為什麼多數新創一開始就選錯了第一位硬體工程師?

多數硬體新創的第一個致命錯誤，往往早在製造、認證或供應鏈問題出現之前就已經發生。

錯的不是產品，而是第一個加入團隊的人。

這種情況普遍到幾乎沒有人特別意識到。當創辦人擁有一個成熟的構想、一個表現亮眼的原型，甚至已經吸引到早期市場關注時，直覺反應通常是：再找一個人，把技術推得更快、更遠。於是，團隊往往第一時間補進機器學習工程師、韌體工程師，或某個高度專精、分工明確的硬體設計人才。

這樣的選擇看起來完全合理。Demo 還有瑕疵，模型仍能再進步，韌體結構也不夠乾淨。直覺上，最有效率的解法似乎就是補進更多技術能量，把眼前的問題一一解掉。

但正是這個看似理性的決定，讓許多硬體新創在不知不覺中，走向了「原型陷阱」。

因為多數早期硬體新創真正缺乏的，並不是技術深度，而是——一個能在現實世界中成立的系統。

為什麼 ML 與韌體人才看起來像是最合理的第一步

多數硬體創辦人本身具有技術背景，因此在招募第一位夥伴時，往往會下意識地複製自己熟悉的角色。只要產品與 AI 有關，機器學習工程師自然成為首選；只要裝置需要嵌入式系統，韌體工程師就顯得不可或缺。

這樣的選擇同時也具備極強的外部訊號效果。對投資人而言，ML 與韌體人才是清楚、好理解、也容易被歸類的角色。他們讓團隊看起來「很深科技」、「很專業」，而且正在快速推進。

短期內，這些招募確實帶來可見成果。模型準確度提升、延遲下降、程式碼結構更漂亮，Demo 的完成度也越來越高。

但就在這些進展之下，一個結構性的失衡正在形成。

團隊逐漸變得非常擅長把 Demo 做得更好，卻始終沒有能力回答那些真正決定能否活下來的問題：這個系統能否長時間穩定運作？是否具備量產條件？能否承受溫度、震動、公差與真實使用情境的壓力？在沒有原始工程師陪跑的情況下，是否仍能被組裝、測試與維修？

這些問題，並不屬於單一專業領域。 它們屬於系統層級的判斷能力。

過度倚賴單點專業的隱性成本

專業人才本身沒有問題。問題在於，專業通常只會在自己的範圍內進行最佳化。ML 工程師最佳化模型，韌體工程師最佳化程式流程，硬體工程師最佳化電路設計。

新創真正開始失速的時刻，往往是沒有人負責整體最佳化。

在許多早期硬體團隊中，可以看到一個反覆出現的現象：紙面數據非常漂亮，實際行為卻極度脆弱。模型準確但耗電驚人，韌體結構優雅卻缺乏容錯，電路板能跑卻只在實驗室成立。散熱行為沒有被驗證，失效模式沒有被系統性分析，製造假設存在於每個人的腦中，卻從未被清楚說出口。

沒有任何一位工程師犯錯。真正的問題在於，沒有人負責那些專業之間的縫隙。

而正是這些縫隙——硬體與軟體之間、功耗與散熱之間、設計與製造之間——最容易讓新創在後期斷裂。

為什麼系統思維比你想像得更早就不可或缺

系統不是零件的集合，而是零件之間的互動結果。

在硬體產品中，這些互動出現得極早，也極其殘酷。一個看似微小的元件替換，可能徹底改變散熱行為；一次韌體更新提高了工作週期，就足以讓整個系統超出功耗預算；一個機構公差影響訊號完整性；一個封裝選擇，讓組裝與測試成本倍增。

當沒有人負責理解與預測這些互動時，團隊自然會走向一種只在理想條件下成立的設計。

這也是為什麼許多硬體新創會在後期突然被現實打醒。他們以為自己「差不多準備好了」，卻在實際運作中，遇到任何單一專業都無法事先預測的失效情境。

而當這些問題真正浮現時，往往已經錯過了能以低成本修正的時間窗口。

製造與可靠度，從來不是之後再補的項目

硬體新創最具破壞性的迷思之一，就是認為只要技術先證明可行，製造與可靠度可以留到後面處理。

事實上，可製造性與可靠度本身就是設計的一部分。 它們不是後加功能，而是會在極早期就被元件選擇、版圖配置、封裝方式與系統架構鎖死。 可靠度問題也不會提前打招呼，而是往往在長時間運作、反覆溫度循環、震動與實際使用後才逐步顯現。

缺乏這種直覺的團隊，常常在無意間做出一連串決策，最終迫使自己付出昂貴的重設代價，甚至直接關上量產的大門。 這正是許多 Demo 表現亮眼的新創，卻在第一次量產時崩潰的原因。

真正適合的第一位硬體人選

最關鍵的第一位硬體人選，通常不是寫程式最快、模型最聰明的人。

而是那個曾經親眼看過產品在現實世界中失敗的人。

他們的頭銜可能是系統工程師、硬體架構師、產品工程師，或偏向製造導向的技術主管。但真正重要的不是職稱，而是判斷力。

這樣的人會在很早期就提出讓人不舒服的問題，關心那些不會出現在 Demo 裡的細節。他們思考的是限制、取捨與失效模式，而不是單一指標的極致表現。

他們能坦然地說：「這在實驗室可以跑，但現場一定會出問題。」

而且能清楚說明，問題會從哪裡開始。

這樣的招募，可能會讓表面進度在早期看起來慢了一點，但卻會在後期，決定產品能不能活下來。

健康的早期硬體團隊，實際上長這樣

真正健康的早期硬體團隊，往往比想像中更少高度分工。

他們不急著堆疊一排單點專家，而是優先建立重疊能力與整合責任。ML 與韌體依然重要，但這些能力會被一位真正理解「整體如何成立」的人所平衡——包含產品如何被製造、測試、維修與長期支援。

最成熟的團隊，會逐漸建立跨領域的共同語言。軟體工程師理解功耗預算，硬體工程師理解軟體限制，設計決策同時考量性能、可製造性與可靠度。

這並非偶然，而是因為有人在團隊中，對系統的一致性負責。

為什麼這個招募錯誤如此普遍

創業早期的誘因設計，本就鼓勵「看得見的進展」。 Demo 能募到錢，性能數字能吸引注意，而系統穩定性與製造紀律，卻很少被即時獎勵。

從情感層面來說，找一個能讓 Demo 更漂亮的人，遠比找一個質疑 Demo 是否重要的人來得舒服。

但能走得遠的團隊，往往很早就理解這件事： 目標不是只成功一次，而是每一次都能成立。

台灣的優勢：系統思維不是特例，而是預設

這也是為什麼許多硬體新創在真正接觸台灣生態系後，會產生明顯的思維轉變。

在台灣，系統層級的思考不是少數人的專長，而是產業的預設值。工程師被訓練成從設計一開始，就同時考慮製造、測試、良率、散熱與長期可靠度，而不是把這些問題留到後面再補。

這樣的環境，會在早期就把錯誤攤在陽光下，但方式通常是建設性的。設計會在現實條件下被提早壓力測試，當修改仍然可行時，就先修正。

對於過度倚賴單一專業的新創來說，這種直面現實的過程也許不舒服，但往往正是能夠走向成熟的關鍵轉折點。

ICTGC 如何幫助新創修正早期團隊與判斷失衡

由台灣 國家科學及技術委員會（NSTC） 推動、並與 InnoVEX 合作的 IC Taiwan Grand Challenge（ICTGC），正是為了解決一個在早期硬體新創中反覆出現的問題：在最關鍵的成長階段，團隊往往缺乏足夠的系統層級視角。

ICTGC 經常被簡化理解為一個政府支持、提供獎金的競賽計畫，但這樣的認知其實低估了它的真正價值。ICTGC 的核心角色，並不是「發錢」，而是把新創帶進真正能決定產品成敗的產業現場。

透過 ICTGC，創辦人不只接觸到非稀釋性的資源，更重要的是獲得 資本、市場能見度，以及台灣半導體與硬體生態系中關鍵決策者的連結。對早期新創而言，這種被看見、被理解的機會，往往與資金同樣關鍵——它能加速與投資人、策略夥伴、供應商與潛在客戶之間的實質對話，而這些對象早已熟悉量產、良率與部署的現實條件。

更關鍵的是，ICTGC 讓新創得以直接接觸那些真正走過「從原型到量產」的人。透過導師互動、產業交流與生態系參與，創辦人能與曾經打造、出貨並成功擴展硬體產品的工程師與營運者對話。這些經驗往往能在問題尚未演變為生存危機之前，就清楚點出團隊結構與決策上的盲點。

及早參與 ICTGC，意味著新創仍有空間重新思考招募策略、調整技術路線，並建立對整體系統的真正掌握。相較於在製造或可靠度問題爆發時才被迫補救，這是一種在代價仍可控時，主動修正方向的機會。

親自與 ICTGC 團隊交流｜Palo Alto｜2026 年 1 月 13 日

如果你希望真正理解 ICTGC 的運作方式，而不只是停留在簡介與獎項標題上，那麼 2026 年 1 月 13 日於 Palo Alto 的這場活動，正是為你而設。

在 Bridging Silicon Valley and Taiwan: Semiconductor & AI Synergies 活動中，來自台灣的 InnoVEX 團隊 將親自到場，與早期新創創辦人進行直接交流。這不是制式說明會，也不是單向簡報，而是一個能夠與 ICTGC 計畫的規劃者、執行者與連結者進行實質對話的場域。

與會創辦人將有機會深入了解 ICTGC 在實務上的運作方式：新創是如何被評估的、團隊如何實際進入台灣生態系、哪些類型的公司最容易獲得長期價值，以及如何在競賽之外，建立真正有意義的產業關係。

同樣重要的是，這也是一個可以坦率提問的場合——關於適配性、時程期待、參與深度，以及一旦加入 ICTGC 後，實際會面對的現實樣貌。

對正在硬體、機器人、邊緣 AI 或深科技領域前行的新創而言，這不只是一次活動，而是一個提早看清未來、避免走冤枉路的關鍵節點。

對許多新創而言，真正缺少的並不是資源，而是能夠直接理解全貌的機會。與其隔空揣測國家級計畫如何運作，或透過層層轉介摸索方向，創辦人更需要的是面對面交流的時刻——能直接與 ICTGC 計畫的推動與執行團隊對話，建立早期關係，並清楚判斷這條路線是否真正符合自身的技術規劃與團隊結構。

如果你正在打造硬體、邊緣 AI、機器人或其他深科技系統，且已開始認真思考如何從原型走向量產，這場活動的價值在於用具體理解取代模糊想像。它提供的是一個提早進入生態系、提出關鍵問題，並在重大決策尚未被鎖定前，建立長期關係的窗口。

硬體成功的低調真相

真正能走到最後的硬體新創，往往不是那些擁有最耀眼 Demo 或最華麗專業履歷的團隊。

而是那些能夠承受現實考驗的團隊。

這樣的團隊，在招募時重視的是判斷力、整合能力與實戰經驗，而不只是單一指標的技術輸出。他們願意及早面對那些看似瑣碎、甚至無聊的問題，因為他們知道，這些問題若被忽略，最終只會以更昂貴的方式回來找上門。

如果你的新創仍處於早期，而你的第一個直覺是再補進一位專家，讓 Demo 再漂亮一些，那麼或許值得先停下來重新思考。

你第一位硬體人選，不一定要是房間裡最聰明的人。

而應該是那個最清楚知道——這個房間會從哪裡開始出現裂縫的人。