郭台銘妙手回春救夏普,九季以來首度賺錢

鴻海轉投資的夏普,在 2017 年 2 月 3 日於日股盤後公佈上季 (2016 年 10-12 月) 財報:因來自手機大客戶的液晶面板、相機模組需求減少,拖累合併營收較 1 年前同期下滑 13.8% 至 5,715 億日圓。
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原文刊登於合作媒體 虎嗅網 ,INSIDE 獲授權轉載。

鴻海轉投資的夏普 ,在 2017 年 2 月 3 日於日股盤後公佈上季 (2016 年 10-12 月) 財報:因來自手機大客戶的液晶面板、相機模組需求減少,拖累合併營收較 1 年前同期下滑 13.8% 至 5,715 億日圓。

 

在獲利部分,因進行結構改革措施、提振收益大幅改善,故顯示本業獲利狀況的合併營益自 1 年前同期的虧損 38 億日圓轉為盈餘 188 億日圓、連續第 2 季呈現盈餘;顯示最終獲利狀況的合併純益也從 1 年前同期的虧損 247 億日圓轉為盈餘 42 億日圓、為 9 季來 (2014 年 7-9 月以來首度賺錢,且優於市場預期的 37 億日圓。

上季夏普液晶面板部門營收較 1 年前同期大減 23% 至 2,454 億日圓、營益為 110 億日圓 (1 年前同期為虧損 110 億日圓);能源解決方案事業 (太陽能電池事業) 營收大減 39% 至 211 億日圓、營損額為 79 億日圓 (1 年前同期為營損 50 億日圓)。

上季夏普相機模組事業營收下滑 8% 至 722 億日圓、營益暴增 100% 至 20 億日圓;電子元件事業營收成長 0.3% 至 682 億日圓、營益飆增 300% 至 36 億日圓。

上季夏普液晶電視銷售量較 1 年前同期大減 20% 至 138 萬台、手機銷售量暴增 74% 至 94 萬台;

鴻海夏普並指出,雖在今年度前三季期間總計提列 178.09 億日圓減損損失,不過因營收表現略優原先預期,加上進行 Cost Down 以及經費刪減效果,故今年度合併營收目標自原先預估的 2 萬億日圓上修至 2.05 萬億日圓 (將年減 16.7%)、合併營益目標自 257 億日圓上修至 373 億日圓 (上年度為營損 1,619 億日圓),合併淨損額自原先預估的 418 億日圓修正至 372 億日圓 (上年度為淨損 2,559 億日圓)。

據路透社指出,分析師平均預估夏普今年度營益將為 184 億日圓,夏普公佈的數值是市場預估值的 2 倍水準。

郭台銘戰術起奇效

日本面板廠商均有大小不一的產能問題,郭台銘當時大手一揮收購夏普的時候心裡就比誰都清楚這點。夏普自家的技術是世界領先的,但是巧婦難為無米之炊,鴻海則剛好解決了夏普的後勤問題,讓夏普可以「放手一搏」。於是夏普得到了快速的現金回報。

自 2016 年年底至今,鴻海夏普全球密集建廠計劃逐漸浮出水面。唯一讓人感到擔憂的是這樣做可能過於激進,引起圈內反感的同時也許還會拉低面板價格。市場一旦提前完成 OLED 技術的轉型,那麼郭台銘將會面臨窘境。

隨著 OLED 技術進一步發展,鴻海夏普的毛利潤會壓低。使用有機發光二極管的 OLED 面板被視為下一代手機顯示器,夏普已決定在日本建立一條原型生產線,並正在考慮在中國建立一條大產能的生產線。由於來自韓國的競爭日趨激烈,加上日本公司仍然面臨大量生產的技術障礙,夏普需要仔細考慮這項投資的時間安排,不能操之過急。


亞洲.矽谷 x AIdea 徵案成果:新創解決「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辨識」AI 模型

國發會亞洲・矽谷計畫執行中心幫助「台北花市」、「阿瘦皮鞋」兩家企業數位轉型,成功導入 AI 應用以提升企業產能及附加價值。
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Photo Credit:亞洲・矽谷計畫執行中心
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國發會亞洲.矽谷計畫執行中心與工研院 AIdea 人工智慧共創平臺合作「產業出題、 AI 解題」徵案,協助台北花卉公司(台北花市)及阿瘦皮鞋兩家企業出題,題目分別為「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辦識」,前後歷經半年的徵案與解題,並邀請資料專家診斷和協助,吸引超過 700 名團隊參與。此次解題優異的新創公司包括:台灣資料科學、庭躍、羅伯斯特及索妮婭四家新創團隊。

亞洲.矽谷計畫執行中心李博榮行政長表示,執行中心持續以「完善創新創業生態系」及「推動物聯網創新研發」為兩大主軸,本次徵案集結了資料科學家與輔導團隊進行訪視企業,從前期的釐清企業需求、檢視企業的數據資料,到最後定義題目與公開解題。活動對企業數位轉型做了一個很好的示範,成功借外部創新能量,導入 AI 應用,以提升企業產能及附加價值。

此次參與出題的台北花卉公司副董事長呂瀅瀅表示,台北花卉公司一直在尋求如何解決花卉的價量問題,擺脫過往農產品容易發生價格過高或是崩盤的情況,如過年期間花卉的需求波動高,預測非常困難。台北花卉希望能夠透過 AI 預測模型,維持花卉的價量,並且穩定造福農民。這次「香水百合價量預測」的準確度高達 7 成,也是非常不容易,之後不排除再找其它的花種進行價量預測,期待在未來能夠將此套 AI 預測導入花卉公司價量預測的標準流程。

阿瘦皮鞋的「動態足壓影像辨識」,參與解題的隊伍能充分利用電腦視覺的技術,來預測足型的最高點及最低點。在第一名的模型中,每個點的平均距離誤差只有 4 個像素,是非常好的結果。未來應用落地後,將大幅提升標註精準度,對於後續的數據應用賦予更高價值,同時也符合阿瘦皮鞋帶給客戶足下與生活美好的企業理念。

工研院巨資中心副組長洪淑慎強調,企業若要推行 AI 應用,首先資料的收集是很重要的步驟,因為 AI 需要大量且正確的資料來學習,達到分析預測的結果;其次是需要企業管理的高層支持,才能由上而下地順利推動,成功率較高;最後則是跨領域的共同合作,由各個不同的領域專家與 AI 專家一起合作,才能達到最佳效果。

後續亞洲.矽谷計畫執行中心與 AIdea 團隊,將安排解題優異的新創隊伍與兩家出題企業進行媒合,以落實企業注入外部創新能量,實現 AI 數位轉型的目標。

本文章內容由「亞洲.矽谷計畫執行中心」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。