在傳統印象中，印刷業屬於勞動力密集且流程嚴謹的傳統工業，但作為香港行業龍頭的鴻興印刷集團（Hung Hing Printing Group），早已展開一場由AI驅動的數碼革命。隨著全球供應鏈對效率及精準度的要求日益提升，鴻興不再滿足於單純的「接單生產」，而是透過新成立約1年的AI Science團隊，將 AI 技術滲透至公司業務的每一個環節。
打破傳統印刷框架：從端到端的 AI 流程整合
鴻興印刷集團商務總監任加信先生（Christopher Yum）指出，鴻興印刷與客戶的合作關係已演變成緊密的戰略夥伴，涵蓋兒童書研發、紙品結構設計及生產出貨等全方位服務。他形容 AI 的介入是為了實現「End-to-End」（端到端）的流程串聯，過去設計、印前處理與生產是各自獨立的階段，現在透過 AI 連結所有流程，大幅加速了產品開發的周期。這種轉型不僅提升了內部效率，更讓鴻興從一個服務供應商，晉升為技術方案的開發者。
自家研發方案保障數據安全
市面上其實也有不少現成的 AI 工具，然而，鴻興印刷卻要堅持自家開發方案。任加信先生解釋，這是由於背後涉及複雜的業務邏輯與數據安全。「鴻興的業務版圖極廣，由紙張貿易、紙品設計到零售書店均有涉獵，市面上並無一套現成的解決方案能完美覆蓋如此多元化的端到端流程。更重要的是，鴻興長期與國際知名 IP（知識產權）公司合作，處理的數據極具敏感性，擁有私有化的內部方案是保障客戶數據安全與商業機密的必然選擇。」
鴻興智能科研團隊主管張栢鳴博士補充，印刷業擁有深厚且獨特的專業領域知識，例如不同紙張的重量、材質特性以及複雜的書籍結構部件，這些細節是通用型大語言模型（LLM）難以精準掌握的。因此，研發團隊需要針對行業數據進行「模型微調」，將這些豐富的經驗植入模型之中。任加信先生更直言，這套 AI 方案未來不排除發展成集團的新收入來源，將成熟的技術方案轉化為產品銷售給同行或相關企業，實現從技術投入到利潤中心的轉變。
小型 AI 超級電腦走入辦公室
私有化AI要求高效能的運算設備，張博士指出，傳統 GPU 伺服器的體積龐大，內置多張顯示卡不僅價格昂貴，運作時產生的巨大噪音也是十分龐大，辦公室同事難以忍受。對於一個需要在辦公室環境進行頻繁研發與控制的團隊來說，如何在有限空間內部署強大的算力，同時維持工作環境的寧靜與舒適，成為了技術選型時的首要考慮。
ASUS Ascent GX10 的出現正好解決了這個痛點。張博士對這台僅重 1.6kg、體積如書本般大小的精巧設計感到驚喜，相比起以往需要專門伺服器房及強大冷氣支援的龐然大物，Ascent GX10 的小巧設計讓團隊能夠在日常工作區域即時進行模型推理與小規模調試，極大地提升了研發靈活性。
極致算力與穩定性兼備
在算力應用方面，鴻興目前正運行兩個主要模型，分別是擁有120B參數的開源大模型以及一個專門處理光學字元辨識（OCR）的模型。張博士解釋，雖然模型訓練仍會在雲端完成，但實際部署與推理則全數交由本地的 GX10 處理。這樣做的好處是確保敏感文件不需要上傳至外網，所有 OCR 解析及文字分析都在公司內網完成，保障了流程的隱私性與即時性。
ASUS Ascent GX10 搭載的 NVIDIA® GB10 Grace Blackwell 超級晶片，為這些大規模模型提供強大的底層支撐。張博士特別提到，ASUS Ascent GX10 的 Firmware 寫得非常出色，即使在持續高負載運行24x7的情況下，依然沒有出現效能下降的問題，其穩定性給予研發團隊極大信心！對於整個工作流程來說，這種零間斷的穩定輸出是維持生產線流暢運作的關鍵。
活化企業大數據 將專家經驗轉化為數碼資產
談到未來的擴充性，張博士表示在選購前已留意到 GX10 支援 NVIDIA® NVLink™-C2C 技術。隨著集團 AI 應用的用例不斷增加，未來只需透過高速連接將多部 GX10 堆疊，即可輕鬆擴充算力。這種「隨需應變」的擴充模式，比起傳統一次性投資巨額硬件，更符合企業在多變環境下的財務部署邏輯。
除了硬件效能，AI 方案對於鴻興最深遠的影響在於「傳承」。任加信先生感嘆，印刷業正面臨技術人才斷層與招聘困難，資深專家的經驗極難傳遞。例如色彩管理是一門博大精深的學問，過往依賴資深同事憑經驗解決問題，若人才流失將是巨大損失。現在，透過 AI 團隊將過往儲存在 ERP 系統與資料庫中的海量歷史數據進行活化，將專家的知識轉化為可隨時檢索、隨時學習的數碼資產，極大地降低了新員工的入職門檻。
展望工業 5.0 願景 AI 結合機械自動化再進化
任先生舉例說明，以前查詢過往的報價或訂單資料，需要員工手動輸入大量關鍵字去搜尋，現在透過 AI 接口，只需以自然語言提問，AI 就能自動從資料庫中提取相關資訊並彙整。這種從「被動搜尋」到「主動解答」的轉變，讓數據真正變得「可用」。他形容這就是「AI 結合工業 4.0」的體現，不只是單向的自動化機器手臂，而是具備適應能力、能不斷學習進化的智能工廠。
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