百年車廠面臨倒閉危機!日產、雷諾不離婚了,擬推大規模重組計畫
百年車廠面臨倒閉危機!日產、雷諾不離婚了,擬推大規模重組計畫

2019年底,被日本警方指控涉嫌挪用公款、虛報薪資逃漏稅等罪行的雷諾-日產-三菱聯盟行政總裁卡洛斯.戈恩(Carlos Ghosn),上演了一場引起全球關注的逃脫大戲。而這一逃,也令整個汽車聯盟面臨分崩離析的危亡關頭。

延伸閱讀:從救世主淪為逃亡者,戈恩錯在「不夠日本人」?

然而今年上半年爆發的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情,令整個汽車產業呈現蕭條,不僅初期中國供應斷鏈導致各廠陷入零件缺貨危機,各國汽車銷售都因禁足令大幅衰退,例如歐洲4月份汽車銷量下滑達78%。

日產前董事長戈恩(Carlos Ghosn)via Frederic Legrand - COMEO
卡洛斯.戈恩祕密逃出日本後,日產與雷諾的聯盟關係便岌岌可危。
圖/ Frederic Legrand - COMEO via Shutterstock

百年車廠面臨倒閉危機,傳本週將公佈重組計畫

日產、雷諾都因疫情受到不小的影響。日產正著手將全球產能降低20%,計畫關閉位於巴塞隆納的廠房,並傳出可能大裁員2萬人的風聲;雷諾4月全球銷量下滑了7成,近期也開始遷徙部份歐洲工廠。

且在疫情爆發前,雷諾就已經深陷危機,2019年是過去10年來表現最差勁的一年,淨利同比下滑99%,僅1,900萬歐元,股價也在去年一年裡雪崩近7成,肺炎疫情可能只是壓垮駱駝的最後一根稻草。

大難當頭的時刻,卻反倒讓原先可能拆夥的雷諾-日產-三菱聯盟,決定暫時擱置爭議。有多位消息人士指出,該聯盟正計畫在本週宣佈一項重組計畫,共同度過眼前的難關。

預計本週宣佈的重組計畫,也攸關雷諾能否獲得法國政府的紓困資金。法國政府是雷諾的最大股東,擁有15%股權,正計畫拿出50億歐元進行援助。

法國財政部長勒梅爾(Bruno Le Maire)表示,如果無法拿到這筆救命資金,這間有著百年歷史的歐洲車廠可能很快就會煙消雲散,並強調只要知道雷諾的後續策略,他們就會點頭放款。

日產汽車
原先面臨分崩離析的日產及雷諾,在疫情的壓力下決定放下前嫌合作,反倒令兩者的關係更為緊密。
圖/ shutterstock

何時會正式發表重組計畫?根據《路透社》報導,該聯盟預計在週三舉舉行記者會,公佈一系列加強營運整合的計畫,而日產、雷諾還會分別於週四、週五進一步宣佈實質性的重組措施,可能包括裁員等削減成本的作法。

強化生產資源整合,汽車雙雄會如何闖過疫情陰霾?

至於確切的重組方針或項目,目前尚未有消息曝光,但外界也紛紛開始猜測可能會有的措施,綜合各方媒體的說法,可能的作法有裁員、關閉部份工廠、強化生產資源整合等幾種措施。

法國CGT工會發言人透露,雷諾已聯絡他們舉行會議,可能將共同商討裁員、甚至關閉工廠的事宜。雷諾正在籌劃一個削減20億歐元營運成本的計畫。實際上,一間法國媒體《鴨鳴報》曾報導,雷諾計畫關閉位於法國的4間工廠。

不過,法國政府曾要求,雷諾不能關閉位於巴黎北部的工廠,這是目前雷諾少數為日產製造汽車的廠房。汽車產業分析師Jean-Louis Sempe認為,他們不可能拿了政府補助,轉頭就關閉工廠。雷諾到底會如何克服削減成本跟政府期待間的兩難,可能還有待觀察。

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外界認為,日產與雷諾將加強生產上的合作,每間聯盟內的公司將專注特定車款或技術的開發,最大化利用生產資源。
圖/ Nissan

與此同時,該聯盟也正加強生產資源上的整合。今年1月時,他們曾公佈一個新的生產方針,由一間公司領導特定車款或技術的開發,以分工合作的方式最大化利用資源。

例如日產為雷諾提供皮卡車技術,但同時也利用雷諾的車體架構製造送貨卡車。消息人士舉例,日產可能會引領聯盟中歐洲SUV車款的開發,而雷諾則專精在送貨車及小客車上。

兩者在英國桑德蘭工廠共享生產設施的作法,也可能會進一步擴大。有報導指出,該聯盟正在歐洲、南美、東亞等地尋找適合設立共享的生產廠房,並有意逐步統一零件規格、加快汽車平台的開發腳步,減低聯盟內的開發及生產成本。

面對疫情帶來的空前威脅,日產及雷諾也必須放下過去的糾葛全力迎戰,先前差點令兩者不歡而散的合併問題,相關高層也透露,現在這已不是聯盟所追求的目標,不在未來發展布局的考量之中了。

資料來源:路透社日本時報CNN

責任編輯:蕭閔云

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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。

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