《產業領袖觀點》裕隆集團2020年3對策拚轉骨,嚴陳莉蓮預警:裕日車受缺料所苦
《產業領袖觀點》裕隆集團2020年3對策拚轉骨,嚴陳莉蓮預警:裕日車受缺料所苦

2019年的美中貿易戰、2020年的新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情肆虐,黑天鵝漫天飛舞,疫情後,人類生活如何被影響?企業該如何擬定新對策?《數位時代》編輯部精選各企業領袖年度致股東報告精華,跟讀者一起聽各產業領袖洞見,迎接未來。

一次性打消資產減損,減資彌補虧損,今年裕隆集團體質轉趨輕盈,首季轉虧為盈,本業小賺6.16億元,市場對裕隆轉機性寄予厚望,而新任執行長嚴陳莉蓮則在致股東營業報告書中,強調裕隆股本減資後回到100億元,將以3方式改善體質。

她指出的對策包括:1.推動新車上市,2.汽車產業開放平台推動,3.活化資產運用,比方2021年第四季完成裕隆城的商場興建。

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裕日車今年因台灣國產車面臨斷鏈挑戰,中國業績持平,預估難以獲利優於去年。
圖/ via shutterstock IgorGolovniov

轉投資裕日車,面臨供應斷鏈逆風

而集團中裕日車是裕隆集團獲利小金雞,去年獲利表現亮眼,但今年受到疫情干擾,台灣車市預期國產車飽受斷鏈之苦,2019年台灣成車銷售37,821台,年成長3.0%,市場占有率8.9%,年成長0.2個百分點,目前在國產車中排名第三。

中國汽車市場方面預估今年東風日產銷售持平。2019年中國汽車銷量2,576.9萬台,較2018年衰退8.2%;但轉投資東風日產乘用車銷售127.7萬台,較2018年持平。

裕日車指出,根據中國汽車工業協會預估,2020年中國汽車銷量較2019年衰退,考量新冠肺炎疫情對消費市場影響,審慎預期東風日產汽車2020年銷售將與2019年表現相當。

汽車零件外銷部分,去年營收1.5億元,外銷地區除新加坡、埃及、日本、泰國、印尼、菲律賓、馬來西亞、越南、印度、韓國外,另新增巴西等市場,2020年將更積極拓展新外銷市場,為公司創造更大的營收成長動力。

面對競爭日益激烈的汽車市場,裕隆日產2020年將持續積極導入優質產品以滿足消費者多元需求,NISSAN品牌預計於下半年推出國產化全新世代SENTRA;另將導入全裕隆日產新大改款進口JUKE,擁有新世代歐系都市跑旅外觀,搭配科技質感內裝及全新1.0L渦輪引擎動力,提供台灣消費者與過往截然不同的駕馭樂趣。

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裕隆集團近年投入電動車研發,但母公司雖轉虧為盈,但裕日車的挑戰不小。
圖/ 裕隆

至於2020年年第一季,受到美國與中國貿易戰導致台商回流、汰舊換新政策即將到期,以及因新冠肺炎疫情導致民眾偏好自駕車以避免大眾運輸疫情傳播風險等影響,台灣車市累積1-3月總市場銷售100,902台,較去年同期成長8.0%。

不過裕日車預警,此波成長主要受惠進口車,國產車受缺料所苦生產供給不及,第一季較去年同期,國產車衰退1.5%,但進口車成長18.3%,展望2020年,汽車市場恐受全球新冠肺炎疫情增溫而加劇生產供應斷鏈衝擊,未來市場發展將面臨險峻衰退壓力。

《數位時代》編輯部彙整
一、銷售獲利方面:
去年台灣汽車市場總銷量為43.98萬輛,雖較2018年微幅成長1.1%,但進口車市佔比已達47.7%,對國產汽車造成一定的衝擊。國產車衰退4.0%;進口車成長6.3%。乘用車衰退6.2%;商用車成長27.0%;RV車則成長1.7%。

2019年度總提車台數為42,823台,營業收入總額302.62億元,營業淨利10.48億元,淨損244.65億元,虧損主因為自主品牌銷售表現不如預期,本公司依穩健原則,認列納智捷車型開發技術資產及模具減損損失,並依回收風險提列應收帳款減損。
為彌補虧損,規劃動用特別盈餘公積151.45億元並減資57.29億元,減資後實收資本額調降至100億元,減幅約36.4%,減資彌補虧損後將改善財務結構、提升未來每股淨值及每股盈餘。

二、持續推動新車上市:
納智捷於2019年12月推出多功能休旅車URX,並強化福祉車功能滿足消費者需求。裕隆日產亦於2019年第三季分別引進新一代Leaf電動車及Altima進口車。

三、推動汽車產業開放平台:
因應產業環境變化,本公司策略轉型爭取多元客戶,除開始代工ADIVA三輪重機外銷外,亦於今年與鴻海公司簽署合資協議,透過合資公司推動開放平台與共用化的經營模式,結合雙方在車輛研發與ICT產業資源互補,為目標客戶提供整體解決方案的服務。

四、活化資產運用:
新店裕隆城商業區開發案在綜合評估與審慎考量下,已於2019年10月公告變更設計,以興建商場並縮短工期為主,預計於2021年第四季完工啟用。

五、深化公司治理:
本公司連續六年榮獲台灣證交所上市公司「公司治理評鑑」排名前百分之五殊榮,並獲納入台灣永續指數成份股(FTSE4Good)。未來本公司將在誠信經營ヽ資訊透明,董事會及相關功能性委員會職能有效發揮等方面,持續精進公司治理。

六、落實企業社會責任強化社區關懷:
本公司在「2019天下CSR企業公民獎」大型企業組競賽中,取得第12名的佳績。

因應台灣人口高齡化及身障人口增加的需求,透過創新公益模式,以格上租車與各地LUXGEN V7福祉車隊友善司機,串起全台移動服務與無障礙旅程。
捐贈台北市、苗栗三義鄉清潔隊「僱主補償契約責任險」保險金,累計已超過3萬人受惠。此外,每年持續贊助苗栗縣辦理「臺灣國際木雕競賽」活動,並提供三義鄉各級學校獎學金,舉辦「裕隆三義兒童籃球夏令營」及「裕隆汽車設計體驗營」等活動。

關鍵字: #裕隆
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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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