跟Gogoro搶電動機車龍頭,光陽火速改版後還有4挑戰
跟Gogoro搶電動機車龍頭,光陽火速改版後還有4挑戰

去年3月光陽(KYMCO)在東京車展上發表Ionex車能網解決方案,主打充換電並行的電動機車,接著在巴黎推出商用版「Ionex Commercial」,並獲得阿里巴巴旗下盒馬鮮生採用,1年後光陽董事長柯勝峯親自發表Ionex車能網2.0全新改版,除了發表白牌等級的Like125 EV以及i-One X概念車,也迎來商用版重量級客戶——高雄捷運。

一間連續蟬聯19年燃油機車銷售冠軍,跨足電動車領域,這一步似乎沒有想像的容易。迎來ionex 2.0,光陽仍否延續品牌精神「最得我心」,獲得更多消費者認同,光陽還有4大挑戰待克服。

不只在家充電,換電也是一大需求

Ionex 2.0發表會上,光陽先對消費者釋放利多,宣布電池二合一,未來不再有換電、充電電池之分,並預告新的電池,續航力提升30%,預計7月正式上線。

消費者關心的資費方案,推出更佛心的選擇——換電吃到飽,別於過去主打在家充電最方便,甚至批評換電不環保。光陽這回推出吃到飽方案,注意到長途騎程的消費者,對於續航力上的需求,提供單顆電池398元、兩顆電池打7折596元,享有不限里程、不限次數的換電服務,也降低民眾騎乘電動機車的負擔。

光陽
光陽推出換電吃到飽方案。
圖/ 陳映璇攝影

不過Gogoro從一開始就主打換電為主、充電為輔的策略,4年下來全台建置超過1,000個換電站,已累積超過15萬名車主。光陽能否以更優惠的「換電吃到飽」搶到消費者,仍有待時間驗證。

電動機車難賣?經銷商轉型需要時間

針對傳統燃油經銷商轉型部分,光陽將結合現有1,620家原廠授權店,對於電動車有高度熱忱的店家,設立光陽電動機車認證店與電動機車專賣店。對於Gogoro也推出電動機車推廣中心,要來挖腳傳統車行,柯勝峯樂觀回應:「我們跟傳統車行合作多年,更了解電動機車轉型的痛點在哪。」

實際詢問經銷商銷售情況,業者透露電動機車還不好賣,雖然也認同電動機車是未來,但目前詢問度仍低。在燃油車事業包袱下,光陽該如何手把手帶領經銷商轉型?柯勝峯説,過去Ionex 1.0時代,有車主反應電動機車交車時間較燃油車長,未來在購車流程會走向智慧化,達到交車零等待,從銷售流程優化開始。

gogoro 3
Gogoro日前發表第三代Gogoro 3,並同步推出電動機車推廣中心計畫,協助傳統機車行銷售Gogoro,目前已有近400家表態願意加入。
圖/ gogoro

Gogoro也有志一同,Gogoro執行長陸學森曾說,過去大家都覺得賣電動機車是麻煩事,光是補助的單子就讓人填到手軟,因此Gogoro著手開發自動化系統,要用科技解決過往的銷售痛點。

但傳統車行轉型並非一蹴可幾的事,除了提供智慧化的銷售工具外,該如何讓賣車的人打從心底認同電動機車,並願意向顧客推銷,或許是最大挑戰。

電動機車市占仍低,光陽朝共享領域施力

別於Gogoro有車廠盟友山葉(YAMAHA)、宏佳騰、PGO,光陽則專攻全球商用市場,去年推出商用版「Ionex Commercial」,提供企業與政府客製化服務,中國阿里巴巴旗下新零售業者「盒馬鮮生」、杭州共享電單車平台「張飛充電」、共享電瓶公司「騎電」都是光陽的合作夥伴。

國內部分,今年三月與和雲iRent合作隨租隨還的共享電動機車服務,5日迎來新夥伴——高雄捷運。光陽引用數據表示,高雄民眾有6成以機車為主要代步工具,使用捷運比例低於10%,原因在於高雄幅員廣闊,捷運網絡無法滿足民眾想要前往的目的地,電動機車正扮演交通的最後一哩路。

光陽
光陽與高雄捷運合作,推出Ionex ATR電動車自助租賃服務。
圖/ 光陽

看似擁有許多企業、政府客戶,但現階段光陽的銷售數字仍不樂觀。去年光陽發下豪語2019國內電動機車市占率要拿下5成,但根據電動機車產業網數據顯示(截至6月5日),對比Gogoro超過7成市占率,光陽仍不到1成,下半年光陽Ionex電動機車是否有爆炸性成長,超越Gogoro,挑戰相當大。

反觀在電動機車隨租隨還的共享領域,光陽耕耘多年已有成績。像是主攻雙北wemo、iRent皆採用光陽電動機車,現在南部又多了高雄捷運,在推廣共享服務不遺餘力。這也讓柯勝峯忍不住對政府喊話,政府有心推動電動機車,但前陣子電動機車補助費用斷炊事件,顯然政府在分配預算上碰到困難,期盼未來在補助上,可權衡補助個人或共享用的電動機車。

白牌電動車成「概念車」?充滿神秘色彩的i-One X

備受外界期待的光陽白牌電動機車,光陽推出兩款新車,一台是造型復古Like125 EV,極速可達70/km,在CNS標準下,續航力38公里;另一台早在發表會前就被外流的i-One X,僅預告有綠牌與白牌車款,上市時間、性能規格等細節未公布,神秘感十足,被形容是一台「概念車」,令不少車迷感到失望。

125級距是全球二輪車最大的市場,也是未來光陽電動機車能夠打世界盃的關鍵之一,後續能否再推出更多白牌動力級距的車款,才更有機會打進主流市場。

雖然國內電動機車銷售暫落後,但光陽拓展全球市場的腳步未停。柯勝峯透露接下來還要去印度談電動機車的合作細節,他強調光陽的品牌外銷全球108國,看的是全球布局,對自家電動機車的銷售實力依舊充滿信心。

光陽Ionex 2.0改版重點:

1.充電、換電電池整合,電池續航力提升30%
2.推出換電吃到飽方案,單顆電池398元、兩顆電池596元
3.設立光陽電動機車認證店與電動機車專賣店,提升購車體驗

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
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」(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。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

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。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

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。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

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。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

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。

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