比亞迪低價策略歐美市場反彈
比亞迪低價策略歐美市場反彈
2006.11.15 |

「我這輩子要把汽車產業做成一流!」這是「電池大王」比亞迪董事長王傳福在面對外界質疑時,脫口而出的豪語。
比亞迪汽車繼奇瑞、吉利之後,成為第三批有望出口馬來西亞的中國自主品牌汽車,媒體對比亞迪的評價,終於由過去三年壓倒性的質疑言詞轉為驚嘆,王傳福和他所帶領的比亞迪也得以稍微鬆一口氣。
比亞迪靠生產電池起家,曾是在港股價最高的中國H股優質企業。但在二○○三年宣布購併大陸整車廠、進軍汽車業的當天,股價便一路下滑,從二十三塊人民幣降到十二塊,市值損失約三十億人民幣。沒有人相信做電池的比亞迪,也能造好汽車。
三年來,王傳福沒有放棄,比亞迪自主研發的第一款轎車F3在市場熱銷,今年銷售數字是五萬輛,雖然距離八萬的目標有一定差距,但是二○○六年上半年同比銷量增長六倍的數字,使得F3成為二○○六年汽車市場銷量增長最快的車型之一;在國際大廠環伺的深圳,F3也連續十個月名列銷售前十,在此之前,從來沒有一個中國自主品牌能打入前十名。
「第一年就能賣出這種成績,是中國汽車品牌從來沒有過的,可以說這是一個小的『奇蹟』。」比亞迪汽車總經理夏治冰自豪地表示。

**犧牲利潤先搶市占率

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從默默無聞到訂單不斷,比亞迪在西安秦川的車廠,員工人數呈倍數成長,還一再擴張生產線加大投產力度。比亞迪在中國市場賣得紅火,甚至能出口海外,與其定價策略有一定的關係。
比亞迪的F3轎車只賣八萬人民幣,比起同級車便宜四成。對此,夏治冰表示,比亞迪運用的是「進攻性」的定價策略,那怕犧牲利潤,也要先搶到市場占有率。
「在比亞迪品牌尚未建立的時候,價格是行銷上最能使用的武器,過去豐田進入北美、歐洲市場的時候,也是使用這種招數。我們無法避免也沒有其他捷徑可走,」夏治冰指出,人們有「從眾心理」,如果消費者看到街上有很多比亞迪的車,就會逐漸產生信任感,低價是為了累積客戶。
因此,當有人質疑比亞迪「便宜沒好貨」的時候,夏治冰的反應總是特別強烈:「汽車業務在整個集團營收的比重只占一小部份,我們不是靠賣這些車維持生存,在現行的低價策略下,我們犧牲的是自己的利潤,而不是品質,」夏治冰表示,比亞迪運用各種方式降低成本,才是滿足市場低價需求的根本原因。
擁有全球最大手機模具中心的比亞迪,在同樣的思維基礎上,很早就在北京建立了模具生產基地,並且請來日本迪元模具(世界頂級的模具製造廠)退休的工程師進行自主研發。包括羅孚(Range Rover)在內的知名國際車廠,都曾將產業上游的模具生產訂單交給比亞迪。
比亞迪汽車銷售副總經理孫旭表示,F3全套涉及三百多個覆蓋件的上千套模具全部都是自行生產,無需進口模具,也不用購買一張圖紙,在每一款新車的開模成本上,比亞迪僅有國際同行的三分之一。

**歐美各國高關稅對抗中國

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同樣的邏輯也表現在比亞迪的海外策略上。儘管「量大不賺錢」,比亞迪出口的腳步也從來沒有停下過,只不過夏治冰也承認,在不斷擴大出口的同時,比亞迪正面臨一些挑戰,尤其在主要的歐美戰場,關稅壁壘是棘手問題。
就像過去的紡織、製鞋業一樣,很多國家已經開始用政策壁壘表達對中國轎車的排斥。過去有馬來西亞和俄羅斯,未來則有歐洲各國。這些國家認為,中國轎車一味依賴低價格,引進國內不僅會擠壓本土汽車產業,對於本身的經濟所能達到的提振效果也很有限,相比之下,他們自然更歡迎來自發達國家的先進合作夥伴。
此外,遠赴歐美建立通路也是大工程。「我覺得中國汽車業跟當前所有低附加價值、初加工的產品一樣,在技術上並沒有什麼了不起的機密,關鍵是在後端的品牌營造和行銷體系,需要相當的經驗和投入,這是當前中國汽車業的軟肋,也是最大挑戰。」夏治冰表示。
目前比亞迪已經向九個國家出口汽車,雖然出口車的數量在業績上只占區區幾個百分點,而且都是集中在中東、拉丁美洲或東南亞等第三世界國家。然而話說回來,賣汽車到底不像賣電池:技術為王,對像比亞迪這樣缺乏國際知名度的中國自主品牌汽車而言,利用「曲線策略」強化自身實力,再進軍歐美市場,或許不失為一個比較保險的作法。

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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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