擔心買到問題中古車?
擔心買到問題中古車?
2008.04.21 |

有一位客戶在北部以九十幾萬買了一台 Mercedes-Benz C class, 在交車3天以後來找我們做檢測,檢測後發現這台車是後方遭嚴重撞擊,整個車尾切掉以後重新接上的一個車尾,車主在聽完報告後當場臉色大變,在車主無法置信的情況下,我們透過保險紀錄得知這台車由於撞擊過大、理賠金額太高,車子已不做維修並由保險公司回收,至於車子是如何輾轉流到車商不得而知,但讓我們印象深刻是當天車主的不知所措,甚至連飯都吃不下了………
另一個案例是,中部一位買家以四十幾萬買了一台Toyota Altis,在交車後進廠保養,技師告訴車主好像有泡水的跡象,在我們檢測之後發現這台車是整個引擎室的擋火牆切掉以便車身號碼重新打造,因為施工的範圍大及時間長,再加上部分鈑金燒焊,所以造成了很多地方生鏽,也讓保養廠技師誤認為泡水﹔這次我們又看到了車主無助與失望的表情,後來得知車主將車賣回車行,交車兩週內即損失了9萬元。
雖然車商販賣變造車身號碼車輛的這種行為嚴重觸法,可能很多人會認為何必損失金錢再賣還給車商,大可採取法律行動呀!但大多數的人更沒想到採取法律行動會有實際上的困難與阻礙:
1. 採取法律行動曠日費時,民事求償即使勝訴也得要對方有能力償還﹔買賣的車商負責人可能只是個人頭而已。
2. 車輛是可隨時移動的物品,若要沒有爭議可能就必須從交車起完全原封不動地保留現況到法律行動結束。
以上是最嚴重的變造車身號碼情況,如果是買到大撞或泡水的車輛,那更是求償無門。
買車其實是一件非常愉快的事,沒有必要把買中古車弄成一件花錢找氣受的事,那麼為何不在買車之前就來做檢測呢? 以下提供一些如何選擇中古車及利用專家服務代勞的小技巧。

如何有效利用德國萊因中古車檢測服務?

選購中古車常會讓人眼花撩亂且無所適從。當您在決定選購中古車時,可能會有幾個中意目標,這時您如果逐一檢測可不是理想又經濟的作法,以下是我們的一些小方法,不僅能讓您有效的利用德國萊因中古車檢測服務,也能讓您有效率的買到理想中古車:
1. 衡量您個人的經濟能力,先鎖定一個您購車的預算範圍(例如: 40~50萬)
2. 衡量您買車的目的及用途,進而鎖定您所需要的車型及排氣量(例如:休旅車, 房車)
3. 利用上網或書籍及親朋好友的使用經驗,鎖定一個品牌甚至車型。
4. 真正開始實際現場看車,最好隨身做筆記,逐一篩選留下您中意的目標 (例如: 顏色, 配備, 內裝完整度)
5. 在這最後3~4 個目標中,先與賣家做初步的議價,這時您就會剩下1~2個除了車況不確定之外,其它條件都是您非常滿意的車輛。
6. 聯絡德國萊因中古車檢測服務,替您最後的1~2個目標做車況鑑定報告,讓您有實質且公正的依據,協助您在不怕擔心受騙情況下做出您最後的決定。

德國萊因在歐洲有逾百年的車輛檢測服務與經驗,以獨立第三方檢測驗證單位的角色提供給買賣雙方安全可靠、公正客觀的專業評估,可作為車輛交易的重要參考依據。

德國萊因專業工程師針對車輛的內裝及外觀、底盤、引擎機電與動態測試等160餘項檢測項目進行嚴謹的檢驗與評估。凡是經德國萊因檢驗合格的車輛就可獲得「德國萊因中古車檢測合格標章(TÜV Rheinland Inspected)」供消費者安心選購。 詳情請與台灣德國萊因聯繫 Tel: 02-2516-6040。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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