電動車充電大戰,奧迪要靠這項秘密武器擊敗特斯拉
電動車充電大戰,奧迪要靠這項秘密武器擊敗特斯拉

過去談到車子,大家關心的都是引擎、底盤、變速箱這些核心技術,特斯拉的出現替整個汽車產業樹立了一個新標竿,核心技術轉變為電池、能源控制、電機三大部分,同時搭配無人駕駛、物聯網這些新興的車用科技,從傳統汽車到新能源應用,交通產業的生態已經發生了巨大的變化。

然而電動車帶給大眾最大的焦慮,是充電速度不夠快、充電流程不夠方便,光是這兩點就足以打消許多人接觸電動車的意願,當全球逐漸朝著乾淨能源的趨勢走去,車子不再只是比行駛速度,充電的快慢與否更是勝出的關鍵之處。

因此,電動車商不只需要把車造好,也必須加速佈局充電服務,奧迪(Audi)搶在下周發表首輛純電動動休旅車(SUV)e-tron前,秀出了秘密武器「e-tron充電服務(e-tron Charging Service)」,只需要一張卡片就能在歐洲72,000個充電點充電,不過這項無縫的方便服務,台灣恐怕還沒能那麼快體驗到。

一張卡隨處都能充電,但台灣車主恐怕要再等等

目前充電站的痛點除了數量很少,不同的充電系統、供應商更讓整個流程阻礙重重,奧迪這次提出的「e-tron充電服務(e-tron Charging Service)」,讓電動車e-tron車主,可以在歐盟16 個國家、超過7.2萬個充電站充電,結合帳單歸戶服務,所有計費都能標準化、公開透明地集中處理,幾乎解決大部分過去充電的問題。

根據奧迪說法,車主只需要一張e-tron充電服務卡,就能啟動充電服務,車主只要先在奧迪官網註冊後,就能一次看到每個月的計費記錄,部分充電站還能使用手機掃瞄QR Code付費。此外,奧迪好有一款車主專用的「Audi App」,每次出門前可以先透過App規劃行程,系統會自動計算需要花費多找少電力、費用,及標示出途中會經過的所有充電站,除了能一目了然管理花費,也能免去無電可充的擔憂。

Audi e-tron
奧迪這次提出的「e-tron充電服務(e-tron Charging Service)」,讓電動車e-tron車主,可以在歐盟16 個國家、超過7.2萬個充電站充電。
圖/ Audi

奧迪透露到了2019年,e-tron將不再需要實體的充電卡,充電站的系統可以自動辨識出車輛並計費,概念類似特斯拉超級充電網的計費系統。奧迪在充段服務的布局不僅於此,去年(2017)與福斯集團、賓士、BMW、奧迪、福特、保時捷,合資成立一家能源公司「IONITY」,目標是在全歐洲,打造統一規格的電動汽車充電網,今年起,已經在德國、奧地利與挪威設立20個快速充電站,目標是2020年前打造覆蓋歐洲主要交通幹線的400座快速充電站。

IONITY
能源公司「IONITY」,目標是在全歐洲,打造統一規格的電動汽車充電網,今年起,已經在德國、奧地利與挪威設立20個快速充電站。

這些充電配套服務看似很吸引人,不過在台灣恐怕還沒能那麼快享受到,因為台灣的充電基礎設施還相當薄弱,車子有不能像電動機車可以交換電池,充電的便利性也還有待提升,以下周奧迪將發表的純電動休旅車e-tron來說,歐洲車主一拿到車就能使用全歐洲完善的充電服務,正因為台灣汽車充電基礎的先天不足,推出e-tron在台上市時間恐怕將有得等。

Audi e-tron
下周奧迪將在舊金山發表第一台量產電動SUV「Audi e-tron」,這款車想要達到的目標,是要終結了人們對於電動車行駛續航力不足的恐懼與憂慮。
圖/ Audi

終結電動車續航力不足恐懼,奧迪怎麼做?

奧迪算是主流車廠中,蠻早就開始布局新能源的品牌,2009年就已旗艦超跑R8為原型,打造純電超跑R8 e-tron,並將替代能源做為器欲發展主軸,喊出2025年每三輛奧迪車中會有一輛是電動車,2030年實現旗下所有汽車電動化的目標。

下周奧迪將在舊金山發表第一台量產電動SUV「Audi e-tron」,這款車想要達到的目標,是要終結了人們對於電動車行駛續航力不足的恐懼與憂慮,據了解,e-tron配有30分鐘快充功能,充飽電的情況下e-tron的最大續航力可以達到400公里,以歐洲來說,搭配早早布局的充電服務,已經足以應付一般交通所需。

除了強調能源特色,這款車還結還許多科技元素,目前曝光的一大亮點,是虛擬後照鏡設計,車身兩側結合兩隻小型攝影機,可以做到,在高速行駛、轉向或停車時,捕捉即時畫面投射到儀表板或車門邊OLED螢幕上,不過礙於台灣目前法規,台灣車主恐怕將無緣享用。

Audi e-tron
Audi e-tron 目前曝光的一大亮點,是虛擬後照鏡設計。
圖/ Audi

除了車子本身,奧迪為了邁向企業電動化目標,已經在匈牙利傑爾(Győr)設置專屬電動車馬達的生產工廠,另外在比利時布魯塞爾的電動車生產基地,更標榜95%的工廠用電都是來自再生能源,從產線、製程到服務全面佈局,要邁向電能新紀元可不只是單單造出一台車就好,尤其對於擁有百年歷史的傳統車廠來說,如何從骨子裡真正做出改變,才是真正的大魔王。

關鍵字: #電動車
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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