該選油/電車還是柴油車？|數位時代 BusinessNext

時間是二○○五年五月一日凌晨三點五十分整，地點在美國德州的拉雷多(Laredo)測試跑道，在國際汽車聯盟(ＦＩＡ)裁判的監督下，三輛從德國生產線上隨機挑出的市售朋馳(M-Benz)E320 CDI柴油引擎轎車，正衝過終點線。這三輛車連續三十天沒有停下來，只有每兩小時停下來不到兩分鐘的加油與更換駕駛，以平均時速超過二百二十公里的高速，創下連續行駛十萬英里(約十六萬零九百三十四公里)的柴油車耐久世界紀錄。

油／電混合與柴油搶市場

打破連續高速行駛十六萬餘公里世界紀錄後，這三輛柴油車並沒休息，立刻接著穿越美國南部，繼續行駛超過一千六百公里的一般道路，之後進行測量，不僅廢棄污染能在法定範圍內，同時這段路程平均油耗，每公升柴油的行駛距離仍高達二十一．○五公里！戴姆勒克萊斯勒 (Dailmer Chrysler)研發部門的韋伯(T. Weber)解釋：「測試證明包括柴油引擎、顆粒濾網、懸吊系統與其他零組件的功能仍完好如初，這種完美技術表現，是最有說服力的品質證明。」朋馳E320 CDI進行這項艱難測試的目的，主要是為了說服美國市場的汽油車消費者，考慮更具經濟效能的柴油車。美國的小汽車年銷量高達八百萬輛，但長期以來，比飲用水還便宜的汽油，奠定了汽油車的市場主導地位。不只是美國，包括汽車年銷售四百萬輛的日本、近五百萬輛的中國大陸，以及絕大多數亞洲其他地區，汽油向來是小汽車的主力能源。直到過去兩年，在高油價衝擊下，不少市場對汽油車的偏好似乎開始鬆動，強調節能的新動力不僅成為話題，更已成為具體新選擇。油／電混合動力(hybrid)與乾淨柴油(clean diesel)，一夕間成為汽車動力的新希望。
到二○○五年底為止，初步估計兩大車用能源新動力陣營都各有斬獲，以豐田(Toyota)等日系車廠主導的汽油／電力混合動力車，在全球持續創造聲勢，最具代表性車款Toyota Prius總產量，正式宣布跨過三十萬輛大關。不過同一時間，以福斯(ＶＷ)為代表的歐洲車廠，持續研發出節省能源的乾淨柴油轎車，不僅在歐洲以超過七百萬輛的年銷售量超越汽油車，持續壯大的氣勢，更不斷向全球市場推廣柴油科技的優勢。除了朋馳E320 CDI的破紀錄耐久測試外，包括奧迪(Audi)、ＢＭＷ等歐陸大廠，今年更大膽將柴油引擎安裝在賽車上，挑戰過去純為汽油動力的競速遊戲，都是這場新動力競賽中的重要戲碼。

台灣柴油車市場成長迅速

台灣自從二○○三年七月正式開放柴油小客車後，儘管第一個半年在觀望中度過，但隨著油價高漲的大環境變化，二○○四年創下五百多輛銷售量，讓韓國雙龍(Ssang Yong)等小品牌乘勢站上柴油熱潮最前線。不少大廠悔恨錯失先機之餘，當然立即投入戰局，二○○五年柴油小客車市場成長了四倍，銷售超過兩千輛。福斯部分車款，甚至出現柴油與汽油版本的銷售比例高達七比三的巨幅落差。到了二○○六年，持續加溫的油價話題，加上現代(Hyundai)、福特(Ford)等國產柴油轎車陸續量產，相形於「高貴﹂混合動力車，還在等待政府關愛眼神與環保人士的慷慨解囊，節能效果差不多的柴油新動力，很有可能成為車主最新的選擇。
專訪Volvo動力系統專家亨寧
柴油動力是短期內是最經濟的選擇來自早已採行多元能源政策的北歐， Volvo動力系統專家亨寧（Stefan Henning）指出，從單純的引擎技術觀點談能源動力，似乎也確定柴油動力是短期內不可避免的經濟、可靠選擇。

Ｑ:從動力觀點，可否比較一下汽油與混合動力（hybrid）能源所會面臨的問題？
Ａ:汽油最大問題就是成本太高，在未來石油儲量有限的預期心理下，油價勢必會再往上升，其中可想而知，汽油的漲幅一定最大。而hybrid混合動力，主要優勢是市區行駛，可在電動馬達的優勢下，有效控制油耗與污染，但高速使用則差別不大。同時它還有個問題，就是製造成本高昂，且電池將帶來的另一種高污染，也是無可避免的問題。

Ｑ:北歐在多元化能源領域的發展相當早，柴油在其中扮演什麼角色？
Ａ:目前北歐也有以燃燒甲醇為主的汽車，或是生物柴油等替代能源車，不過包括特殊加油站等基礎建設，以及替代能原本身的動力技術成熟度等，都仍需要些時間才能更充分掌握，目前還不算真正成熟。相對的，柴油動力則已經相當成熟，它兼具環保、省油、低成本、高動力效能，而且燃油補充的基礎建設又方便，目前在歐洲已經相當普遍。

Ｑ:直五缸引擎有什麼技術特色？為什麼中小型排氣量柴油引擎，普遍都是採用五缸架構，而不是四缸或六缸？
Ａ: 柴油引擎因為壓縮比較高，燃燒震動也較大，所以要解決汽缸震動問題，透過外部的結構平衡，是個相當理想的方式，因此直列五缸的設計，剛好可以在適當的汽缸排氣量前提下，以中間一缸，兩邊各兩汽缸的對稱方式，抵銷引擎不必要的震動，大幅提升行車的舒適性；相形之下，四汽缸引擎運轉不夠細密，六汽缸引擎則又太大太長，不適合中小行車使用。許多車廠的直五缸引擎，可能採縱列方式放置，但是Volvo在其安全造車哲學的堅持下，採用橫置的直五缸引擎，這樣讓引擎室可以有更多空間，來做為撞擊時的緩衝，所以這其中同時兼顧了安全與均衡運轉的設計理念。

Ｑ:從動力專家的角度，請你跟一般消費者分享，你認為一輛好車的重點是什麼？
Ａ:跟絕大多數人一樣，打開車門時，迎面而來的整個車室氣氛、設計與組裝品質，都是接觸一輛新車的第一印象，所以任何汽車在這部分的設計都不能馬虎。不過對我來說，引擎的動力表現當然更重要，簡單地判斷，就是從引擎對油門反應來感覺、看看動力的輸出是否順暢、運轉噪音的抑制，以及運轉震動的消除是否有處理好，以上這幾點都是一具引擎好壞的判斷標準。好的引擎提供順暢動力與平穩運轉，對汽車行駛的安全與舒適度，都扮演極重要的角色。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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