發明大王伍必翔~對於電動車研究投入,我不會停止我的腳步
發明大王伍必翔~對於電動車研究投入,我不會停止我的腳步
2012.04.15 | 科技

2012台灣國際電動車展正在世貿一館熱鬧舉行(4/12~4/15),其中的台灣電動車國際高峰論壇邀請了必翔實業董事長伍必翔出席分享他對未來電動車商機的個人看法,同時他也在會後接受了本刊記者的訪問。

市場存在,但規模還可再更大

事實上,他認為世界許多製造電動車的大公司已經建構出這塊市場,甚至像西門子這樣的公司本身也做了很多裡頭的相關零組件,換句話說,這塊市場其實是存在的,只不過未來規模大小究竟如何還需要各家業者和各國政府繼續推動。

提到台灣在發展電動車的現況和國外做比較,他認為,「我覺得台灣和丹麥相比,他們的做法比較適合台灣。」原因是,丹麥的土地面積約4.3萬平方公里,比台灣大一點點,但他們對電動車發展卻相對積極,而且很有成效。

例如,丹麥政府除擴大購置電動車抵稅獎勵,也與民間公司合作增設各類電動車專用服務站,且丹麥最大電力公司也與美國矽谷的一間電動車服務供應商將在丹麥境內廣設充電服務站,使電動車車主不用煩惱車子的電力不足。

「在都會區裡,開車的距離其實不遠,從A地到B地簡單就能完成一項任務」,重點在於,充電時間和行駛距離是否足夠符合都會人的基本需求。

那麼要如何使電動車更快速發展?伍必翔說,倘若充電時間和現在加油時間相差太多的話,勢必會讓大家卻步,若一次充電時間能控制在5~10分鐘,而且充一次可跑5、60公里,在任何一個城鎮、社區都有充電站設施的話,這樣就可以推廣得很快。

零組件和整車製造雙線布局

至於必翔目前到底掌握了哪些電動車的商機,能不能吃到這塊大餅?

伍必翔表示,他從以前最早發明農耕機、搬運機等農業機械時,對動力零組件就有很深的研究和認識,到後來市佔率全球前三大的「SHOPRIDER」品牌電動代步車,超過三十年的研發經驗讓他在機械發明領域裡打下深厚底子。

然而,05年之際他卻毅然決然快速投入電動車研發,他笑說,他的朋友都說他瘋了,「你知道嗎?我身邊的人都問說,啊你做這個是要賣給誰?」當大家一面倒不看好他時,他內心的發明狂熱早已燃燒得一發不可收拾了。

原來在05年當時,電動代步車最大的歐洲市場竟宣布,基於環保,以後電動代步車或醫療輪椅等裡頭使用的傳統鉛酸電池不能夠再使用了,聽到原本搭載的電池要被淘汰了,「我很緊張,想說該怎麼辦?不會一堆躺在倉庫裡的產品都出貨不了吧?」他看著公司裡頭一堆還在組裝的產品,內心開始忐忑不安。

於是,他開始注意到下世代電池的發展,加上環保節能逐漸蔚為風潮,開啟了他研發內部零組件的濫觴。

例如大家最關心的電池安全問題,從cell(電池芯)到pack(電池包),裡頭就有好多know-how,甚至他自己也花了七個多月的時間埋首在工廠裡做安全測試。「有一次battery pack要出貨給客戶前遇到假日,我想說再把它打開來看一下,沒想到裡頭竟然默默地在冒煙起火了。」

伍必翔二話不說,馬上把自己再關進工廠實驗室裡,重新再做測試,找出問題所在,等到真的沒問題了,他才放心把這批貨再交給客戶。

現在必翔已經獨家掌握了在電池方面的安全專利「DOSBAS安全裝置」,「每顆電池串連一個保險絲,若其中一顆電池出了問題,不會連帶影響整個pack的運作,更沒有冒煙、起火等危險狀況。」

對於未來二十年電動車願景,伍必翔相當看好,「我是公司上上下下研發的頭,對於研究發明我不會停止我的腳步,就像腦中隨時畫的3D圖一樣,有明確的結構尺吋計算,一出手設計準確度就很高」,電動代步車已經讓台灣站上世界的舞台,而接下來伍必翔的電動車發明夢也正要駛向另一條康莊大道。

 

關鍵字: #電動車
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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