車室空間的設計美學
車室空間的設計美學
2005.09.15 | 技能

一台汽車會不會賣,好不好看最重要。進入風格社會之後,引擎動力和底盤這些機械條件雖然還是各家車廠區隔產品的重點,但是消費者看得到、摸得到的部分,才是汽車銷售的決勝點,車身色彩和內裝材質等細節,搭配設計師細膩的規劃,才能打動購買者的心。
根據製造汽車塗料的杜邦公司針對二○○四年全球汽車外觀顏色的統計報告,銀色在世界各國都是最受歡迎的車色,它已經雄據好幾年的冠軍,堪稱是我們這個時代最主流的車色。至於第二名,在不同地區各有受歡迎的顏色:歐洲人喜歡黑色,歐洲以外地區都偏愛白色。而全球最大的汽車市場北美地區,近來出現不少受歡迎的新車色,包括淡金屬棕與藍色都有二位數百分比成長,黃色與紅色也有再度流行的趨勢。
汽車的外觀顏色是每個人和汽車接觸的第一印象,更重要的是顏色、車身尺吋與線條曲線所形成的視覺美感息息相關。一般來說,氣派的大車喜歡用深色調表現穩重氣質,而強調設計感的跑車,選用亮紅、亮黃色系,似乎更容易反應設計效果。
在風格社會的消費價值裡,汽車除了要快速移動,還得賞心悅目,更要能彰顯自我。於是汽車設計的內涵也因此變得多元,在純動力與安全的層次之外,現在的汽車設計,裡裡外外表現出來的,都具有精緻的「視覺化」風格。
此外,汽車是個具有歷史文化內涵的成熟工業,所有的汽車設計都關連到品牌的歷史與傳統特色。義大利車廠法拉利(Ferrari)的紅、林寶堅尼(Lamborghini)的螢光橘與螢光綠、德國賓士(Mercedes-Benz)的銀、英國捷豹(Jaguar)與奧斯頓.馬丁(Aston Martin)的綠,都是一步一步積累出的傳統,不但影響外觀色彩,也影響到線條美學的概念,以及內裝材質與設計布局。

講究科技,更在乎設計

如果說汽車的外型決定了產品第一眼的賣相,那麼駕駛座與內裝設計,就是決定汽車使用價值與品牌認同的最終關鍵。
駕駛座向來是內裝設計的重點,其中牽涉到的不僅在於配色、材質等視覺感受,還包括每一個功能與按鍵設計的就手度,更必須考慮開車中的駕駛者,可以透過眼角餘光便能立即掌握各種結構設計,從方向盤、儀表、中控台介面到排檔桿的線條質感,都是當今造車工藝不容忽視的重點。最後在這些基本條件上,更必須在品牌精神下做整體設計,讓人透過駕駛的接觸,建立品牌認同與信賴感。大到整體視覺感,小到任何一個按鈕或杯架的設計好壞,都會在日常生活的實際使用中無所遁形。
不同車廠品牌對車室空間感的詮釋各有一套邏輯。德國車特愛皮質搭配金屬為底的暗黑色調,或是溫馨米白色系,大型透光車頂也是愈來愈受歡迎的配備;美國車則偏愛搭配膠質較重的灰色調風格;英國車堅持傳統,高質感木紋配淺色皮質是公認的協調與優雅;至於台灣,木紋、天窗、皮椅通通搬上車,車室空間便顯得充實,視覺也因此滿足。
1.即使不乏高科技應用,Jaguar的車室鋪陳,至今仍充滿濃濃的古典英國式優雅。
2.簡單是德國設計的美學原則,Mercedes-Benz新S class是其中的最新詮釋。 3.在結構安全有了新突破後,大型透光車頂,已經成為延伸車室空間感的重要訴求。
4.色彩配置,特別是座椅與門板顏色,是決定車室空間美感的關鍵角色。

汽車座椅好壞,牽涉許多因素,選用的皮革當然有關係,許多頂級車選用Nappa、Conolly這些名牌皮革,因為好的皮革可以讓車縫線的表現更為細緻。但是汽車座椅的設計還涉及人體工學、如何選擇座椅的彈簧軟硬度配合車輛的懸吊設定,以及撞擊時的結構安全,都是設計重點。 在座椅上表現的不只是工藝,更是精緻的工程設計。另外,在汽車電子化流行之後,現在的座椅除了外觀質感,還加上透氣設計,可以控制冷暖調節。至於按摩座椅,則算是台灣車廠的另類豪華創意了。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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