電動車技術大突破!IBM用海水提煉「未來電池」,攜手賓士一年後推成品
電動車技術大突破!IBM用海水提煉「未來電池」,攜手賓士一年後推成品

天上飛的、地上跑的交通工具,都準備邁入全電動時代,加上各類電子產品,讓電池的需求日益增大。然而,現在用來製作電池的關鍵原料是有限資源,整個產業都必須未雨綢繆。

IBM Research的科學家,最近開發出一種新的電池技術,可以在五分鐘內充飽80%的電量,效率、能量密度也都比現在鋰電池好,最特別的是,製作這種電池的原料,從海水就能取得,未來電動車的生產成本,有機會進一步降低。

不需要開採鈷礦,海水也能提煉電池

目前的鋰電池大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,而「鈷(Cobalt)」正是生產鋰電池的關鍵原料,可以說是現代石油。這是因為鈷具有穩定物質、增加能量密度的特性,可以確保電池壽命以及充電速度,因此短期內電池產業都無法棄「鈷」而不用。

開採鈷(cobalt)、錳(manganese)、鎳(nickel )這些金屬原料,除了對環境、工人健康都會造成威脅,更重要的是這些金屬是有限資源,當電動車時代來臨,電池的關鍵原料將會以驚人速度減少。

IBM Research電池實驗室的研究人員,想出一個不用金屬原料,就能造出電池的技術。研究人員使用一種不含鈷、鎳的陰極材料,搭配具有高閃點的安全液體電解質,陰極和電解液的獨特組合,在充電過程中具有抑制電池生成鋰枝晶、降低可燃性,能夠不使用金屬鋰作為陽極材料。

iPhone battery
「鈷(Cobalt)」正是生產鋰電池的關鍵原料,可以說是現代石油。
圖/ shutterstock

IBM表示,這種不需要金屬原料的電池技術,只需要5分鐘就能充飽80%電力,且在功率、能量密度表現上,都勝過現有的鋰離子電池,低可燃性的特性,也能避免電池起火爆炸,使用起來安全性也比較大。

在官方資料中,IBM沒有詳細說明電池製造的方法,僅表示由三種材料製成,且這些材料過去從沒在電池製造中用過,技術上最大的突破在於,這三種原料都能從海水中提煉,不需要開採金屬破壞地球資源。

與賓士攜手,一年內推產品原型

根據加拿大第一鈷業(First Cobalt )計算,目前全球每年有超過50%的鈷產量用於鋰電池,預計2020年比重將超過60%;金屬顧問公司Roskill也指出,全球鈷的需求量在2027年將成長至31萬噸,其中24萬噸來自於電動車電池、筆電、手機的需求,可見鈷在電池產業中的重要性。

鈷
因為電池原料從海水中就能提煉,生產成本能大幅降低,有助於電動車、電動飛機、智慧型能源網路的發展。
圖/ shutterstock

而全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,當地政局不穩定、雇用童工問題更是整體產業鏈的一大隱憂。IBM這項電池技術若能實現並且普及,便能降低對環境的衝擊,以及童工勞動處境,因為電池原料從海水中就能提煉,生產成本能大幅降低,對於電動車、電動飛機、智慧型能源網路都有正面的發展。(解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方

IBM Research提出的概念相當吸睛,目前已經跟戴姆勒(Daimler)旗下的賓士研究部門、日本電池電解質供應商中央玻璃株式會社、電池製造商Sidus等公司展開合作,加速新電池技術商業化的發展,目標在未來一年內,推出首款不需要鈷的原型電池。

參考資料:IBMGizmodoventurebeat

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責任編輯:陳映璇

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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