全新BMW X6於2008北美國際車展榮膺-“EyesOn Design”設計大獎
全新BMW X6於2008北美國際車展榮膺-“EyesOn Design”設計大獎
2008.03.03 |

全新BMW X6在底特律2008北美國際車展上全球首度發表,並贏得EyesOn Design設計大獎。EyesOn Design設計大獎每年在北美國際車展上頒發,其評審團是由國際知名汽車製造商的資深設計師所組成。此獎項主要是為了表彰各級距汽車市場的卓越創意與嶄新發展。全新BMW X6擊敗了其他SUV競爭對手,脫穎而出。全新BMW X6憑藉其領先的概念與獨一無二的特徵贏得評審們的肯定:“BMW X6展示了真正創新設計理念的過人之處,將大型BMW轎跑車的運動、優雅與運動休旅車(SAV)的強壯造型完美結合,全球無人能出其左右。”BMW外型設計部門主管Anders Warming先生代表BMW集團設計團隊在底特律領取EyesOn Design設計大獎。

成就不同尋常、具有開創意義的設計是一種美妙藝術。BMW X系列即展示了這美妙藝術的極致,及BMW設計團隊將理想轉換成實際的卓越能力。當發表運動休旅車BMW X5時,BMW即開創了一個嶄新級距車型SAV。廣受讚譽的外型設計造就了不同於以往的車型級距,多年來始終被認定為經典之作。現在,BMW集團又開創了一個全新車型—**SAC全能休旅跑車(Sports Activity Coupe)。**創新的SAC設定,結合了優雅、動感的跑車車頂線條與BMW X車型卓越的越野優勢。全新BMW X6代表了各種設計元素,與完美創新的夢幻組合。全新BMW X6的外型是BMW X系列鮮明態度的進一步詮釋,強調了對運動與優雅風度的一貫關注。

全新BMW X6擁有獨特的外觀特點,動感十足的車頂線條、高腰線,與震撼、雕塑般的車輪拱,將汽車的視覺中心移到中間,彰顯了四輪驅動的卓越能力。設計者對設計語言創造性的應用展現了BMW設計團隊卓爾不群的創意實力。BMW,長久不衰的經典設計,來自於一套系統完善的設計程序。

全新BMW X6充分表現了外觀形象如何與產品內涵和諧統一。SAC全能休旅跑車的概念完美結合了大型豪華BMW雙門跑車的運動優雅,與BMW X系列的強悍實力。設計彰顯了產品的運動優雅特徵,通過創新Dynamic Performance Control動態性能控制系統,呈現出獨一無二的駕駛體驗。全新BMW X6將BMW品牌獨具的on-road行路操控和off-road傳統休旅車的越野能力,表現得淋漓盡致,SAC全能休旅跑車,此全新車型的駕駛性能必將不負眾望。

**BMW優質的設計源自界定清晰、完備成熟的研發程序
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對於BMW集團與旗下成功品牌——BMW、MINI、Rolls-Royce及BMW摩托車而言,極致駕駛樂趣誕生於一套複雜精密的研發程序,所有的技術零件盡皆如此,車輛造型設計也是一樣:根據BMW集團的理念,產品設計要精確、真實地將高級品質的獨特價值轉化成人們易於理解、歷久不衰的造型語言。從最初的概念開始,到設計出不同的草案,直至最後誕生出可以量產的車型,設計過程非常複雜。在持續數年的開發過程中,BMW集團的設計團隊要與包括空氣動力學、人類工程學、安全及市場行銷等不同部門的許多專家一起併肩合作。

由BMW集團設計中心(BMW Group Design)孕育出的每款車型,其開發設計過程都要經歷三個階段。BMW公司將這三個階段定義為:理解(Understanding)、相信(Believing)、實現(Seeing)。三個階段從根本上皆遵守BMW設計的中心原則:獨特個性是創造過程的核心議題。這個基本原則不僅定義了BMW集團設計的工作方式,同時也是整個專案項目的流程特徵。成功的設計源自千錘百煉,BMW集團設計總監班格先生(Chris Bangle)表示,“將眾多的外部設計細節與內部設計相互匹配,創造出一個表裏一致、和諧的產品,同時實現完美的功能性,並讓它富有感染力,這需要大量的時間與精力。一款豪華車款產品內涵的實現,是整體概念和諧統一的結果,不是任何單一細節所能成就的。”這點對開創一個全新的車型級距市場,如全新BMW X6,更為重要。

**BMW的整合性專案管理
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實現和諧的整體概念,需要經歷許多階段,這些過程必須由一套成熟的程序來管理監控。在車型開發與生產製造的龐大過程裏,每項工作程序非常多,控制複雜性,去除不必要的工作,讓設計者充分發揮創造力,是設計程序管理的首要問題。透明、有邏輯性的組織架構是必需的。BMW集團設計中心將設計的程序控制、方法開發與數據移轉等三大工作職能一體運作。這三大職能間的互相協調,使BMW集團設計中心成為不同研發部門與研發項目經理人平等合作的舞臺。整合性專案管理能力是一款成功的概念車能夠實現量產的唯一保障。

**BMW高級設計工作室
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作為一個獨立的設計部門,BMW高級設計工作室(BMW Advanced Design Studio)只專注開發創新的、尖端的設計概念,以為後面的三個開發階段做準備,而不在乎實際的設計規格限制,以完全自由、獨立的方式迎接人類對未來移動的夢想與挑戰,BMW高級設計工作室在創造新的概念時,可以不受任何需求與規格的制約。在這個過程中,團隊從各種資源中汲取靈感,包括對社會和文化的研究、原料和技術的革新,以及內部和外部生產程序的考察。這些研究已經包含了對客戶與全球市場需求發展趨勢的先知卓見。

**BMW設計的第一階段:理解 (Understanding)
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在每個專案的起始階段,設計團隊都會花大量的時間研究專案項目的細節與設計規範,從而完全理解新的專案項目。通過與各個不同領域專家的合作,設計團隊著手尋求全新的解決方案、創新的材料以及更高效的設備。作為設計部門的一份子,工程設計成為了連接設計師和工程師的橋梁。不同專業的技藝與經驗會在相應的車型概念發展階段中反映出來。理解階段就是所有專案項目成員尋求一個平衡點,從所有項目影響因素與相應對策中找到共識。

通常這一階段需要一年多的時間。在這個過程中,設計師們努力完成流程整合,平衡來自各方面的不同的要求。這個流程整合要求非常熟練的方法,因為所有技術創新都必須在其功能性、合理性以及視覺吸引力都能滿足未來用戶要求的前提下才會被應用。同時,這個流程還要整合來自市場、設計和工程部門的各種訊息。在這階段的進行過程中,所有參與的團隊成員都會在新車型的特徵上達成共識。在尋求解決方案的過程當中,這些特徵會經常與構想中的概念進行對照。

公司內部關於車款外型與內裝設計提案的競爭,是這個階段中的一個鮮明特色。設計師們會針對這內部深具創意性的比賽,提交自己的作品。

**第二階段:相信 (Believing)
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根據已確定的概念特徵,這個階段需要提煉出相應的特徵設計語言。目標是創造出一種比例與外觀都符合美學標準的概念車型。車型設計師與油土模型師經過反覆雕塑造型,製造出1:1的油土模型,創造出“真實”的BMW、Rolls-Royce或BMW摩托車。

在“相信”階段,設計是一場艱鉅的直覺與理性的拉鋸戰。在這個階段,設計師為BMW典型的完美原則找到一個最終表達方式。很少有設計師的提案會達到這個模型製作階段,模型師用油土這種特殊材料將設計師的提案做成1:1模型,並在雕塑過程中反覆研究、修改。當模具漆上一層類似真實車身上的塗漆時,概念模型的車身線條、表面凹凸和車身比例都能夠在不同的照明條件下顯現出來。

與上一個研發階段—“理解”階段相同,在這個階段中,設計師之間的競爭氣氛仍然十分熱烈,其他部門的合作夥伴以及主要執行人員會為董事會的最後決定,奠定堅實的考量基礎。即使所有參與比賽的模型都很完善,但只會有一個是最符合所有設計規格與目標要求。

**第三階段:實現 (Seeing)
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這一步將側重於產品化實現被挑選而出的概念模型,也就是說如何把手工雕塑的油土模型轉化成能用機器量產的產品。油土模型藉由非接觸性的雷射掃描CAD過程,製作成具可行性的三度空間模型,以為後續的研發工作提供參考依據。

在最後的設計階段首要考慮的問題是,實現產品的最優化品質。在設計師、工程師、產品工程師和模型師的互動過程中,為了保證能夠將最完美的構想轉變為從外型品質到內部細節功能都是最高規格、實實在在的車款,相應的造型製造過程將會於此階段被嚴格審視思考。

從構想到最後實施階段,BMW集團設計中心完成的所有車型開發過程,都得到了內部溝通部門的大力支持。所有重要專案的項目都有詳細的文字與圖片記錄。BMW集團設計中心內部溝通網絡不僅僅覆蓋中心內部,還對所有相關的合作部門開放,保證了設計中心的理念,從概念直至最後的成品,始終如此生動,令人振奮,具有強大的感召力。

**BMW設計是獨特個性的表達
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在整個BMW產品研發過程中,設計扮演著一個關鍵的角色。設計的目的在於將客戶、研發合作夥伴的所有想像變成真實。這種表達必須是準確無誤且符合時代的,不受潮流影響且具有永久吸引力的。對於BMW設計師們來說,汽車不只是交通工具,還是一個車主表達情感、具有自我風格的時尚品。

特立獨行、勇於創新、帶有BMW典型特點的作品必須在外型、內裝等每一個細節都體現出高級豪華的品質。全新BMW X6完全符合這個標準。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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