「台灣英特爾」威盛東山再起，背後推手是她！十年磨劍強攻3億輛車載商機

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2022年11月30日 週三 下午6:26


談起威盛電子（下稱威盛），想必大部分的人都不陌生。2000年初期，威盛曾靠著電腦CPU（中央處理器），叱吒全球市場，在當時被稱作「台灣英特爾」，擁有全球50%的系統晶片市占率，市值更一度逼近兩兆新台幣。
2001年，當時威盛競爭對手英特爾（Intel）提起訴訟，雙方纏鬥近三年之後，簽訂了10年技術授權合約，導致威盛的晶片組技術不再是獨家生意，這讓威盛頓失優勢。雖然之後陸續依憑著矽智財（IP）有所進帳，但也讓威盛失去過往的氣勢。
在這樣的情況下，威盛開始思考轉型的路徑。2012年，威盛決心切入需求日漸攀升的AI領域。檢視威盛的成績，截至今年7月為止，累計合併營收達50.82億元，創下14年以來同期新高，年增率為32.6％。
從巨人之姿跌倒，再爬起、轉身，一路的過程當然不簡單。而促成這一切的幕後推手，正是畢業於台大資管系、在威盛有23年資歷、現任威盛電子（以下簡稱威盛）智能產品事業部總經理吳億盼。
從小業務做起，一步步帶領威盛轉型
威盛是吳億盼大學畢業後的第一份工作，「來應徵的時候，根本連威盛的名字都沒聽過。」吳億盼笑著回憶當初到威盛面試時的情況。在威盛的前十年，吳億盼一開始是從業務助理做起，並逐步成為威盛在美國及台灣研發團隊間的溝通橋樑，轉型為PM（Project Manager專案經理）的角色。
當時，由於威盛與英特爾的訴訟，讓威盛決心切入嵌入式平台市場，調整戰略。威盛現任董事許偉德曾表示：「未來的資訊應用，將從運算導向轉入連結導向，重視的是寬頻的有線連結以及區域的無線網路，而這些應用將帶動嵌入式系統的需求。」
這意味著威盛將拓展產品組合，分散單押於晶片組的風險。在這樣的情況下，擁有統合銷售、研發兩端豐富經驗的吳億盼，也在2011年升任為嵌入式事業部總經理，發展嵌入式電腦裝置，並掌管威盛全球的研發、銷售、採購、產品和行銷業務。

吳億盼_威盛電子 圖/侯俊偉攝影
跌倒再起身，「台灣英特爾」開啟轉型二部曲
第一步：切入嵌入式平台市場
嵌入式電腦應用於控制、監視或輔助設備、機器或甚至工廠運作的裝置，這些場景在運算設計上也有別於一般電腦，需要能符合各種商用的需求，軟體還要能調整，威盛表示：「嵌入式和PC最大的不同，就是軟體比硬體還重要。」威盛也因此招募了許多軟體工程師。
嵌入式平台的發展，替威盛累積了一定的運算基礎和軟體人才，然而該如何運用這股力量，卻一直沒有解答。吳億盼透露，在較低潮的時期，公司內部都知道要朝AI轉型，只是怎麼轉、要往哪裡轉，卻一直都是難以回答的問題，「你必須聚焦在一個領域，否則長不出應用。」
第二步：人才、技術到位，強攻車載應用
幸運的是，威盛在2015年迎來了轉機。當時日本最大的計程車隊Japan Taxi看準威盛軟硬整合的能力，找上威盛發展智慧物聯網計程車系統，整合包含電源管理、導航優化和搜集車隊數據等項目，「我們當時沒有solution，是為了這個車隊去訂製的。」也是從這個時候開始，威盛開始認定，車載應用會是未來的重要應用。
吳億盼說：「我們研究過車子前裝市場 （ factory-installed products，指整車出廠時就會裝備的電子產品市場） ，但通常車廠要買的是你的零件，比較難以切入。」於是威盛便朝著後裝 （After Market Installed Products，在汽車出車廠後的零部件改裝） 去發展，「我們研究過，願意投資在IoT裝置上的，會是從車隊開始。」
綜觀來看，從CPU起家的威盛，本身就擁有IC設計能力，加上長年在嵌入式系統軟體技術的耕耘，包含影像及人臉辨識，能夠整合軟、硬體。而這樣的優勢，是威盛在轉型路上相當重要的武器。
威盛有何底氣切入車載？兩大優勢剖析
在確認即將發展智能產品後，威盛也在去年將嵌入式事業部改名為「智能產品事業部」，由吳億盼持續領軍。目前旗下主要產品包含智能車載、智慧工業、智能建築以及智能邊緣（AI邊緣裝置發展工具）。以近幾年的市場趨勢來看，吳億盼說，車用會是成長較快的領域。
有了物流車隊的基礎，威盛也持續探索更廣闊的市場。以堆高機為例，威盛近年在中國擁有不少訂單，包含長城汽車、雙葉汽車零件等都是客戶。在威盛的智能產品中， Mobile360系列中的AI雙向行車紀錄器，除能記錄堆高機前方的影像外，也可對內透過AI偵測駕駛是否有打哈欠、不專心等情形，還會發出警示音以提高駕駛警覺 。
堆高機雖然相較一般轎車規模較小，但仍具一定規模，「 中、美現在都各有百萬台的堆高機，是一種百萬級的應用。 」吳億盼也總結出兩項威盛能夠站穩市場的重點：售後服務和精準AI模型建造。
優勢一：AI模型、軟體持續更新，讓安全性維持同一水準
首先，既然轉型，商業模式自然也會跟著改變。 吳億盼分享：「這跟電腦賣出去就結束不同，你還要能提供服務。」服務指的是安全性是否能持續維持在同一水準，包含讓客戶了解如何更新軟體、AI模型是否能與時俱進等等。
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