企業若對 5G 無感，將因此被淘汰

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Q：近期全球經濟負面消息不少，包括中美貿易大戰、蘋果產品禁止在中國大陸銷售等，請教您對未來一年經濟成長的看法？

A：我個人還是蠻樂觀的。從 2016 年開始，包括平板、手機、PC 桌機跟筆電等終端產品，每年市場總量都維持在 22 億左右，整個 ICT 產業是停滯的、飽和的。雖然 ICT 產業悶了這麼多年，但科技發展並沒有停滯，包括半導體技術、大數據、人工智慧都持續往前進，只是找不到一個引爆點。但在 2019 年，新一代行動通訊 5G 出來了，而且，大概有一半的 5G 營收將來自 5G 的非手機應用，進而帶動各行各業的改變。恰巧也在這時候，遇到光纖、銅線、Wi-Fi 等所有的網通規格在升級，這是人類歷史上很不容易碰到的一年。

2019 是 5G 元年，也是網通產業復興的元年，雖然大環境有貿易壁壘、保護主義等不利因素，但也有 5G 的正向驅動力量。這力量當然不會一下子就讓產業大好，但會開始滲透到各行各業。同時，因為網路傳輸變快了，讓 AI 可以從雲裡面落入凡間，英文叫 edge computing（邊緣運算），把運算能力放到靠近使用者的地方，從中央集權到地方分權。

Q：5G 可望帶動各行各業的成長，貴公司成長策略有何調整？

A：從 2017 年開始，我們就以「行動通訊」為核心發展各項產品與應用。舉例來說，以前的基地台只是一種傳輸設備，但現在的基地台可以加上各種服務應用，無論要接交換器、寬頻、光纖網路、Wi-Fi、camera、雷達，我們都有。

聚焦在行動通訊開展各項業務，快速回應客戶需求，這樣公司的發展就不會失焦，整個公司很明確地往這方面前進。

Q：未來勢必有越來越多 AI 與 5G 的相關應用，除了搭上產業趨勢外，有沒有其它的方向策略調整？以及，公司人才該如何配置？

A：5G 這個東西來得太突然，很多企業可能沒想到 5G 對整個社會的衝擊有多大。但我認為，若企業對 5G 無感，很可能會因此被淘汰。5G 是一個龐大的產業，且深入各行各業，不會只有電信公司主導，對此，我們一直在尋找併購對象，包括通路、或具有特別技術的同業等，希望壯大我們的能量；同時，也積極跟工研院、資策會合作，研發較高端的產品，因此，不管在人才、技術和通路上，我們都張開雙臂跟外部合作，加上公司目前現金比較充足，會積極嘗試各種形式的合作、結盟、或併購。

現階段，公司併購的對象還是以臺灣、中國大陸的公司為主，有些日本公司也在我們併購的雷達幕裡面；至於歐洲、美國公司的話，要先衡量自己有沒有國際化管理的能力，有些歐洲小公司，擁有些特殊的技術，可直接買進技術就好。

Q：著眼自動駕駛、無人車趨勢，明泰持續發展車用的產品，您預估車用產品何時會引爆？

A：在未來十年， 完全自動駕駛應該還不會實現，因為駕駛情境會遇到大雪、大霧、大雨、黑夜等各種狀況。自動駕駛一定是逐步實現，這個過程中最重要的是「安全」。所以我們是做車用的無線通訊、車聯網 V2X（vehicle to everything）。新的 5G V2X 通訊的特性就是延遲非常短，車輛遇到路上有障礙物，若按照傳統 LTE 來做，訊號通知到駕駛的時候，可能車子已經又跑了幾公尺了，無法符合現實應用的需求，要實現自動駕駛，一定是用 5G 做 V2X 的對外通訊。

Q：大廠競相爭逐好的人才，您在人才這方面，有什麼樣的策略？

A：人才永遠是個問題。很多陸資公司要找人的時候，薪資下重手就挖過去了，這讓我們在人才爭奪是比較辛苦的。但換個角度想，人才問題現在也許沒那麼嚴重，隨著某項技術逐漸成熟，人才缺口就沒有那麼大，如 Wi-Fi 在 2000 年開始出現，那時候臺灣完全沒有懂 Wi-Fi 的人才，但經過這些年，現在全臺灣至少有一萬名可以做 Wi-Fi 的工程師；就像在半導體領域，現在大家都在比拚 7 奈米的製程研發，28 奈米以上的製程人才就不那麼重要了。

隨著時間的推移，人才會往（技術）尖端的地方走。公司要做的，就是要把這些尖端的人才顧好。目前在 5G 技術研發上，很重要的是「毫米波」的人才，所謂毫米波是 30GHz 以上的頻段，傳統 Wi-Fi 是走 2.4GHz 和 5GHz 頻段，行動通訊（2G、4G）走的是 900Mhz、1800Mhz 頻段，但要到 28GHz、30GHz 或到現在雷達是 77GHz，全世界的人才都跟不上，甚至從現在開始培養都來不及。

這樣的人才在臺灣也很少見，且年紀多在四十歲以上，因為現在年輕人一出生就處在網際網路高度發達的時代，做 Internet 的相關研究很容易拿到博士，但做毫米波的研究，非常枯燥、非常麻煩，可能做研究連 PC 板的供應商都找不到，還要自己刻，非常不容易。所幸我們內部有幾個不錯（毫米波）的種子。

留才除了要給予足夠的薪資，我們也跟人才搏感情，最重要的是，要讓這些毫米波人才有很好的發揮空間，這是其他公司比較難模仿的地方。

毫米波是一種波，當車子打一個毫米波出去，想知道前面有沒有車，如果此時旁邊有障礙物，毫米波也會反射回來，必須透過演算法將這些雜訊波過濾掉，我們運用大量 AI 技術在這上面，有很多配套措施，有雷達、車聯網、28GHz 的 5G 通訊等等，靠著產品多元化、技術多元化，我們可以用軟體演算法算出毫米波的訊號處理，讓毫米波的人才與技術有所發揮。

Q：依數據做決策變得越來越重要，明泰本身如何用數據來做決策？

A：臺灣整個數據工程人才是不足的，但隨著 AI 落入凡間，有很多免費的、開源的工具，要做大數據也沒有那麼困難。但因為我們只做網通設備、做軟硬體的整合，大數據對我們的生產線來說，現階段還不是那麼重要。目前我們生產線的良率幾乎都是 99% 以上，是否有需要花很多錢，讓良率提升成 99.9%？似乎也還沒有那麼急切。

Q：若以臺灣整體來看，您認為臺灣企業使用數據的程度如何？

A：還在非常早期。我認為，臺灣不可能發展像 Google、微軟那種 AI，但臺灣企業要懂得「用」AI，例如明泰將 AI 的演算法拿來優化產品的通訊品質，或像台積電拿 AI 來做良率的提升。但臺灣除了比較大型的企業以外，會用 AI 的企業其實沒有很多，包括人臉辨識、年紀偵測這些技術，微軟全都做出來了，但臺灣企業拿來應用的還是少數，整體而言，在使用數據、應用 AI 的程度是比較落後的。