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

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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

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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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