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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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