下一個兆元產業鏈,Gogoro倡議的台灣電動機車國家隊怎麼拼?
下一個兆元產業鏈,Gogoro倡議的台灣電動機車國家隊怎麼拼?
2019.08.22 | 合作

今年可說是電動機車最熱鬧的一年,市場不再是Gogoro一支獨秀,傳統燃油車廠山葉(YAMAHA)、宏佳騰、中華紛紛搶推重型電動機車,2019年堪稱電動機車市場元年,正當車廠業者準備起飛時,卻遇上中央電動機車補助逆風。

在中華經濟研究院領頭下,Gogoro聯盟包括Gogoro、宏佳騰、山葉以及相關供應商六和機械、全興精機號召組成「台灣智慧移動產業(SMAT)」,於21日正式成立,呼籲政府應延續電動機車補貼政策,並推動台灣電動機車產業組國家隊。(中油擴增216座電動機車充電站,光陽、Gogoro、中華三家搶食

但國家隊不該只是個政策倡議者,該如何做?機會又在哪?

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台灣智慧移動產業(SMAT)於21日正式成立,預計9月底正式發布台灣電動機車產業白皮書。
圖/ 陳映璇攝

電動機車朝智慧化發展,帶動新商業模式

台灣智慧移動產業以運輸、能源兩大產業為本,並號召其他車廠加入,協會理事長王健全表示,台灣在電動機車上具領先優勢,有機會成為 亞太電動機車規格制定者 ,而要形成產業需具備差異性與生態系兩大元素,包括產品設計、研發、規格等制定,以及整合上中下游生態系。

其中又以上中下游生態系整合最為關鍵,包括零組件製造商、機車廠,以及負責銷售端的全台2萬多家機車行,必須思考該如何與電動機車產業接軌。

現階段國內已有8大機車製造廠投入電動機車,市場呈現百家爭鳴,光是電池系統就分成充電、換電兩派,要籌組國家隊、制定產業規格並不容易。

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電動機車市場呈現百家爭鳴,光是電池系統就分成充電、換電兩派。
圖/ gogoro

對此,協會理事宏佳騰執行長林東閔以更高的格局來看,他認為不只是做電動機車而已,而是發展成「智慧機車」,尤其台灣ICT產業實力堅強,未來可以結合機車廠,尤其電動機車天生具有IoT(物聯網)因子,未來能導入科技廠的技術優勢,「車子不再只是點對點的傳輸工具,而是帶來新商業模式,把車輛變得更聰明。」包括共享、物流、行動App等,透過跨產業合作,發展出新的獲利模式。(中油擴增216座電動機車充電站,光陽、Gogoro、中華三家搶食

燃油車末日逼近,全球電動機車年產值達兆元

工研院產科國際所指出,2015-2018年台灣電動機車銷量成長超過8倍,今年(2019)電動機車更有機會達到整體15%市占率、產值上看110億元。

不只台灣電動機車快速成長,各國陸續訂定禁售燃油車時程,也帶動全球機車產業朝電動化的商機,工研院產業科技國際策略發展所分析師曾郁茜指出,全球機車市場每年銷量約5,800萬輛,電動機車僅占1%,顯示還有很大的成長幅度。

隨著燃油車末日的逼近,加上民眾環保意識提升,看好電動機車將成為市場主流,估計全球年產值達兆元以上,看好歐洲、東南亞都是台灣可以投入的市場,包括西班牙、義大利、德國、荷蘭、印尼、泰國等。

產業白皮書9月發布,補貼政策至關重要

協會也預計9月底正式發布台灣電動機車產業白皮書,盼作為未來政策參考依據,可從中了解消費者需求與痛點。

台灣電動機車產業白皮書亮點
潛在消費者中,想買Gogoro的比例達38.8%,其次為YAMAHA、光陽。
圖/ 陳映璇攝
台灣電動機車產業白皮書亮點
台灣電動機車使用者中,換電滿意度高過充電。
圖/ 陳映璇攝

這份白皮書委託民間大數據公司做網路大數據分析與民調發現,台灣電動機車使用者多集中在26到45歲民眾,年收入大部分都未滿48萬元,共有69.5%使用者滿意政府補助金額,潛在消費者則有94%表示補助會影響購買意願,凸顯了電動機車補助、政策持續性的重要。(電動機車最新補助政策出爐,明年買Gogoro多付6千元

不過今年4月光陽也曾喊話要發布全球出行產業第一份白皮書,欲分享光陽在電動機車產業布局的想法,但至今仍沒影,現在反而被Gogoro陣營搶先一步、組成產業聯盟,宣示台灣電動機車國家隊意味濃厚。

責任編輯:蕭閔云

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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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