漢諾威交戰手則揭曉
漢諾威交戰手則揭曉
2006.03.15 | 科技

今年的漢諾威電腦展,除了手機當家做主、吸引所有媒體與訪客焦點之外,另外一個火熱焦點就是,今年首次設展的汽車電子(Telematics)。

漢諾威電腦展的展場非常大,包括十多個的獨立展覽會館,參觀者不可能每個場館都仔細逛完,一般人潮都會聚集在三星(Samsung)、LG、英特爾(Intel)等資訊大廠聚集、靠近地下鐵站的一、二館,以及手機廠商駐紮的二十六館。但是今年第一次設展的汽車電子與導航系統(Navigation),雖然被排在展場最底端的十一館,共有近百家廠商進駐,吸引了大批參觀人潮,其中台灣廠商就多達四十五家,歐洲最大的荷蘭GPS廠商TomTom、台灣的Garmin(國際航電)、Mio(宇達)以及Delphi(GM汽車的指定系統廠)等都有出席,甚至連車廠BMW都在裡面擺了一個攤位,展示最新的車用系統。
走進場館就可以看到,每家廠商都跟汽車廠商合作,將一台台酷炫的跑車、機車擺在攤位前招攬人氣,就像是來到汽車大展一樣。廠商之間的較勁意味也非常濃厚,在北美市場獨領風騷的Garmin,選擇跟BMW合作,在機車上裝置全球定位系統(GPS),競爭對手TomTom也不甘勢弱,找來偉士牌(Vespa)復古機車站台。Mio的陣仗雖然沒有這麼大,但是具備GPS功能的PDA手機,也照樣吸引歐洲經銷商的高度詢問。

歐洲近兩年來車用導航市場快速竄起,「不管再辛苦,都得要過來參展,」宇達公共關係處經理劉宜君表示。全球唯一參加漢諾威展的面板廠奇美電子,也看到這樣的商機,頻頻與德國、瑞典汽車廠接觸,「最近會有好消息,」奇美電子副總許春華賣了個關子。
「汽車電子的發展,對汽車業和資訊業來說,都是一項利多的消息,」到漢諾威看展的悅智顧問董事長黃河明分析,對汽車廠而言,汽車電子可以為汽車帶來附加價值,帶動產業轉型;對資訊廠來說,則是看上每年六千萬台新車市場。目前市場上許多分析家,甚至汽車業者也都看好汽車電子的前景,根據顧問公司麥肯錫(McKinsey& Company)的預測,到二○一○年時,全球汽車電子市場規模有一千億美元(約三兆三千萬元台幣)的市場銷售價值。
長年與德國車廠合作的西門子汽車電子發展部門副總裁傑夫(Jeff Chou)分析,在這價值三兆台幣的大餅裡,多媒體(Multimedia)、安全(Safety)與顯示裝置(Display)是成長最快的三大市場,分別都有接近十%的年複合成長率。

電子業如何進軍汽車產業

「汽車大概是人類所有生活空間裡,數位化程度最低的地方,」明基董事長李焜耀表示,「這就代表台灣電子業有機會在這邊發展。」

李焜耀分析,汽車電子可簡單分為車廂內跟引擎蓋下兩種模式,現在大部分的台灣廠商,都是做車廂裡面的售後市場(After Market)生意,把家用娛樂系統的概念延伸進來,例如DVD播放機、GPS以及iPod與汽車音響的連接等,技術難度不是非常高,「要能打進內建市場、或是做進引擎蓋下,才是難度。」
「汽車廠的心態非常保守,不會輕易嘗試新產品,」最近才拿下賓士(Mercedes Benz)車用麥克風訂單的富迪(Frotemedia)市場開發經理鄧居義分析。李焜耀也表示,消費性電子產品通常都是三個月的規劃,六個月的設計,一年的產品生命週期,但是汽車業大概就是把它全部變成年,而且零組件還要保存十年,「這對電子產品來說,大概都已經變成博物館裡的寶物。」
而且,全球汽車品牌比手機還多,競爭更是激烈,加上汽車體積龐大,不可能套用電子業一地生產,全世界銷售的模式,一定在當地設廠組裝,「戰線一旦拉長,不可控制的風險就會出現,」李焜耀搖搖頭說,「這跟電子業的經營模式完全不同,要合作真的不容易。」
在台灣發展汽車電子已經二十年、成功打進通用(GM)、福特(Ford)的環隆汽車暨工業電子事業群總經理徐明達表示,與汽車廠合作時,「尊敬對方的要求很重要。」因為汽車的售價高,消費者的期待自然也高,車廠對於品質的把關極為嚴苛,在反覆送件測試的過程中,很多人就是耐不住性子,而跟訂單說再見。
同時,他還強調,通常一個產品的開發案,至少要兩到三年,平均每半年車廠會檢視一次計劃,從材料、製造方法、工時等各種細微的項目。一旦通過,車廠就只會找一家供應商。「所以,與車廠打交道時,不能在商言商,價錢絕對不能亂調整,」他說,「這是一種discipline(教條)。」
另外,由於產品開發時程很長,因此如何有效管理開發成本,就是一件學問。「通常開發成本車廠都希望轉嫁給系統廠,系統廠再轉嫁給零組件廠,」他半無奈地說,「所以,像我們這種零組件廠,就要有能耐吸收成本。」
為發展台灣汽車電子,政府單位邀集車廠與電子業者成立聯盟,一起合作進入這塊市場。但是李焜耀認為,台灣本地要發展汽車電子難度高,因為台灣車廠大多還是日本業者的組裝廠,研發能力不高,很多零組件的採買權都還是在原廠手中,沒有辦法自己決定,「相對來說,附加價值就不容易展現。」
「機會最大的地區還是中國大陸,」李焜耀表示。雖然中國大陸有很多合資車廠,但還是有獨立車廠,銷售量也大,而且汽車電子每年保持三五%的增長率,「雖然看起來機會無限,但汽車電子這條路走起來急不得,要克服的還有很多。」

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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