台灣汽車零組件廠前進中國卡位
台灣汽車零組件廠前進中國卡位
2006.11.15 | 科技

受到「卡債」風波以及國際油價大幅波動影響,台灣汽車市場在二○○六年銷售遽減,前三季的汽車銷售總量僅達二十八.六萬輛,僅為去年同期的七成。
零組件廠商卻沒有因此倒下,相反的,他們以外銷、海外設廠等方式,正逐步進入國際整車廠在大陸的原廠零件供應鏈,台灣東陽集團旗下的南京開陽公司就是一例。

**進軍大陸與國際大廠接軌

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東陽實業是台灣最大的汽車零組件供應商,觸角也伸及對岸。從早期將製造端射出廠移到大陸生產,到與當地大車廠合作,東陽集團在大陸已經成立十七座生產基地。東陽集團副總裁吳永祥認為,台灣的汽車產業規模只會維持目前四十至五十萬輛的水準,利用大陸市場才有機會。
為了提供馬自達和福特汽車的配套零組件,東陽集團跟到南京,與日本、大陸企業合資設立南京開陽廠。除了代工,南京開陽還參與馬自達的開發設計;福特明年新車款的儀表盤、保險桿等核心產品,也由開陽負責,正式進階為Tier 1(一線)零件廠。
東陽集團副總裁吳永茂表示,台灣汽車產業囊括歐、美、日車系車廠,也造就零組件廠擁有各大車系的技術,這是別國汽車零組件業者所沒有的優勢。可是「因為台灣汽車市場太小,台灣竟然沒有一家可以直接和車廠共同開發汽車新款的Tier 1零件廠,長期下來,很容易被市場淘汰,」吳永茂認為,在大陸能夠和國際整車廠合作,成為Tier 1零件廠,可以大幅提升研發能力,這個機會攸關東陽集團將來的生存,不容錯過。
不僅東陽集團,台灣的汽車零組件業者在大陸汽車市場一片紅火的局勢下,也紛紛到彼岸跑馬圈地,尋找更大的商機。
其中包括耿鼎公司規劃斥資二千萬美元在江蘇設立大陸首座生產基地,烈光企業計劃在南京投資三千萬美元設廠,堤維西公司的大陸第三座廠也已在五月投產,主要供貨對象是大陸一汽集團旗下的各汽車廠。
南京開陽公司總經理陳來成表示,中國的汽車產業持續發展,過去一年的轎車增長率超過四成,而且後續的潛力還很大,「中國十三億人口卻只有三千萬車輛,持有比例還很小,九.四億的農村人口如果邁入汽車時代,市場無可限量。」
而台灣在過去二十餘年,由於具備與歐、美、日車系合作的豐富經驗,基本功紮實,技術上也相對成熟,從產品設計、開模到生產,都能提供一條龍服務,理所當然是國際車廠的優先選擇。

**改善生產流程搶市場

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目前,南京開陽主要供應長安福特南京廠的汽車零件,初期規劃為二十萬台產能,目前還在緊鑼密鼓地興建廠房,預計明年八月就能量產。以目前的接單來看,開陽的產能還有很大的發揮空間,而東陽也積極地與中國大陸前二十大的汽車集團建立合作關係。
只不過,大陸車市競爭近年來愈演愈烈,尤其是中國自有品牌為了搶占市場,各整車報價不斷下降,首當其衝的就是下游的零組件供應商。對此,陳來成也承認:「利潤當然不能跟十年前比。」為了因應整車廠的降價要求,開陽靠的是改善流程和價值分析的方法來控制成本。
「車價往下掉,是天經地義的事。要是老百姓買不起,汽車行業一樣無法發展,」陳來成表示,「可以使用不同的材料來節省成本,例如以前從日本進口材料,現在改成由台灣或大陸當地採購,有時候一公斤就差好幾塊人民幣,每根保險桿要好幾公斤,在這方面就可以節省下可觀的費用。」

**大陸車廠轉嫁成本台商無奈

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汽車零組件屬於高進入障礙、高資本支出的產業。陳來成指出,南京開陽光是初期購買一套德國進口的開模設備,就高達近千萬美元,一副模具開發時間則需要八至十個月,成本有的更高達數百萬台幣。
依照慣例,這部份的費用是靠整車廠支付,但是大陸自有品牌的企業卻經常要求零組件工廠自行吸收,有的企業甚至同時要求二、三家供應商開模,再來比價,造成惡性競爭。「包括在大陸具有高知名度的吉利汽車都是這麼做,根本是拿別人的錢來做生意,」陳來成認為,中國汽車如果要走上出口之路,先得調整這種心態。
綜觀全球汽車產業的發展趨勢,除了亞太地區憑藉大陸市場的強勁力道逆勢成長,北美、日本及歐洲都趨於飽和。目前國際車廠紛紛進入中國,對於台灣零組件廠商而言,無疑提供了一個進入國際供應鏈系統的絕佳機會,能否搶在大陸本土企業之前先「卡位」,業者的管理應變能力將是關鍵。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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