柴電混合車之發展趨勢
柴電混合車之發展趨勢
2009.01.19 | 科技

**一、前言
**
圖一列出當今多種汽車動力來源的完全排放估算,採Well-to-Wheel的完整嚴格估算。包含油田採礦、煉製過程、運輸製造、以及引擎排放。其中,對各種氫能源的產製,也詳加比較;即使是以現有核能產氫,還是有溫室氣體排放,主要由於鈾礦採集與運送等的排放。這些數據會隨科技改善而需隨時更新,如若採礦運送也開始使用氫能動力車輛時,Well-to-Tank之排放即會改善。


圖一 Emission of all Engine-Fuel Technology (Well-to-Wheel)
也由此可明瞭,目前歐洲積極鼓勵低污染之柴油引擎科技,而下一波應是柴電混合動力車,生質柴油也是能由燃料端改善車輛排放,以及主要車廠長期投入氫能車與電動車的研究發展。

電動車之Well-to-Wheel排放,常是火力發電廠造成,因此改善發電廠之排放,如再生能源、核能、與火力CO2定址型捕捉,將大幅改善電動車之Well-to-Wheel排放。

圖二顯示Tank-To-Wheel之車輛排放量與車重量之正相關性,強調現代車輛常為了配備或安全性考量而增加車重,造成油耗與排放不小之代價。如何將相抵觸的多面向作最佳化,實是應深入探討的課題。圖二同時也比較出不同引擎科技(Gasoline Engine vs. Diesel Engine)的表現,更預測柴油電力混合動力車之期望表現。


圖二 Tank-to-Wheel 之排放量與車重及車種之關係

二、科技現況發展
日本三菱卡車巴士公司(Mitsubishi Fuso Truck Bus Company;MFTBC)在日本市場發佈一台先進的柴電混合動力商用車。

全新的Canter Eco Hybrid輕型卡車顯著地降低油耗量及污染排放,是第一台遵守日本最嚴格、即將實施的「長期排放標準」的車款。環保效益可從其廢氣排放量顯著降低中看出,可有效降低41%的氮氣化合物、以及46%的微量物質,Canter Eco Hybrid更符合日本在2007年8月頒佈的空污排放新法規的要求,本項規定是世界上最嚴格的,而且領先其他競爭車種。

此車結合柴油引擎與電力驅動,新研發的柴油引擎搭配高能量密度的鋰(Li)離子電池、35kW的永久磁鐵馬達與INOMAT-Ⅱ自手排變速箱。可由馬達單獨驅動車輛,並可在車輛減速時回充鋰電池,比傳統車型減少20%的油耗。

3.0L DOHC 16V的柴油渦輪引擎在低轉速1700轉即可有30 kgm的扭力,並結合新開發的濾煙器(Particulate filter)與排氣再循環系統(EGR),能有效減少黑煙與氮氧化物的排放,與傳統車型相比可大幅減少41%的氮氧化物(NOx)與46%的粒狀污染物(PM)排放,提前滿足日本嚴苛的排污法規。

除此之外,此油電混合車輛不需要像是天然氣或其他特殊燃料等複雜的加油程序,以柴油引擎運轉的油電混合Canter,可如同一般柴油車輛在各處的加油站加油。油電混合Canter約2,8302,870公斤,載重量達2,0003,000公斤。

LAND_e概念是Land Rover用來提升一般道路或越野路段時,全面升級其高效能科技,讓車輛達到真正的適應各種地形路況,比同級距車款大幅降低30%的耗油量,並將二氧化碳排放量降低到150g/km。將LAND_e概念具體實現是在倫敦車展所展示的柴電混合後軸傳動雙動力(ERAD diesel-hybrid),以兩部Freelander2車型為原型車,整合Land Rover引擎啟動科技與柴電雙動力科技,讓車輛可由電力或是柴油來驅動,更可以將兩者混合作為引擎的雙重動力,加上電子式後軸傳動系統(ERAD)有效的將動力配置到四顆輪子上,減少20%二氧化碳的排放,具體落實環保節能的成效。

ERAD(Eelctronic Rear Axle Drve)的油電混合動力系統有別於其他Hybrid SUV的設定,在極低的速度下由電動馬達提供主要動力輸出,且是以4WD的模式進行運作,而非其他Hybrid SUV車型僅供於起步或是單純的後輪輔助之用。在Off Road狀態下,ERAD系統也會在車輛需要更多扭力時提供額外的輸出,以幫助車輛脫困;例如在泥濘路面或是雪地上,甚至於拖曳尾車,就更需要這套系統的輔助。當於一般On-Road狀態中(時速32km/h以下),驅動的主力會全部交由ERAD系統負責,直到超過32 km/h 後ISG系統才會自動啟動柴油引擎,同時讓引擎動力介入,此時電動馬達才會停止作動。而在Off-Road狀態下,ERAD系統也會視油門深淺與前後驅動輪的牽引力道,在適當的時機提供所需的額外動力,利用自動化的動力轉換,降低不必要的廢氣排放與提昇油耗表現。

三、結論
本文著重於汽車相關科技探討,由前所述,柴油小客車之發展是現在進行式,柴電混合動力車是近期未來式,加上環保生質柴油的持續發展,將是一中長期(20~30年)可以同時符合環保與能源經濟之考量,能達到Well-to-Wheel的80 g-CO2/km 之低排放。

更多文章請上 ITIS智網

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓