F1  賽車界的最高殿堂
F1 賽車界的最高殿堂
2004.10.01 | 科技

F1全名為一級方程式賽車(Formula 1),是單座位(Single Seater)賽車中最高等級的賽事,在F1之下的單座位賽事還有F3000、F3、雷諾方程式、福特方程式乃至於Karting小型賽車,但是除了F1之外,其餘比賽大多是區域性的,車手們經過這些區域比賽的歷練,並獲得優異的成績之後,才有可能獲得F1各車隊的青睞。F1如同美國職棒的大聯盟一般,是賽車界的最高殿堂。

**54年歷史,法拉利車隊戰績最優

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F1始於1950年,至今已有54年的歷史,比賽也隨著運動經濟規模的擴大以及大量科技的投入而愈形複雜。以2004年為例,共有十支車隊,每支車隊 可以派遣兩輛賽車出賽,比賽分為車手以及車隊兩組競賽項目,年度得分總和最高者為世界冠軍。目前歷史最悠久、戰績最優異的是法拉利車隊。
從3月初到10月底,F1每年舉辦18場比賽,每一場的比賽總距離在300公里左右。賽道分布於澳洲、北美、歐洲、中東、南美及亞洲等16個國家。亞洲地區自1987年開始由日本舉辦一站賽事,1999年加入馬來西亞,2004年加入上海以及中東的巴林,2005年則新增土耳其站。而近年F1東擴的原因是因為歐盟(EU)將於2006年禁止香煙廣告的刊登,而煙商卻又是大部分F1車隊的主要贊助商,所以賽事便移往禁煙條例不甚嚴明的亞洲地區。
主管F1的FIA規定,所有F1車隊必須要能夠自行開發底盤、懸吊、變速箱以及車身,換言之,只有輪胎和引擎可以購買。現行F1採用3公升V10引擎,馬力達到將近900匹,轉速可達一萬九千轉,為一般市售車的三倍強。現行F1賽事的引擎供應商有法拉利、賓士、BMW、豐田、本田、福特以及雷諾。輪胎供應商則有米其林和普利斯通兩家。

**體能要求,僅次戰鬥機駕駛員

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除了法拉利、豐田以及捷豹車隊之外,其他F1車隊都不曾生產汽車,只從事比賽,這些車隊使用的科技僅次於太空梭,車身一律為碳纖維打造,除非毀損,不然不會更換,而引擎、變速齒輪以及傳動軸等則如飛機引擎,使用數百小時之後便須經過金屬染色法加以檢查,一有細紋便立即汰換。F1規定車重必須超過600公斤,從0~100公里加速推估在2.5秒之內,極速可達360km/hr。過彎的側向加速力(G Force)可以達到4個G,也就是說,體重60公斤的人在急速過彎時將會受到240公斤的側向壓力,一場比賽下來脫水2~3公斤十分正常,相當於打五盤網球的流汗量。所以擔任F1的賽車手必須擁有僅次於戰鬥機駕駛員的體能。
每一場F1都有約十億人透過轉播觀賞,也因此造就了許多賽車英雄,例如舒馬克(Michael Schumacher),今年35歲的他是僅次於老虎伍茲,世界上第二有錢的運動員,年收入超過6500萬美金,光是法拉利付給他的薪水便超過3500萬美金,換算每場比賽舒馬克便可以進帳190萬美金──不論他得到冠軍還是一起跑就提前退賽。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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