此外，鴻海亦於專題演講「How to Use NVIDIA Omniverse on Smart Factory Design: The Fii Omniverse Digital Twin Project on NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip Production Line」中，利用NVIDIA Omniverse平台支持多人協作、即時互動、物理模擬和AI整合方面的能力，推動智慧工廠設計的創新和實踐。做為今年GTC鑽石級贊助商，鴻海特別展示旗下各種機器人運用場域，包括半導體複合型機器人，結合高階視覺辨識與精密運動技術，為半導體行業提供高效、安全的智能轉運解決方案。鴻海也將以「Reinventing Smart Manufacturing: How Foxconn Builds and Deploys an AI Workforce」為主題，在分論壇專題演講中，深入探討AI工廠如何實現自主AI（Agentic AI），並應用於Factory GPT與具身智慧機器人（Embodied Intelligence Robots）等實體AI解決方案。此外，鴻海的AI護理機器人Nurabot也於本次GTC首度亮相。鴻海指出，這款護理機器人能夠優化醫療工作流程並提升病患照護品質，預計將於今年內部署至台灣地區的合作醫院。並由全球百大智慧醫院之一的臺中榮民總醫院率先導入應用。在「Transform Patient Care With Digital Twins and Nursing Collaborative Robots」的專題演講中，鴻海將進一步公開分享台灣首個數位孿生醫院病房的案例，探索AI在醫療領域的未來發展。GTC另一場首次重量級亮相的專題演講「From Open Source to Frontier AI: Build, Customize, and Extend Foundation Models」，將深入解析首款具備推理能力的繁體中文大型語言模型FoxBrain。FoxBrain預計將成為鴻海三大平台智慧製造、智慧電動車、智慧城市升級的重要引擎，推動技術革新與產業轉型。而在GTC官網的數位論壇中，鴻海智慧城市團隊則以「Improving Road Safety with GenAI, Metropolis, and NVIDIA Omniverse」分享在智慧城市平台推動的成果。
鴻海如何使用FoxBrain去優化自己集團內部？
鴻海於2025年3月10日正式推出首款繁體中文大型語言模型（LLM）FoxBrain，並在NVIDIA GTC 2025大會的專題演講「From Open Source to Frontier AI: Build, Customize, and Extend Foundation Models」中首次亮相。FoxBrain被定位為鴻海三大平台——智慧製造、智慧電動車、智慧城市升級的重要引擎。以下將分析鴻海如何利用FoxBrain優化集團內部運營，以及這是否能為鴻海帶來更高的營收與獲利。
鴻海如何使用FoxBrain優化內部運營
FoxBrain最初是為鴻海內部系統設計，涵蓋多項功能，包括數據分析、決策支持、文件協作、數學推理、問題解決和程式碼生成。這些功能直接對應鴻海作為全球最大電子代工製造商的核心需求，以下是具體應用場景：
智慧製造
數據分析與決策支持：鴻海在全球擁有龐大的製造網絡，涉及電子產品組裝（如iPhone、NVIDIA AI伺服器）。FoxBrain的數據分析能力可以處理工廠內的大量生產數據，識別瓶頸、預測設備故障，並優化生產排程。例如，FoxBrain可以分析產線上的即時數據，減少停機時間，提升整體設備效率（OEE）。問題解決與推理：FoxBrain的推理能力（特別是在數學和邏輯推理方面表現優異，超越Llama-3-Taiwan-70B）可用於解決製造中的複雜問題，例如優化物料流動、減少浪費，或調整供應鏈以應對突發狀況（如疫情或地緣政治影響）。文件協作：鴻海的製造流程涉及大量技術文件和跨部門協作。FoxBrain可以自動生成報告、翻譯技術文件（特別是繁體中文環境），並協助工程師快速查找資料，提升協作效率。
智慧電動車（Smart EV）
程式碼生成與車輛設計：鴻海正在積極發展電動車業務（如Model C、Model B），FoxBrain的程式碼生成能力可以加速車載軟體的開發，例如自動駕駛系統、車輛控制單元（ECU）程式碼，或人機交互介面（HMI）的設計。供應鏈管理：電動車製造涉及複雜的供應鏈，FoxBrain可以分析供應商數據，預測零件短缺風險，並提出替代方案。例如，若某電池供應商延遲交貨，FoxBrain可快速評估其他供應商的可行性，減少生產中斷。決策支持：FoxBrain可協助鴻海評估電動車市場需求，優化Model C在北美量產（2025Q4）的策略，確保資源分配效率最大化。
智慧城市（Smart City）
數據分析與模擬：GTC數位論壇中，鴻海智慧城市團隊分享了「Improving Road Safety with GenAI, Metropolis, and NVIDIA Omniverse」的成果。FoxBrain可以進一步整合這些技術，分析城市交通數據，優化道路安全。例如，透過生成式AI（GenAI）模擬交通流量，FoxBrain可提出改善建議，減少事故發生率。決策支持：在智慧城市項目中，FoxBrain可協助鴻海與政府或合作夥伴制定政策，例如智慧交通燈系統的部署，或公共設施的能源管理，進而提升城市運營效率。
內部流程自動化
FoxBrain的推理能力和128,000 token的上下文窗口（能處理大量資料）使其適合自動化內部流程。例如，自動生成財務報告、合約審核，或員工培訓材料，減少人力成本。在人力資源管理中，FoxBrain可分析員工表現數據，提出培訓建議，或協助招聘流程，確保人才與公司需求的匹配。
鴻海使用FoxBrain是否能得到更高營收及獲利？
FoxBrain是否能帶來更高營收與獲利
要評估FoxBrain是否能為鴻海帶來更高營收與獲利，需從以下幾個面向分析：
1. 內部效率提升帶來的成本節約
製造成本降低：FoxBrain優化製造流程（例如減少停機時間、提升產線效率）可顯著降低單位產品的製造成本。以鴻海2024年財報為參考，其年營收約6.86兆新台幣（約2,000億美元），淨利潤率約3%。若FoxBrain能將製造成本降低1%，則可節省約20億美元的成本，直接提升淨利潤。供應鏈優化：FoxBrain在供應鏈管理中的應用可減少庫存積壓和物流成本。以鴻海的規模，若供應鏈成本降低0.5%，則可節省約10億美元。人力成本減少：自動化文件協作、數據分析等流程可減少對高薪技術人員的依賴，進一步降低人力成本。
2. 電動車業務的成長潛力
Model C與Model B量產：FoxBrain加速電動車軟體開發和供應鏈管理，有助於Model C（2025Q4北美量產）和Model B（2025年中量產）的順利推出。以Luxgen n7（基於Model C平台）在台灣的銷售為例，若北美市場年銷量達到5萬輛，平均售價3萬美元，則可帶來15億美元的營收。與三菱汽車和日產的合作：如先前分析，鴻海與三菱汽車和日產汽車的合作可能利用FoxBrain進行車輛設計和製造優化。若鴻海代工的電動車年產量達到10萬輛，每輛代工費用約5,000美元，則可帶來5億美元的代工收入。
3. 智慧城市項目的商業化
技術輸出：鴻海在GTC展示的智慧城市成果（如道路安全改善）可商業化，與全球城市或企業合作。例如，若鴻海與10個城市簽署智慧交通項目，每個項目價值5,000萬美元，則可帶來5億美元的營收。FoxBrain的開放原始碼策略：鴻海計劃將FoxBrain開放原始碼，吸引更多合作夥伴（如政府、企業）使用其技術。雖然短期內可能不直接產生收入，但長期可透過技術授權、諮詢服務或合作項目獲利。
4. 潛在挑戰與風險
競爭壓力：FoxBrain的性能雖接近世界領先標準，但仍落後於中國DeepSeek的模型。若競爭對手（如台積電或其他AI公司）推出更強大的解決方案，鴻海的技術優勢可能被削弱。市場接受度：智慧城市和電動車項目的成功取決於市場接受度和政策支持。例如，若北美市場對Model C的需求低於預期，則營收成長可能受限。初始投資成本：FoxBrain的開發和應用需要大量前期投資（如NVIDIA H100 GPU的採購、技術團隊的運營）。若短期內無法實現規模經濟，獲利成長可能不如預期。
5. 總體財務影響
營收成長：假設FoxBrain推動電動車和智慧城市業務成長，預計2025到2026年可帶來約25到30億美元的額外營收（電動車15到20億美元，智慧城市5到10億美元）。獲利提升：考慮成本節約（20到30億美元）和新業務利潤（假設淨利潤率10%，約2.5到3億美元），FoxBrain可能為鴻海帶來22.5到33億美元的淨利潤成長，相當於淨利潤率提升1到1.5個百分點。
結論:鴻海利用FoxBrain優化內部運營的潛力顯著，尤其是在智慧製造、智慧電動車和智慧城市三大平台。具體應用包括數據分析、供應鏈管理、程式碼生成和決策支持，這些都能提升製造效率、加速電動車開發，並推動智慧城市項目的商業化。從財務角度看，FoxBrain有望透過成本節約和新業務成長，為鴻海帶來25到30億美元的額外營收和22.5到33億美元的淨利潤成長。然而，實現這些目標需克服競爭壓力、市場接受度和初始投資成本等挑戰。若鴻海能有效執行其開放原始碼策略並深化與三菱、日產等合作夥伴的關係，FoxBrain將成為推動技術革新與產業轉型的關鍵引擎，顯著提升鴻海的營收與獲利。
