMC(儲存方案公司)、IBM近期花了13億併購Cleversafe(資料儲存公司),就可理解未來運算市場競爭本質為何。

這個智慧化產業競爭遊戲將讓既有業者朝向大者恆大發展,而且還要比誰的口袋夠深。台灣產業如何借力使力,進而求取智慧應該是比較實際的做法。(本文作者為資策會MIC資深產業分析師)

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