MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰
MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰

MIH執行長鄭顯聰出席工業富聯上市3周年論壇演說,而MIH的LOGO首度曝光,他除說明設計理念,也分享觀察智慧交通(中國稱出行產業)吸引業界一窩風投入,但現在已有7成EV新創漸漸不行了,傳統企業拼結盟及併購新技術展開佈局,但對傳統汽車廠而言,軟硬體要拆掉重建會是非常挑戰的一課。

鄭顯聰在論壇秀出最新MIH LOGO,他說明這個設計把MIH形象總結成為一個M的圖樣,它也是像一個像車子的底盤、兩個輪子加上一個底盤。

MIHLOGO.jpg
MIH官方LOGO已經完成。
圖/ FII

對於MIH縮寫,鄭顯聰也指出,原來MIH解釋有各種說法。有的人說是Made in Honhai,有的人說是Mobility in Harmony,他則希望這個logo帶給大家的是一個比較和諧,而且代表的是移動交通的解決方案。

在中國,百度、阿里巴巴、騰訊、華為等大科技公司,目前都在做跟駕駛、自動駕駛相關的事情。鄭顯聰指出,以百度來講做了一個DUER作業系統、阿里做了一個斑馬智行、在騰訊則運用雲做一個TAI 3.0,華為做了一個鴻蒙作業系統,這些科技公司為什麼會想進入mobility?鄭顯聰認為,是為將來的移動交通找解決方案,其實並不是真的想要生產車。

鄭顯聰指出,物聯網產業重視客戶體驗,過去在傳統車廠、現在做智慧出行領域,都深深感受到「80%是車子,20%是智慧」的意義,沒有一件事情是只有硬體能做的事情,或只有軟體能夠做的事情,如果軟硬不結合,肯定是將來很大的痛點。

20%軟體左右新世代最重視的「體驗」

他舉特斯拉為例,除了品牌、OS及電力方面,更多的是digital cockpit(數位化座艙)技術,自駕大部分也是特斯拉內部開發的。

「特斯拉更像一條鯰魚,他在車界造成一個波瀾,更多的傳統造車企業,像福特、像豐田開始去擁抱新的領域。」鄭顯聰指出,福特開發出SYNC、豐田也有一個Arene作業系統,福特也跟Microsoft及豐田集團旗下Woven Planet合作。

科技巨頭都很有興趣.jpg
各科技巨頭為瞭解智慧交通產業而投資佈局。
圖/ FII

「要在五十層樓的建築上面建一百層樓,是不太可能的,除非拆掉重建。」鄭顯聰指出,特斯拉就是一個拆掉重建很明顯的例子,蔚來汽車也是,但是在傳統汽車企業裏面,都要拆掉重建的話,就會有很多的挑戰要做,這就是傳統車廠開發智慧汽車會碰到很多的挑戰的原因。

他分析全世界的BMW、賓士、奧迪品牌,BMW本來講是ultimate driving machine(極致化駕駛機器),現在開始強調中文的「悅」,慢慢軟化,「很硬的東西碰到年輕人世代,特別是在遊戲機跟電腦、手機長大的這個新的千禧年的時代,會希望車子更像是個能夠移動的智慧解決方案。不像傳統的老一輩的觀念,認為車子就是車子。」

科技巨頭一窩風做EV,兩大陣營找對策

他分析,賓士、BMW、奧迪要跟騰訊、阿里巴巴、華為合作,就開始產生了很多的化學效應,很多的連結就開始了。中國巿場是一個全世界最大的戰場,當百度跟吉利結合、阿里巴巴跟上汽結合,然後華為跟北汽、長安、一汽合作後,然後騰訊跟廣汽合作,還跳出來一個小米說也要做車,最近OPPO說也要做車了。

鄭顯聰指出,現象是大家一窩蜂地在往EV市場去,但是其實,這幾年產生的新創企業中,大概70%的EV公司都已經慢慢不行了。留下來的大概就是小鵬,甚至哪吒、威馬這些企業慢慢站出來了。

小鵬P7
中國電動車三雄之一的小鵬,車款具有價格競爭力,也在自動駕駛上下足功夫,圖為小鵬P7。
圖/ 小鵬

他觀察,傳統企業裏面分成兩個陣營,一個是合資公司的陣營,像上汽跟通用、上汽跟大眾、長安跟福特、一汽跟豐田、跟大眾,廣汽跟本田、豐田,這些企業要去擁抱高科技。

另一類則是在美國、歐洲,福特、大眾跟Argo AI合作,通用成立自駕新創Cruise,還有更多的汽車公司跟科技業攜手,甚至去買一些公司來做變化。

MIH期望打造生態系,50~100%組合隨客戶挑!

鄭顯聰說,MIH的願景除了Mobility in Harmony外,願景是要把出行行業變成是一個可持續發展的未來。使命就是創造一個新的EV生態,而且是開放的,因此需研發出參考設計以及各種研發標準,設計做出公版,把入門檻弄低、成本弄低、時間縮短,讓很多開發者能在上面開發,然後來實現這些關鍵科技。

他舉現在手機、電腦公司在做的生態系統一樣,很開放,最後能夠在各個夥伴間串連,讓所有在上面開發的人都能夠求同存異,把相同的想法給傳遞出來,或做很多客製化去融合。

MIH
MIH提供3種模式給客戶選,要100%貼牌或50%底盤交貨都可以!
圖/ MIH

鄭顯聰指出,做硬體的時候可以這樣做,但軟體的部分就會碰到很多的挑戰,所以推動EV KIT,軟體上把EV和APP開發者都放上來,這樣在APP應用方面可以創造出很多新的參與者,這些參與者將來可能會成為獨角獸也不一定,甚至在EV服務領域也有可能創造出一些獨角獸,這樣一個生態系統,透過雲端,將來整個車子的架構就像一部超級電腦。

現在一個車子可能有20~30個ECU,鄭顯聰指出,最大的問題是怎麼把半導體簡化,希望能夠有很強的晶片,一顆SOC能不只是控制數位化駕駛艙,甚至在中央網關的控制、先進駕駛輔助系統,都能用一個中央的網關來管理,而不是分散很多不同的地方。

MIH也不是做零部件而已,希望做的是一個解決方案,所以有50%、80%、100%三種不同的組合。MIH可以做100%白牌貼牌生產,EV KIT已經把底層架構好,包括關鍵專案和非關鍵專案的作業系統,客戶可以在上面放不同的APP。

鄭顯聰指出,還有一種方案是只做50%,做個rolling chassis浮動式底盤、做個平臺,很多開發中國家如中東,他們只要做國民車,把底盤賣給他們,他們自己架車體,有很多不同的做法。

關鍵字: #鴻海集團
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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