鴻海劍指中國電動車市場,合資全球第四大車廠有何盤算?
鴻海劍指中國電動車市場,合資全球第四大車廠有何盤算?
2020.01.17 | 合作

鴻海也要進軍電動車領域了,昨(17)日晚間宣布,未來將跟飛雅特克萊斯勒汽車 (Fiat Chrysler Automobiles, FCA)簽署合作協議,雙方將設立合資公司,一起開發、生產純電動汽車,同時經營車聯網業務。

鴻海看上哪些機會?未來又可能對全球汽車產業,造成那些影響?

鴻海進軍電動車領域,首攻中國市場

鴻海股東會_20180622_周書羽攝影 (2).jpg
鴻海日前在法說會中,已經明確宣示「電動車、數位醫療、機器人」三大市場目標。
圖/ 周書羽/攝影

鴻海日前在法說會中,明確宣示「電動車、數位醫療、機器人」三大市場目標。根據公告內容,鴻海將成立直接或間接控股子公司,在直接持股不超過40%的情況下,與飛雅特克萊斯勒共同開發及生產純電動車,以及經營車聯網業務。

具體來說,雙方合作會聚焦在汽車設計、機構工程、生產製造及行動軟體技術四大領域。雙方合作中,鴻海具備行動科技和軟體專業知識;飛雅特克萊斯勒則有汽車製造的硬實力,互補彼此弱項;依據初步規劃,將在中國設立工廠生產,優先經營中國市場,日後才會規劃出口業務。

事實上,這並非鴻海第一次投資電動車相關領域。2018年中國電動車新創小鵬汽車(XPENG),獲得22億人民幣(約新台幣101億元)B輪融資,並在同年底正式推出齊下首款智慧電動汽車「小鵬G3」,其中投資者就包含富士康。G3主打配備超過25個感應設備,包括10個攝影機、3個毫米雷達、12個超音波感測器,被外界視為鴻海布局車聯網重要的一步。

齊攻電動車,雙方各自算盤是什麼?

飛雅特克萊斯勒汽車 (FCA)究竟是什麼來頭?

2014年1月29日,由飛雅特集團、克萊斯勒集團宣布重組後成立的控股公司,目前是全球第七大汽車製造商。不過在去年12月,法國汽車製造商寶獅雪鐵龍集團(PSA)跟飛雅特克萊斯勒汽車簽署合併協議,聲明中指出:「雙方將以各占 50% 持股比例合併。」預計合併程序完成後,將成為全球第 4 大車廠(僅次於福斯、豐田、日產雷諾三菱聯盟)。

汽車產業目前正面臨天翻地覆的創新與革命,鴻海也想參與其中,但本身並沒有汽車相關經驗,於是找上將成為全球第四大車廠的FCA合作。聲明中提到:「我們相信,這對鴻海來說是一個轉型升級契機。」

PSA
去年12月,法國汽車製造商寶獅雪鐵龍集團(PSA)跟飛雅特克萊斯勒汽車簽署合併協議,將成為全球第四大車廠。
圖/ shutterstock

農曆年前,鴻海興奮地向外界宣布進軍電動車的大好消息,表示會在適當的時機,進一步說明雙方合作成果。

無人車、電動車,是許多車廠在過去幾年,既期待又怕受傷害的關鍵字,這兩項新產品不只將顛覆運輸產業,甚至連娛樂、生活、零售的樣貌,都有可能產生革命性改變。

正因為如此,像是SONY、Google、特斯拉等這些非傳統車廠的品牌,也都加速馬力投資大量資金、資源,發展無人車、電動車科技。傳統車廠所面臨的困境是,擁有深厚的造車工藝、底蘊,卻難以一時半刻將最新科技與汽傳統造車技術整合,轉型上面臨挑戰;對於想發展汽車產品的科技公司來說,最致命的缺失,就是沒有深厚的造車底蘊。

從雙方規劃分析,預計將工廠設在中國,首個目標市場也是中國。原因是中國是全球最大的電動車市場,同時生產成本也較低,特斯拉(Tesla)位於上海的超級工廠,也在去年開始啟動生產。

對鴻海來說,除了可以提供科技轉型上的資源,也能發揮一直以來擅長的成本控制優勢;對FCA來說,則能快速的接觸到廣大的中國市場,藉由雙方資源的整合,將有機會挑戰日產、特斯拉等競爭對手。(延伸閱讀:Sony、亞馬遜都不敢錯過,汽車科技如何影響你未來十年生活

責任編輯:陳映璇

往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓