比特斯拉便宜,福斯參戰電動車市場、目標生產5千萬輛
比特斯拉便宜,福斯參戰電動車市場、目標生產5千萬輛

早在2016年發生燃油車廢氣醜聞,福斯汽車(Volkswagen )就已經明確地表示整個集團的電動化發展方向,全力開發替代能源方案。

執行長赫伯特・迪斯(Herbert Diess)最近接受外媒採訪時表示,預計在未來幾年會以新電動汽車平台為基礎,生產出五千萬輛電動車,並且考慮擴大美國的生產規模,目標是在2020年生產出跟特斯拉一樣好的電動車,重要的是價格只有特斯拉的一半。

電動車戰國時代,福斯CEO:目標生產5千萬輛電動車

福斯汽車(Volkswagen)是全球前三大車廠,已經談論電動化相當多年,而最主要關鍵是2016年福斯集團(Volkswagen)傳出廢氣排放醜聞,美國國家環境保護局(EPA)指控福斯,在美國銷售的奧迪A3、福斯Golf、福斯新金龜車、福斯Jetta、福斯Passat等車款中,植入可規避官方檢驗的軟體,在官方檢驗時自動調整相關參數以通過廢氣排放標準,但實際上這些車輛排放的廢氣全都超標10至40倍,這起醜聞發生後,福斯集團便全力改變策略,朝新替代能源發展。

福斯日前推出MEB(Modular Electric Drive Matrix)模組化電動車平台,先前 I.D. Buzz、I.D. Crozz等電動概念車款的底盤都是透過這個平台所生產,透過模組化平台不僅可創造更多種車型,同時也能替車廠省去不少開發成本,未來福斯的電動車款都將建構於MEB平台上,可依照小型車、中型車、休旅車等不同車型,來規劃座艙底部的電池模組。

Herbert Diess
福斯執行長赫伯特・迪斯(Herbert Diess)表示,福斯已經跟日本廠商簽署電池採購協議,會使用MEB平台來增加生產效率。
圖/ shutterstock

赫伯特・迪斯(Herbert Diess)最近接受外媒採訪時表示:「我們現在正進入電動車扮演重要角色的年代,我們的電動車會在世界扮演重要角色。」

赫伯特・迪斯談到,福斯已經跟日本廠商簽署了電池採購協議,會使用MEB平台來增加生產效率,目標是讓福斯集團旗下各品牌全球電動車產量達到五千萬輛目標, 但並沒有詳細說明達成這個目標的時間點。 「這是關於規模經濟的考量,在可預見的未來中,電池將比內燃機動力系統貴,所以我認為量越大越好。」

喊出福斯電動車價格僅特斯拉一半

特斯拉的Model 3 ,是美國第三季銷量最好的電動車,今年稍早,特斯拉在美國的銷量更首次超越賓士(Mercedes-Benz) ,顯然傳統車廠不能再對電動汽車採用觀望策略,雖然特斯拉相較之下規模小,卻也逐漸開始侵蝕傳統車輛市場。

Volkswagen
今年稍早,特斯拉在美國的銷量更首次超越賓士(Mercedes-Benz) ,顯然傳統車廠不能再對電動汽車採用觀望策略了。
圖/ shutterstock

赫伯特・迪斯進一步表示, 福斯去年賣出1070萬台電動車,「我們現在越來越強大,在電動車領域已經投資了300億美元,我們在德國茲威考有一座工廠,目前還準備在上海建一座電動車工廠。」福斯預計在2020年會推出量產的電動車款,「它會跟特斯拉汽車一樣強,但是價格便宜一半。」赫伯特・迪斯說。

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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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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