奧迪跨入電動車,和碩代工練兵十年、迎來春天
奧迪跨入電動車,和碩代工練兵十年、迎來春天

和碩主要車廠客戶除奧迪,還有日系車廠,和碩董事長童子賢日前表示,雖車用電子涉及人身安全步調謹慎,但持續布局自駕車關鍵技術,將是和碩專長。

汽車產業4趨勢,通訊最快起飛

和碩技術長黃中于是和碩集團技術研發幕後推手,內部同仁暱稱「黃博」,他接受《數位時代》訪問指出,未來汽車將有四大趨勢,分別是:自駕車、新能源、通訊技術(如SOS智慧緊急求助Intelligent Emergency Call、道路救援Breakdown cover)及共乘。

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和碩技術長黃中于表示,汽車有四大趨勢,其中通訊發展可以最快因5G而實現。
圖/ 周書羽攝影

和碩布局車用電子多年,今年COMPUTEX上展示曲面玻璃接合技術,用在車內裝儀表板電腦,並預告開發自駕車關鍵行動車聯網技術V2X(Vehicle-to-everything)及5G車載通訊技術,該通訊技術由高通、奧迪、福特及5G汽車協會(5GAA)共同推出,是自駕車關鍵技術。

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車聯網不只是車主掌握車況,未來車跟車之間的溝通都將建立標準協定,帶動成長。
圖/ 創新物聯

V2X車聯網技術預計2020年成熟,被視為自駕車的關鍵技術,是因可以讓行駛於道路上的自駕車輛,對周遭的車輛、行人與各項設施進行資料傳輸與分享,讓駕駛提早獲得潛在危險警示,避免意外事故,比方在十字路口,預先知道對向車道有來車,特別的是,警訊靠的不是影像技術,而是通訊技術,所以不會有機器視覺「盲點」。

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和碩技術長黃中于是和碩研發團隊靈魂人物。
圖/ 周書羽攝影

黃中于說,歐洲在2021年前陸續有許多對汽車安全相關法規上路,比方AEB(預警自動煞車)將於2021年前成為新車標配,這些通訊協定都有規範,而和碩在RF無線天線通訊具備專長,等5G上路,相信汽車通訊將會是上述4大趨勢中最快實現的部分。

黃中于表示,未來通訊協定也會把汽車控制規範納入,比方規範車與車之間距離、車跟紅綠燈對話以調節街道流量,甚至協助導航等等,至於共乘制度,則是未來交通能源節省重要方式。

硬體代工廠也拚AI

除車用電子關鍵技術,和碩今年在COMPUTEX中也發表第一個聲紋辨識語音助理技術Amica+及具Slam同步定位導航技術機器人「海姆達爾」,展示人工智慧(AI)實力,然而為何一家做科技硬體的設計製造工廠(DMS)需要掌握AI軟體技術呢?

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和碩COMPUTEX展示全新機器人,包括家用跟商用機器人海姆達爾。
圖/ 王郁倫

黃中于表示,這是因為從科技產業長期趨勢觀察,製造終端裝置掌握AI演算法能力是必要的,也是台灣的機會。

他說,客戶將越來越成熟的軟體設計交給代工廠負責,將資源專注於更高端技術,長期而言,和碩掌握AI演算法能力,不僅有助於給客戶產品量產設計建議,未來3~5年客戶釋出訂單時,和碩會更有先佔優勢。

客戶釋出軟體由代工廠負責已是趨勢

黃中于笑說,回顧20年前的電腦硬體其實都是美國製造,但20年後加州已經沒有硬體製造,這部分集中到亞洲來,而其實除了硬體本身,硬體所需要的中下層軟體,比方驅動程式,其實也幾乎都是台灣製造,他相信未來系統組裝廠能整合的軟硬體層次會不斷向上,而客戶端則會往更上層的雲端技術發展。

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和碩技術長黃中于表示,即使做硬體製造也必須對AI有所瞭解。
圖/ 周書羽攝影

黃中于預期,未來亞洲的科技公司做軟體機率會越來越高,而即便客戶不將軟體放給代工廠做,代工廠也必須瞭解軟體,掌握深度。

黃中于透露,很多國際大客戶找代工廠時,雖然是下單硬體代工訂單,但跟供應商談的卻是軟體技術,這是很有趣的現象。這是因為客戶發現,有些代工廠是電路設計能力很強,有些是軟體量產測試能力強,但最後表現的生產效率卻差很大,因為後者可以提供有用的建議,加速產品量產。

「實際上,現在手機、數據機、筆電的作業系統之下,包括驅動程式及韌體,早由台灣人做,因為這些軟體直接負責控制硬體各界面,但作業系統上方的中間層軟體或應用軟體、AI還是由客戶掌握。」黃中于說。

代工廠因為幫客戶生產智慧終端裝置,黃中于說,對卷積式類神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)這些熱門演算法也必須瞭解,因為這些AI技術會串連到代工廠開發的產品中,和碩負責的角色則會協助修改,提高AI辨識率,幫助客戶AI落地。

至於未來AI服務是否最終交由代工廠負責?黃中于坦言,一切取決客戶,現在大型客戶如Amazon或Google當然還掌握在自己手裡,但一些中小型客戶因為欠缺軟體資源,就已經開始找代工廠合作,以和碩而言,現在就超過5~6個客戶找上門合作開發智慧音箱。

黃中于認為,3~5年後國際大廠勢必還會往更高端、更複雜的雲技術發展,演算法長此以往勢必會釋出由代工廠負責,若到和碩時候才投入研發,就會落後三年。

和碩百人團隊投入AI,掌握三關鍵技術

和碩現在有3,000多位研發工程師,其中軟體人才約300~400人,負責AI技術的團隊不到100人,其中參與演算法模型訓練約50人,不少人才來自手機部門,而參與AR眼鏡虛實整合技術的團隊,更有不少是原本網通軟體團隊,從影像處理的熟悉跨界開發手勢辨識AR技術。

經過兩年AI研發,和碩固定發表最新AI技術,語音助理聰明度明顯進步,從去年語音辨識與手勢辨識,今年進步到聲紋及多人人臉辨識,為了解決機器人移動問題,黃中于說必須跨部門號召馬達控制跟鏡頭技術人才,共同解決研發瓶頸,必要時也需請出各部門高手組成「Tiger Team」打通關節。

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和碩開發以Google Assistant為基礎開發的Amica+多人辨識語音助理。
圖/ 和碩

為了研發AI裝置,黃中于認為必須掌握三大關鍵技術:包括AI辨識(如人臉或語音辨識)、SLAM(同步定位導航技術;關鍵是六度空間辨別及馬達控制),第三技術是手勢與光學辨認。黃中于表示,團隊盡力發展上述關鍵技術,是著眼語音助理未來或許將可以移動,成為服務人、更具互動性的角色。

終端要具智慧必須翻新,帶來需求亮點

過去市場曾誤解IoT將帶來一波新硬體製造商機會,但後來期待破滅,黃中于說,那次的錯誤觀察是以為會有取代電腦或手機的新硬體,但其實後來才認知到,是已經存在的各種裝置連上網路就叫IoT,這波浪潮中也只有智慧音箱跟IP CAM(網路攝影機)成功。

黃中于說,IoT是基礎,裝置被雲所控制,但終端裝置不能只是呆呆的被操作,現在更強調邊緣智慧,要讓終端變聰明一點,把很多事情在終端完成,比方語音辨識、聲音辨識、人臉辨識,讓終端裝置有一點AI的能力,現在連NVIDIA高層都很重視邊緣智慧發展,因為終端就必要翻新,這個終端趨勢對台灣製造業而言就很有利。

關鍵字: #和碩 #車聯網
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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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