剖析凱迪拉克的設計美學
剖析凱迪拉克的設計美學
2006.05.01 | 技能

Q:大部分的人有了小孩之後,人生就進入另一個階段。你現在開車、選車的角度有沒有改變?
A: 我現在的生活和過去差別非常大。年輕時候兩門對我最重要,還要馬力大、操控性好,但現在不可能抱著Baby坐在安全氣囊前面,那多危險。加上都四十歲了,老是開兩門感覺也不太對,所以都開四門車。凱迪拉克的好處就是大的空間加上好的操控性,能讓全家人一起享受。下次你們看到《壹週刊》偷拍到我的照片,一定就是開這部車(凱迪拉克STS)。

Q:你覺得現在的凱迪拉克汽車最大的設計特色是什麼?
A:粗獷。它是非常American(美國化)的車,與主流的歐系優雅與日系細緻不一樣。德國車有德國特色,法國車有法國特色,韓國車有韓國特色,每種車系都需要特色。這車的DIC駕駛資訊系統很妙,我剛坐進去時覺得車子太軟了,但是只要猛採油門、用力扭一下,它就會學習我的開車方式,變得比較有力,像這種技術就是美國式的創新。

Q:以你親自駕駛凱迪拉克的經驗而言,凱迪拉克STS與STS-V的差異在哪裡?
A:堅固性與馬力都有差別,我剛開STS-V的時候,不知道是不一樣的車,一踩油門就被衝力嚇到了。如果車主有小孩,就買STS;如果他是25歲沒有小孩,或是55歲,小孩也大了,那就買STS-V。
偏愛高科技黑色調設計

Q:對於一部車子,你最重視的部分是什麼?是外型還是馬力?
A:對我而言,操控最重要,我偏好傳統的汽車設計,不喜歡自排,舊式推桿的換檔方式比較舒服一些。只要有一個好的引擎、好的底盤、冷氣要好、音響要好,外型就是自己眼睛舒服就好,這樣就是一部好車。 我喜歡的內裝跟年紀也有關係,以前就是要白的,加上核桃木,音響大得不得了,車開出去像是搞夜總會似的。現在我比較喜歡高科技黑色的味道,愈簡單愈好,不要煩。

Q:你在車上都聽什麼類型的音樂?
A:現在都聽爵士、小野麗莎或披頭四,周杰倫的歌也會聽。我現在沒時間也沒有心情自己挑東西,每2、3個月去一次唱片行,直接問老闆推薦給我什麼CD,帶個10張回家。倒是前幾天到麗嬰房給女兒選學步車,她這兩天剛坐上去興奮的不得了。

Q:這算是你買個女兒的第一台車吧!未來女兒滿18歲的時候,你會送她的第一部新車是什麼?
A:太早了吧,她才7、8個月大,連手都握不到方向盤耶!不過我曾經想過將來她長大偷開我的車,那該怎麼辦?小時候我也幹過這種事,把我老爸的車偷偷開到陽明山,前輪掉到水溝裡,那時候很笨不知道沿著水溝輕輕開出去,卻大力扭,結果把離合器給燒壞了。不過我比我媽精,我會把限速限到110、120公里,讓她速度上不去。

凱迪拉克打造V傳奇

豪華車除了拚高質感,強悍性能也是買家非常在意的重點。例如朋馳的性能車部門AMG、Audi的RS車系,凱迪拉克則推出「V Series」應戰…… 關於凱迪拉克的新價值,還有個相當有趣的發展,就是如同它在豪華車路線上的德國競爭品牌一般,也開始創造具有性能特色的「加值品牌」。正如同朋馳(M-Benz)的性能車部門AMG、BMW的M-Power或是Audi的RS車系,凱迪拉克現在也為它自己,創造一個新的性能傳說「V Series」。
在競爭激烈的豪華品牌世界裡,要創造並維護這種性能傳奇,可不是件容易的事,除了車的設計本身要夠剽悍,改裝性能也得具有世界水準。

積極參與賽車活動

此外,更必須花費龐大人力物力,才能在賽車場上與競爭對手一較短長,這可是個沒有僥倖的昂貴世界,端看近年來,幾個豪華的英國品牌,都逐步淡出昂貴的賽車世界,就不難體會遊戲成本的高昂。
新生的凱迪拉克迫不及待地將「V Series」推向賽車場,藉以證明自己的實力。2004年第一輛CTS-V原廠賽車,參與美國競爭激烈的SCCA Speed World Challenge GT系列賽,到第二年便擊敗Porsche、Chevrolet與Dodge等車廠,拿下車隊與車手年度雙冠軍。
與所有車廠一樣,凱迪拉克一方面在賽車場打造性能神話,一方面同步推出一系列「V Series」性能版,讓品牌地位得以進一步鞏固。下一步,凱迪拉克V車系勢必得征戰歐洲賽車場,到德系性能車大本營去證明自己的實力,這個代表新世代的美國「V傳奇」,才能算是真正功德圓滿。 專訪裕隆通用汽車總經理潘扶仁 現在,凱迪拉克瞄準前座買家 過去人們對於凱迪拉克的印象一直停留在「黑頭車」,是頂級品牌的象徵,但這幾年它的設計理念有著極大的轉變。過去的目標族群是所謂的「後座買家」,現在轉換成「前座買家」,依然保有其頂級尊榮的品牌形象,但是為了吸引年輕新貴買家,更需要擁有優異的性能和高科技配備。
以外型設計而言,凱迪拉克那種大而化之的風格,非常符合美國人粗獷的性格,仿效隱形飛機的鑽石切割線條,也符合美國人的美感。幾款凱迪拉克的車種外觀都很類似,這是他們堅持的家族特色與品牌識別理念,讓消費者一眼就能認出是凱迪拉克。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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