「在家充電才是核心需求」,光陽董事長:電動車續航力只是迷思
「在家充電才是核心需求」,光陽董事長:電動車續航力只是迷思

光陽日前宣布發表Ionex車能網,將推出結合自製電池(不含電池芯)、NFC感應抽取電池匣、公用充電站、家用充電座的整套能源方案;更喊話,要在三年內推出10款電動車,全球銷售50萬輛。

台灣機車品牌龍頭業者的大動作投入,引發不少討論,究竟這間創立超過50年的公司,能抓住電動車發展的趨勢嗎?

「這是一個生死關頭,燃油車沒有回頭路了。」 光陽董事長柯勝峯說得坦白,對這一間市占率突破37%、2017年銷售37.5萬輛機車的公司來說,當政府訂出2035年燃油機車退場政策後,市場變化只是早晚問題,只是他,選擇提前面對。

柯勝峯_光陽董事長
光陽董事長柯勝峯認為,除非有科技上的突破,否則要提升續航力,目前業者做法是「增加電池的量」。
圖/ 蔡仁譯/攝影

2015年開始,光陽全力投入電動車研發,由柯勝峯親自督軍,將專案命名為project-nex(new electric experience),經歷三年時間,演變成現在的Ionex車能網。

身高190公分的他,面對電動車時代來臨,不走光陽過去低調經營風格,3月22日才剛結束日本東京摩托車展,回台不到一個禮拜,選擇親自向媒體說明理念,KYMCO對於電動車普及化的想像是什麼?關鍵啟發,來自於人人都有的手機。

借鏡手機發展,看電池續航力是迷思

「15年前的手機,可以使用7天到10天才需要充電。為什麼電池技術進步了這麼多,各大廠商卻不推出能用一個星期、一個月的產品?」

柯勝峯說,追逐「續航力」升級會有幾項影響。目前的電池技術,仍是體積越大、容量越大,若要做到單顆電池續航200公里,無論造價成本、車輛設計都會改變,「就像一台超貴、超重,但是可以使用很久的手機,會有很多消費者喜歡嗎?」

他認為,除非有科技上的突破,否則要提升續航力,現行業者的做法就是「增加電池的量」。可是當大家都在比續航力的同時,只會出現概念車,因為業者評估成本後,發現利潤空間不夠,永遠不會全心投入量產。

「台灣機車騎士每天平均行駛的距離,只有13.3公里。」柯勝峯引用交通部的白牌機車(50cc至250cc)數據,表示續航力固然重要,但以光陽目前的設計,單顆電池可用60公里,即便扣除定速限制,也有30公里以上的續航力,且電動車未來最少可放兩顆電池,其實一般騎行是足夠的。他說:「所以追逐續航力只是迷思,要讓消費者能夠隨時充電,才是核心需求。」

光陽Ionex車能網
光陽Ionex電動車的電池約5公斤,可透過家用充電座在4小時內充飽電。
圖/ 蔡仁譯/攝影

再加上,Ionex車能網包含了一小時快充能源站、共享插座、額外電池租賃等充電方式,柯勝峯認為這應該能解決消費的「心理」疑慮,不必擔心續航力不足。

「換電模式」就像礦泉水,不是每個人都愛

不過,老牌光陽的電動車轉型路,難以避免會拿來跟新創公司Gogoro比較,因為後者已經成功拿下5萬輛的銷售數字,證明「換電」騎乘並非不可行。

這場充電對決換電的戰役,柯勝峯用比喻給出巧妙答案。

「比起在家裡煮開水,有的人喜歡每天都去買礦泉水,這並沒有好壞的差異,但是普及程度一定會不一樣。」他表示,自己並沒有全然否定換電的好,像是無法等待充電時間的物流業者,就很適合採用這種模式。只是從成本考量來看,Gogoro的發展方法,生產大量額外的電池,代表要付出很高的成本代價,而且也並不環保。

柯勝峯表示,站在讓電動車普及化的角度思考,他認為充電才是最有機會的模式,前提是,車子要讓消費者看了會喜歡,所以未來10款車中,會涵蓋所有白牌車cc數,逐步滿足所有族群。

「我們的目標是,當消費者看到同樣有燃油、電動車的款式,會有一半的人選擇電動版本。」

雖然,外界仍有不少聲音,質疑光陽的車能網設計透過「核心電源」維持機車動力,可在沒有電池時,持續騎行約5到10公里,這種以電池養電池的設計,同樣讓能源在多次轉換過程中消耗掉,也不環保。但光陽仍自信十足,相信能在未來獲得更多車主青睞。

「新創公司當然有自己的優勢,可是我們會堅定走自己的路」他說。

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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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