部分產品開發專案，其他業者可能需要 3 個月，鴻海只需 3 週；AI 伺服器運算托盤的組裝時間，也從兩個多小時縮短至 20 分鐘。今（30）日登場的 2026 鴻海科技日，鴻海董事長劉揚偉與輪值 CEO 蔣集恆揭露多項製造效率數字，並說明背後的技術與做法。
劉揚偉在開幕演講中表示，外界過去常將鴻海視為「box mover」，認為鴻海只是負責系統組裝的代工廠。因此，今年科技日特別聚焦過去較少對外介紹的兩項能力：一是精密加工技術，另一項則是整合產品設計、製造、組裝與全球供應鏈的垂直整合能力。
部分產品開發只需 3 週，鴻海如何實現垂直整合？
劉揚偉首先以幾組數字說明鴻海的設計與製造規模。他指出，2025 年鴻海共執行 941 項新產品導入（NPI），平均每天約 2.5 項，超過半數採共同設計製造（JDM）或原廠設計製造（ODM）模式；集團也擁有約 12 萬名工程師，涵蓋系統設計、程式開發、零組件及製程工程等領域。
蔣集恆進一步解釋，鴻海的垂直整合不只是將不同工廠集合起來，而是從產品開發初期，就讓零組件、模具、功能模組及系統等領域的工程師共同參與設計，提前考量組裝、量產良率及維修需求。
他舉例，台灣工程師白天完成設計工作後，美國團隊便接手進行設計驗證與模流分析，隔天再將結果交回台灣，讓開發工作跨時區持續進行。蔣集恆表示，透過這樣的協作模式，部分產品開發專案，其他業者可能需要 3 個月，鴻海只需 3 個星期就能完成。
這種整合能力也延伸至 AI 基礎設施。劉揚偉指出，鴻海不只負責組裝 AI 機櫃，也能將電力、散熱等系統整合在一起，製造範圍涵蓋 Level 1～12，從台灣、越南的零組件製造，到新竹的主機板、桃園的系統整合，以及美國、墨西哥更高層級的跨國系統製造，形成橫跨亞洲與北美的生產布局。
加工精度小於 1 微米，AI 伺服器組裝縮至 20 分鐘
在精密加工方面，劉揚偉以金屬機構件為例，說明鴻海如何透過精密模具與沖壓技術，取代部分傳統金屬切削製程。他指出，這項製程改善讓材料利用率提升 3.3 倍，模具精度則達到正負 2 微米。蔣集恆補充，若以百萬台出貨規模估算，一年可節省約 833 萬度電、減少近 4,000 噸碳排放。
除了改善材料利用率，劉揚偉也強調精密加工對下一代 AI 伺服器製造的重要性。他表示，鴻海透過最高每分鐘 4 萬轉的高速轉軸與精密刀具，可達到小於 1 微米的加工精度，並將相關技術應用於光通訊晶片連接器與微光學元件，以因應下一代 AI 伺服器的製造需求。
在組裝效率方面，劉揚偉透露，鴻海透過與客戶共同開發的無纜線（Cableless）解決方案及全自動化組裝技術，將 NVIDIA Vera Rubin 平台的運算托盤（Compute Tray）組裝時間，從兩個多小時縮短至 20 分鐘。
另一項技術亮點是共同封裝光學（Co-Packaged Optics，CPO）。鴻海今年展出為 NVIDIA 製造的 Spectrum-X CPO 交換機。劉揚偉指出，由於光學對位公差達微米等級，細微灰塵就可能造成連接失效，因此相關組裝與測試必須在無塵室進行。他表示，鴻海已建立高度自動化的光纖對位、組裝與檢測產線，並稱相關技術已從實驗室階段推進至可重複、可量產的製程，讓 CPO 有機會走向大規模商用。
蔣集恆也以精密基板為例，表示鴻海可將光纖軌道間距誤差控制在 0.3 微米以內，40 條光纖排列後的整體誤差僅約 0.7 微米。他強調，製造上的挑戰不只是做出單一高精度零件，還包括如何在大批量生產時維持一致的精度與品質。
＊圖片來源：《TechOrange》拍攝
