油、電新車款齊發，二輪車龍頭光陽2019年市占率喊45%|數位時代 BusinessNext

油、電新車款齊發，二輪車龍頭光陽2019年市占率喊45%

光陽（KYMO）今年邁入55週年，搶在年初發表125c.c.新環保燃油機車，更砸下5,500萬元現金抽獎催買氣，挑戰2019年市占率達到45%。

油、電車雙箭齊發，光陽2019年挑戰市占率45%

據統計，2018年台灣燃油、電動機車總銷售量達855,137台，燃油機車772,660輛、電動機車82,477台，光陽去年總銷售301,918輛、市占率35.3％第一，三陽25.4%第二、山葉21.3%第三，睿能Gogoro市占8.4%攀升第四名，超越摩特動力（PGO）。

相對2017年台灣二輪機車市場近100萬台成績，2018年衰退到85.5萬台，年減14.5%。雖然機車市場不景氣，但電動機車銷售卻是翻倍成長，2017年銷售3.9萬輛，2018飆升到8.2萬台。

Gogoro從2017年3萬多台的銷量，2018年翻倍7萬多台，年成長率突破109%，加上去年光陽發表Ionex車能網，使得台灣電動機車市場競爭且快速發展。

即便機車市場不景氣，光陽仍是第一個帶頭衝，在油車、電車雙管齊下，目標挑戰2019市占率45%，賣出超過33萬輛的二輪機車，坐穩台灣機車銷售龍頭。

光陽表示125c.c.機車為市場主流，其中實用型125c.c.市場規模達24萬台。11日光陽發表新車「FAMOUS新名流125」為一級油耗車款，強調環保省油，導入最新引擎系統（Green Power），透過高紊流燃燒技術，讓空氣與燃油高效燃燒，能減少8~9成移動汙染；並優化引擎內部零件，降低摩擦損失，以提升能源使用效率；此外，為讓女性也能輕鬆駕馭125重型機車，駐車省力40%，同時搭配33L大置物箱，搶攻實用型機車市場。

電動機車銷售鴨子划水，光陽豪砸5,500萬催買氣

在電動機車上，光陽目前已推出兩款輕型Ionex電動機車，未來也會不斷針對消費者需求研發新款電動機車。柯俊斌表示，目前重型電動機車在研發中，仍有電池較重，且效率無法滿足大眾需求等問題。接下來會致力研發出方便消費者充、換電的大眾化產品。

不過，2018年董事長柯勝峯才喊出2019年電動車市占率要達到5成，發下豪語成為電動車市場NO.1，相對於現階段光陽在電動車市占還不到10%，還有很大的進步空間。柯俊斌表示，自家Ionex電動機車才剛出來，需教導經銷商與顧客使用產品，仍有過渡期，「市占率5成目標沒有變，會逐步從低於10%一直成長。」

因此光陽今年目標設定為油車、電車加總市占率達到45%，看準二行程汰舊換新補助只到今年底為止，加上中央持續補助電動車的政策，增加民眾換車、購入電動機車的意願，為了催出買氣，光陽響應55週年大手筆砸下5,500萬元辦現金抽獎活動，每月抽出10萬現金110名得主，只要購買指定新環保機車便能參加抽獎，購買Ionex電動機車，中獎機率更高，加碼給予10組抽獎序號，吸引消費者購車。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。