電動車、無人車需求爆發,台灣車用電子產值上看2,002億元
電動車、無人車需求爆發,台灣車用電子產值上看2,002億元

政府除了先前頒佈燃油機車2035年禁售令,立法院經濟委員會也在今年十月通過《無人載具科技創新實驗條例》審查,在法規與政策的雙重推動下,將帶動台灣車用關鍵系統和電子零組件產業發展。

車用零件發展,跟「CASE」脫不了關係

「現在汽車零組件業者很喜歡談『CASE』。」工研院產科國際所資深分析師蕭瑞聖口中的「CASE」,指的分別是車聯網(Connect)、無人車(Autonomous cars)、共享經濟(Sharing economy)、電動車(Electric car),而這些都跟車用電子的發展脫不了關係。

回顧2018年,工研院產科國際所分析師謝騄璘指出,今年全球電動車銷量可望突破370萬輛,預估往後每年都有超過15%的成長率,其中混合動力車仍是銷售主力,約占電動車總銷量的67.1%,預計未來上、下游供應鏈角色將可能發生洗牌並帶動產業新變革。

Tesla
圖/ shutterstock

「你看特斯拉Model 3為什麼問題這麼多?」分析師蕭瑞聖以這個例子來告訴大家,電動車跟傳統汽車在供應鏈上有很大的不同,例如引擎就會因為電動化而消失、方向盤也會因為無人車技術消失,技術的革新帶動智慧化發展,汽車零組件也面臨轉型考驗。像是汽車為了要達到節能減碳的目標,零組件就必須走向輕量化,透過大數據、3D列印技術,除了結合智慧製造概念,更能縮短汽車研發的時間。

今年受到全球貿易戰影響,汽車產業也歷經許多動盪,蕭瑞聖表示,未來汽車產業供應鏈將重新洗牌,隨著汽車共享經濟崛起,整車與零組件將朝向大量生產與客製化服務發展,智慧製造將扮演重要角色。此外,為了因應美國高關稅保護與美國製造政策,政府推動的新南向政策,將有助於台灣汽車零組件廠商分散外銷市場與規避貿易風險,還有助於開拓東協國家的新興商機。

台灣酒駕、三寶盛行,是無人車發展的機會

根據工研院IEK Consulting報告,台灣2018年汽車電子產值預估可達新台幣2,002億元,也帶動資通訊和車電零組件對車輛新科技的應用,像是台積電、華邦、聯發科、凌陽、光寶、鴻海、為升、台達電、國際航電這些ICT業者,都已經相繼進入車電領域。

為了取得市場領先地位,國外許多大廠都透過併購新創的方式達成,工研院產科國際所經理石育賢建議台灣可以結合法人研究單位與國內外業者,讓不同層次的業者都可以發展車電產品,他以汽車零組件供應商博世(BOSCH)為例,他們從一家零組件公司,重新將自己定位成一家「移動服務公司」,現在更擴張到AI以及出售引擎零組件業務。

隨著《無人載具科技創新實驗條例》審查通過,石育賢認為現在台灣法規、場域都已經具備,加上智慧型手機普及率高、運輸效率高等條件,是非常適合發展無人車的,「我們IC封裝代工、高階自行車都是世界第一,台灣確實是有一些含量去做。」

工研院 無人車
台灣人口高齡化,潛藏著長者公共運輸的需求,加上台灣酒駕、三寶盛行,這些都是無人巴士發展的機會。
圖/ 攝影/高敬原

石育賢表示,台灣非常適合從自駕車程度在Level 3以上的車做測試驗證,「可以先從封閉、半封閉的環境開始,測試無人接駁公車。」會這麼說是因為台灣人口高齡化,潛藏著長者公共運輸的需求,加上台灣酒駕、三寶盛行,這些都是無人車發展的機會。

車子,是集合所有科技精華於一身的產品,石育賢談到,未來當無人車共享經濟成行,掃地機器人就會是一大商機,「大家都想要坐進車子裡的時候是乾淨的,這就是掃地機器人的切入點。」此外,隨著車聯網的普及,車輛資料共享也會引發資安疑慮,「這就跟區塊鏈有關,可以利用資料無法竄改的特性來解決這個問題。」

電動機車將在2019年,突破總體機車銷量的10%

根據工研院IEK Consulting報告,今年很夯的電動機車全球銷量已經達到99.8萬輛,市場占比以亞洲地區80.2%最高,其次是歐洲的16.4%、美洲地區3.1%,預估2018~2020年複合成長率為12.1%,全球電動機車總銷量將達到135.5萬台,產值將突破33億美元。

工研院產科國際所曾郁茜表示,台灣電動機車因汰換補助的關係,讓車價接近傳統機車,市場出現明顯轉移效果,在排擠傳統機車銷量現象逐漸浮現後,國內傳統機車業者紛紛投入電動機車市場,工研院預估2019年,電動機車將突破總體機車銷量的10%,甚至可能到13%~15%。

光陽SuperNEX
台灣電動機車因汰換補助的關係,國內傳統機車業者紛紛投入電動機車市場,像是光陽就在最近發表了電動重機「SuperNex」。
圖/ KYMCO

值得觀察的是中國的機車市場,持續以每年5%的態勢成長中,目前中國第一二的電動機車品牌,分別是發展低速車輛的愛瑪電動車,以及擁有許多專利的年輕品牌雅迪電動車,近年中國的電動車產品也擺脫「價低品劣」的刻板印象,眾多冒出頭的新創,紛紛強打智慧化功能,著眼人、車、社群三方互動,曾郁茜認為,新創崛起、電池共享系統、換電式電動機車、O2O通路,都是中國電動車市場值得觀察的現象。

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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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