Nissan靠低價車後來居上
Nissan靠低價車後來居上
2005.10.15 |

雖然中國形勢複雜,從金融體系到政治面都有許多不穩定的因子存在,但無疑地,不論是哪一個產業,所有人都不會忘記中國這一塊有十三億人口的市場,因為只要掌握了中國,不但對於業績提升大有貢獻,更能帶動品牌價值,做為高級消費品的汽車產業,更是積極布局中國。

中國是汽車產業的新戰場

根據(經濟學人)(Economist)報導,北美、歐洲和日本的汽車產業早已過度成熟,很難再擠出利潤,然而全球汽車產業卻因為中國和印度兩大市場的逐漸成形,即將要大發利市。特別是中國,再過幾年可能就要取代日本,成為第二大汽車使用國家(第一名為美國)。(經濟學人)預測,未來二十年全世界將會製造出更多的車輛,車輛數將會超過汽車產業一百一十年來的總和。因此日產汽車(Nissan)巴西籍執行長高恩(Carlos Ghosn)就明白地表示,中國將成為日產美國、日本之外的第三大重要營運區域。
在高恩的帶領下,一九九九年一度瀕臨經營危機的日產汽車,目前以一○%的獲利率,成為全球六大車廠中獲利表現最佳的公司。在二○○五年全球品牌一百大的名單裡,共有九家汽車品牌入榜,除了排名八十四的韓國現代汽車是第一次入榜外,其他八家車廠排名次序和去年並無多大的差異,但其中以日產汽車在品牌價值增加這一方面表現最為出色,相較於福斯(Volkswagen,跌一二%)、福特(Ford,跌九%)和朋馳(Benz,跌六%),日產增加了一三%,是所有汽車品牌裡價值提升最高的贏家。

日產主導策略聯盟

順利重整日產的高恩,今年四月提出他的第三個計畫——「日產價值提升」(Nissan Value-Up),希望在二○○八年達到年產量四百二十萬輛車的目標,同時也要達成二○%的投資報酬率(returns on investment, ROI),成為汽車產業裡最賺錢的公司。而決定這個目標達成與否的關鍵,就在於中國市場的經營績效。
相對於其他車廠,德國福斯和美國通用汽車(General Motors)早已布局完畢,工廠已經開始在中國當地生產汽車,滿足中國需求。然而高恩並不擔心二○○二年才真正布局中國的日產處境,他信心滿滿地說:「先到後到根本沒有差別,只要能有好的產品和好的服務,就會成功。」其中關鍵就在於找到對的合作伙伴,快速地進行資源分享。
透過與台灣裕隆的合作,日產順利地與中國重點扶持的第三大車廠東風汽車形成策略聯盟關係,然而相較於其他車廠的合作模式,中方仍帶有強烈的主導性,日產東風則透過對等出資的方式,藉由研發、市場及生產三方合作,順利取得在轎車市場的品牌優勢地位,原有東風汽車的轎車系列全都以日產的名稱出現,東風則專心經營商用車市場。

高價格功能比讓同業遜色

這樣的合作,讓日產汽車在中國市場的力道大增,二○○四年九月甫在中國上市的新車款「天籟」(TEANA),立即受到中國市場的歡迎。今年年初甚至還獲得了「年度車二○○五」與「最佳價值體現獎」。在(北京青年報汽車時代)、(中國汽車畫報)、以及(新浪汽車)所聯合舉辦的汽車大賞中,日產汽車也擊敗了奧迪(Audi)、寶馬(BMW)等其他名車,獲得中國媒體和汽車人士的青睞,天籟二.三升和三.五升兩款車,更以二十五至三十五萬的人民幣價位,得到最佳價值獎。
日產天籟的價位,讓其他同業壓力十足,逼得同類車款紛紛開始降價。以奧迪來說,進入中國五年來從沒降過價,然而天籟上市後,也迫使奧迪全系車向下調降價格,降價幅度甚至最高達六萬人民幣之多,可見日產不出手則已,一出手不論是品質或價錢,都逼得其他競爭者為之顫抖,也讓中國買車族眼睛為之一亮。
天籟的來勢洶洶更不止於此,上個月底在天津所舉行的「中國汽車產業發展國際論壇」上,天籟也登上了「二○○四—○五年度中國十大車型」之一,更一舉拿下「外型設計獨特車型」與「理想工商務用車」等獎項,表現出日產在中國的強勁實力和消費者對其品牌的廣泛認知。 根據日產今年第一季的財報,中國市場帶給日產近五成的成長力道,使得高恩在接受英國國家廣播公司(BBC)訪問時表示:「如果你的企業在中國不賺錢,那麼你在全世界也不可能賺到錢的。」

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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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