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|數位時代 BusinessNext

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。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。