法拉利看好中國列為全球第5大
法拉利看好中國列為全球第5大
2006.02.15 |

《21世紀》(以下稱記者):去年法拉利和瑪莎拉蒂在中國大陸的銷售情況如何?今年銷售目標是多少?
薄西來:去年,法拉利共銷售八十二輛,瑪莎拉蒂是七十輛。我們預計兩三年內,中國大陸法拉利銷量會成為全球第五或者第六,而瑪莎拉蒂的銷量也應該會增長一倍。
記者:中國消費者與其他國家的消費者有何區別?
薄西來:和其他市場相比,法拉利和瑪莎拉蒂在中國的客戶都相對比較年輕但又非常成熟,在產品銷售和售後服務方面的要求都非常高。同時他們總是渴望在最短的時間內能夠交車,而不願意等待。而眾所周知,法拉利和瑪莎拉蒂汽車在全球都需要提前訂購。

中國交貨只需六個月

記者:針對中國消費者的這些特點,公司有沒有一些策略?
薄西來:公司的確做了一些細微的調整,比如說,在全球的各個市場法拉利客戶的等待交貨期大約是十八個月左右,但公司在中國市場的策略則具有非常大的靈活性,基本上中國客戶的交貨期已被縮短到六個月左右。事實上,無論是法拉利還是瑪莎拉蒂,公司都試圖建立一個「本地化」的經營模式,以滿足各個地區不同的需 求,以更好地幫助經銷商進行品牌推廣。
記者:你們在中國大陸發展的整體思路是什麼?你們怎樣在中國大陸進行布局,特點有哪些?
薄西來:法拉利公司尚無計畫在中國市場不斷地擴大其行銷體系。毫無疑問我們總是會將所目光投向那些最具活力的城市,但我們認為目前的網路已經覆蓋了中國最具潛力的市場。同時我們正在考慮今年是否對瑪莎拉蒂有一些新的動作,但目前一切都在早期的調研當中。
目前中國公司已經初步完成了在中國內地市場的布局,目前已有十二個銷售和服務網點在十個重要的城市建立完畢,它們在品牌形象、產品展示、銷售、配件服務、售後服務以及培訓等功能已得到驗證。你可以從我們已經開業的經銷網點看出,目前我們的布局重點還是在中國中部以及東、南部這樣 經濟發達、商業空間巨大、擁有較高消費水準和具有開放思想和追求新生事物的消費人群的地區。

二%的市占率將倍數提升

記者:你剛提到要用二到三年時間,使中國大陸成為法拉利第五或第六大市場,現在中國大陸是你們的第幾大市場?你們計畫如何達到這個目標?
薄西來:目前中國市場占有率占公司總銷售成績的二%。我們相信,只有堅持品牌的傳統和價值觀、堅持人員的全方位培訓,以及堅持客戶的滿意度是第一準則,可 以使我們未來在中國得以成長壯大,並實現最終的目標。我們在中國擁有非常敬業、對工作充滿熱情的中國員工隊伍,隨著對品牌和產品的越來越深入的理解,以及 公司文化的不斷薰陶,他們已漸漸地成為「法拉利人」和「瑪莎拉蒂人」真正的一員。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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