【談股市】鴻海週記（2025年4月13日-4月19日）
4月17日：
鴻海官方新聞報導，鴻海研究院跟陽明交通大學、美國德州大學奧斯汀分校一起合作，研究一種很先進的「第四代半導體」技術，最近在衛星通訊和高功率元件上有了重大突破，成果還登上了國際頂尖期刊，得到學術界和產業界的認可。
簡單來說，第四代半導體是用一些特殊材料（像鑽石、氮化鋁、β-氧化鎵），這些材料的「能隙」特別寬（超過3.4 eV），讓它們在高溫、高壓、高頻的環境下表現超好，適合用在電動車、快充設備、高壓電力系統，甚至太空科技。
這個「二維電子氣（2DEG）」在第三代半導體中就已經在廣泛利用了，像氮化鎵（GaN）和碳化矽（SiC）。尤其是在GaN/AlGaN異質結構中，2DEG的形成讓高電子遷移率電晶體（HEMT）表現非常優異，應用在5G通訊、雷達、電源管理等領域。
但是在第四代半導體的2DEG有什麼特別？
雖然2DEG的原理在各代半導體中都差不多，但第四代半導體的2DEG有幾個獨特優勢：
1.更高的崩潰電壓：因為超寬能隙材料的能隙更大，能承受更高的電壓，適合高功率應用。
2.更好的熱穩定性：第四代材料在高溫下更穩定，2DEG的性能衰減較少。
3.新應用場景：像β-氧化鎵的2DEG可以用在衛星通訊或太空科技，這是第三代半導體比較難達到的領域。
他們還發現，製作材料時控制氧氣的量很重要。適當增加氧氣能讓材料更完美，減少缺陷，提升元件的穩定性和表現。結果，這個新元件比傳統的強很多，電流提升了70倍，還能承受更高的電壓，漏電也變少。這些突破讓它很適合用在需要大功率的設備，比如通訊系統或高壓電力設備。
研究團隊說，這技術不只在學術上很厲害，還很有機會用在實際產業上，特別是現在對高功率、高頻元件的需要越來越多。未來他們還會繼續改良這技術，希望能應用到更多地方，比如通訊或電動車產業，為全球高功率電子產業帶來新動力。
總之，這新聞就是在說鴻海跟合作夥伴在第四代半導體上有了大突破，做出很厲害的元件，未來可能會改變通訊和高功率設備的遊戲規則！
這其實也是透漏了鴻海在低軌道衛星的努力，在第一季的法說會，鴻海就有說明，在2030年，鴻海將會成為低軌道衛星領先地位的製造商，所以看到這個新聞，你就能了解到，鴻海是實實在在地在推進這塊領域的發展。
4月17日：
劉揚偉在全國工業總會會員大會以「生成式AI鴻海實踐報告」為題演講，分享鴻海如何透過生成式AI優化營運與產品製造，並解決人力招募中的亂象。
劉揚偉將AI應用分為「Everyday AI」（日常營運）與「Game-Changing AI」（策略轉型），並強調鴻海已在兩者導入生成式AI，帶來顯著效益。
Everyday AI（日常營運應用）
- AI問答助手：協助員工快速理解政策、解答日常問題。
- 智慧客服與數位員工系統：提升內部服務效率。
- 辦公與資安應用：依各公司特性量身打造AI解決方案。
Game-Changing AI（策略轉型應用）
生成式AI在鴻海解決規模化問題，帶來模式突破，具體案例包括：
- 費用管理：
- 鴻海每年總費用約2,250億元（含事務性與非生產性採購）。
- 透過生成式AI優化採購流程，預計每年節省約100億元。
- 採購料號管理：
- 因服務多客戶，料號系統不統一，導致同一料件多種料號，重複採購或價格不一。
- 生成式AI比對與優化料號一致性，降低採購成本。
- 人力資源招募與防詐：
- 鴻海員工數60-80萬人，旺季單日招募可達上萬人。
- 過去外部仲介常推薦不適任人員，甚至出現「假應徵、真騙錢」亂象（如安排有疾病員工入職，仲介與員工分紅）。
- 生成式AI透過履歷分析與風險過濾，快速篩選合適人選，降低不當用人風險與成本。
- 智慧製造與產線優化：
- 工具機切削時間：過去CNC工具機切削時間從3,600秒逐步改進至1,200秒，靠人工經驗耗時長。生成式AI儲存數據，快速縮短改進時間。
- 產線調校：傳統產線調校需老練師傅逐步提升至80%效能，生成式AI可快速達到80%，後20%再由師傅精進至100%，大幅節省時間。
- 產線設計與人力配置：
- 過去工業工程（IE）設計產線，初期需100人，經數月改善減至50人，耗時且成本高。
- 生成式AI使初始設計即達70-60人，數月後進一步減至50人甚至40人，節省大量成本。
鴻海透過生成式AI在費用管理、採購優化、人力招募與智慧製造等面向實現顯著效益，特別在解決大規模營運的複雜問題上展現潛力。劉揚偉呼籲企業擁抱AI，透過技術與流程再造提升全球競爭力。
4月19日：
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