電動車充電服務、支付一把抓,全台最大充電平台裕電靠四招搶市
電動車充電服務、支付一把抓,全台最大充電平台裕電靠四招搶市

「今年是電動車的引爆原年,」裕電能源車電事業處協理王柏棠興奮的說,他觀察,從去年特斯拉宣布降價,到2020年台北車展,超過10家車廠展出電動車,台灣車主有更多、更平價的選擇。加上同集團的中華汽車E-moving電動機車、納智捷、日產(Nissan) 相繼推出電動車,

有了電動車,市場才有充電商機。為了早一步布局電動車商機,裕隆集團旗下的裕電能源,去年六月推出「YES!來電」品牌,提供多元的充電方式。除了基本的交流電(慢充)、直流電(快充),日規、美規、歐規,甚至連中國等國際主流充電規格通通支援,即便是自有規格的特斯拉,只要換轉接也能使用。

成立至今,已經在全台建置了1,627支充電槍、提供超過5萬次的充電服務,是目前全台最大充電服務平台。但要解決民眾對充電的焦慮,光有設備還不夠,裕電祭出四大策略,不只要提供好的充電體驗,還要打造「充電商機」。

解決充電焦慮,裕電有四大招

第一招:廣設充電站

一般的加油站,需要設置油槽儲油,因此設置的密度、數量有其極限。但是充電樁就不同了,王柏棠分析:「只要把電線拉好,可以做到每一棟大樓都有充電設備。」

裕電的第一步,是尋找百貨商場、建商等合作夥伴,在建築內設置「YES!來電」充電設備。他打了個比方,智慧型手機剛普及時,大家到餐廳會先問是否有WiFi,電動車時代,進入到每個停車場,都應該要像WiFi,普遍配置充電車位,做到「停車=充電」。

截至今年三月,YES!來電已經在全台設置668個充電站、1627支充電樁,中長期目標,是在2022年前,於全台建置5,000個充電樁。

裕電
截至今年三月,YES!來電已經在全台設置668個充電站、1627支充電樁,中長期目標,是在2022年前,於全台建置5,000個充電樁。
圖/ 高敬原攝影

第二招:整合手機App,與百貨商場異業結盟

裕電不只做充電樁,特別的是,內部還有自建售後服務團隊,提供一條龍解決方案,包括後續維修保固、會員管理等,這是什麼意思呢?

對消費者來說:YES ! 來電有推出一款手機App,車主可查詢充電車位即時資訊,包括充電站的位置、數量、顯示空位數量等,還能規劃路線,導航車主到最近的充電站。

對設置充電車位的業者來說:YES ! 來電提供一套後台管理系統,能透過API(應用程式介面)與業者串接,讓業者可以即時監控充電樁是否正常運作、多少人在使用、調整資費,甚至還能自動產生營運報表。

裕電
YES ! 來電提供了一套後台管理系統,能透過API(應用程式介面)與業者串接。
圖/ 裕電

這樣的系統服務,王柏棠看好能延伸許多異業合作商機,例如:百貨商場、休息站、車廠,可以透過設置充電樁、串接系統,吸引顧客前來消費,或提供服務。

舉例來說,目前BMW的電動車i3,就跟YES ! 來電的圖資系統串接,車主可以直接在車內螢幕,看到YES ! 來電充電樁位置。

王柏棠認為,這套模式成功的關鍵有兩個,第一,是政府的態度,目前全台只有台中市有給予設置充電樁提供補助;第二,是要有更多車廠一起加入合作,才能把規模做大。

第三招:串接金流,打造「無感支付」

YES ! 來電的亮點之一,是整合金流服務。

經營管理處協理王建文表示,只要打開YES ! 來電的App,掃描充電樁上的QR Code,就能啟動充電,充完電後會自動計算費用,透過綁定的信用卡、LINE PAY、悠遊卡扣款。

裕電
只要打開YES ! 來電的App,掃描充電樁上的QR Code,就能啟動充電,充完電後,會自動計算費用,透過綁定的信用卡、LINE PAY、悠遊卡扣款。
圖/ 高敬原攝影

不過,現行的方式有一個缺點,如果充電樁在地下停車場,手機可能會沒有網路訊號,導致無法順利扣款。王建文認為,終極目標是要做到「無感支付」。

他解釋,每一個汽車電池都有一組專屬序號,未來充電樁應該要跟電池連動,當插入充電槍時,可以透過判讀電池序號,連結車主帳戶扣款。也就是說,車主只需要插入充電槍,就一次完成「充電+扣款」,過程中完全不需要掏出手機。

第四招:推廣隨身充,讓充電門檻降低

「在家中充電,就能滿足70%需求。」王柏棠認為,除非是長途旅行、異地過夜,否則車主只要住家能充電,其實就非常足夠。

事實上,營建署已在去年五月規定,新建的建案雖然不一定要設置充電設備,但必須替充電停車位預留管路。

王柏棠說明,客戶要在住家安裝充電設備,安全、美觀是管委會最在意的兩大因素,因此會陪同客戶一起跟管委會說明,提出完整的施工模擬圖(包括使用的線材、電路拉法),也會以管線不外露為原則,維持視覺美觀。

裕電
YES ! 來電也提供隨行充設備,無論是出外旅遊或是在家,只要有220V的充電插座,就能隨插即用,讓人人都能簡單在家充電。
圖/ 高敬原攝影

如果不想施工、嫌麻煩,YES ! 來電也提供隨行充設備,無論是出外旅遊或是在家,只要有220V的充電插座,就能隨插即用,讓人人都能簡單在家充電。

今年年初,鴻海宣布與裕隆集團旗下華創車電合作,合資成立新公司,共同推動汽車整車研發設計、開放平台共用化及生態,未來裕電是否將扮演關鍵角色?

延伸閱讀:幫特斯拉做車子骨架還不夠,鴻海宣佈2年進軍電動整車市場!

王建文表示,裕電能源並沒有被放入合作的備忘錄中,「對鴻海來說,還是聚焦在車子本身。」他也樂觀的表示,現階段先把車子做出來比較重要,有了車子,接下來才有機會,服務廣大電動車車主。

YES ! 來電靠著四大策略,要消除車主的充電焦慮,是否能成為台灣電動車充電設備的霸主,隨著電動車逐漸普及,答案很快會揭曉。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #電動車
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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