三星公布Note 7自燃原因:兩間供應商的電池設計有問題、與手機設計無關
三星公布Note 7自燃原因:兩間供應商的電池設計有問題、與手機設計無關

距離Note 7自燃事件時隔半年,三星終於在今(23)日台灣時間早上9點召開全球記者會說明自燃原因,由三星電子行動通訊事業部總裁高東真親自主持。調查結果顯示,Note 7自燃和三星手機本身的設計無關,而是兩間電池供應商三星SDI以及和中國新能源科技(ATL)所生產的電池,在設計、製造和組裝上皆有問題。

SDI電池右上方變形造成短路;ATL電池出現銅熔現象、甚至有的未使用絕緣膠帶

為了找出自燃原因,三星動員700名研究人員和工程師、測試超過20萬台Note 7及超過3萬顆電池重現生產過程和使用情境,並委託第三方機構檢測對可能原因調查。結果顯示,自燃事故和快充、防水、虹膜等Note7本身的設計並無關聯,且在組裝、品管和物流上也未發現異常,原因正是出在電池。

三星表示,兩間公司生產的電池造成自燃的原因也不同。鋰電池由正負極和用來分割正負極的隔離板所組成,並以捲繞的方式形成捲芯,而第一批Note7所使用的SDI電池,捲繞式電池(Jelly-Roll)的電池設計讓負極板受到壓迫,導致電極彎曲、使正負極間絕緣體脆弱,造成多重可能短路的路徑。

[Infographic] Galaxy Note7 What we discovered (1)
圖/ 三星

第三方調查機構UL針對SDI新舊電池拆解後也發現,電池自燃原因主要為三大點:製造和組裝的不良讓電池內部右上角變形,且電池設計上讓隔離膜變薄,小公差產生更大的製造缺陷,導致內部短路。綜合電池設計、製造和組裝三種缺失,增加電池故障率。

而第二批使用的ATL電池,在靠近正極導電片的負極區域出現銅熔現象,顯示該處已發生短路,是事故發生原因。三星也承認,甚至發現部分電池沒使用絕緣膠帶。但三星表示,ATL生產的第一批電池並未異常,而是為了取代SDI電池、大量生產後才出現狀況。

針對電池將8項安全檢測、已於2017年1月全面啟動

三星表示,為支援強調多媒體的機種,三星制定出提高電池容量的電池規格,但未能及時發現電池設計和製造過程中出現的問題並進行修正,導致兩家供應商各自產生不同的電池問題,對此會負起全責。

未來,他們將新增和提升安全檢測標準,特別是8項電池的安全檢測,以及行動裝置中12個核心元件。三星表示,從今年1月起,生產線上的產品已全面採用新的安全檢測標準,包含旗艦機和一般機種。

新的電池安全檢測包含耐久性檢測、影像辨識、X光檢測、拆卸檢測,其中X光檢測可檢查到電池內部內裝是否有問題,可檢查出造成Note7自燃主因的電極彎曲現象;在電池上,也會以TVOC檢測是否可能漏電、ΔOCV檢查電壓變化等檢查電池狀態;而針對正常裝置,則以充放電檢測、加速使用檢測,以加大測試壓力、模擬消費者使用行為。

[Infographic] 8-point battery safety check.jpg
圖/ 三星

台灣三星電子總經理李載燁也在台灣記者會表示,台灣Note7回收率已達96%,和全球同步。而不論有無購買憑證,在新旗艦機推出時,三星將提供購機優惠給曾購買Note 7的消費者,且使用過「舊機換新機」方案的用戶也適用,但詳細方案仍在研擬。

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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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