工研院連續13年奪下科技產業奧斯卡,有兩大研發亮點!為何都聚焦在電池?
工研院連續13年奪下科技產業奧斯卡,有兩大研發亮點!為何都聚焦在電池?

特斯拉(Tesla)近日公布第三季交車成績單,一共交付了約13萬9000輛電動車,比去年(2019)同期大增44%,創下單季歷史新高紀錄,這些數字,正說明了全球電動車需求持續攀升,鋰電池更成為了重要技術。

延伸閱讀:馬斯克狂言:特斯拉年產量在2030年達2千萬輛!10年要飆升50倍,有可能實現嗎?

有科技產業奧斯卡之稱的「全球百大科技研發獎(R&D 100 Awards)」,今年邁入第58屆,每年會從上千件創新技術中,挑出100項具有年度重大創新意義,對人類生活影響深遠的商品化技術。

R&D 100 Awards主席Paul J. Heney觀察,從得獎名當中可以觀察出,近年科技趨勢在「汽車鋰電池製程優化」方面有許多研發成果,應證了電動車產業的起飛。

R&D 100 Awards
今年是工研院連續第13年,榮獲「全球百大科技研發獎」。
圖/ 工研院

工研院院長劉文雄說,今年只有16個獎項是美國以外的機構獲獎,其中台灣就得了7個、日本5個,今年也是工研院連續第13年榮獲「全球百大科技研發獎」。劉文雄補充,台灣能夠繳出亮眼,關鍵在於是以市場導向去做研發。

亮點一:電動車的未來—不用加熱的固態電解質

鋰電池廣泛應用在,手機、平板、筆電以及電動車,成分大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,通常還需搭配具有高閃點的安全液體電解質,才能製成。

不過,傳統的液體電解液具有易燃性,會有爆炸等安全疑慮,工研院材料與化工研究所經理葉定儒說,之所以可以獲獎,關鍵在於解決傳統鋰電池電解質的安全性問題。

葉定儒解釋,電解液這種產品市面上也有,通常電解液在工廠內導入電池後,還需要經過加熱程序,「這個過程是很危險的。」

R&D 100 Awards
工研院表示,目前正在建置固態電解質量產線,已經跟中油、台塑、有量、格斯科技、中華汽車等廠商合作。
圖/ 攝影 / 高敬原

工研院團隊開發出「高能量及高安全樹脂固態電池」,用高離子導電樹脂(NAEPE)材料,取代易燃的傳統電解液;而固態電解質因為在常溫時也可以呈現固態,不需要再加熱讓它固化,還能保有原本電解液高離子導電度,以及改善高電壓穩定性。

固化後,NAEPE閃燃點溫度提高,具有難燃性、高溫循環壽命佳等特點,用NAEPE的固態鋰電池內部可以像積木一樣做內部串聯(Cell to module),突破鋰電池單一結構限制,達到一個電池有12V的高伏特電壓,製程操作容易,產業接受度相對高,可以快速導入現有電池製程。

工研院表示,目前正在建置固態電解質量產線,已經跟中油、台塑、有量、格斯科技、中華汽車等廠商合作,希望能帶動台灣動車跟儲能系統產業發展。

亮點二:3根蠟燭就能發電,全球第一片染敏電池在台灣

此外,工研院也跟台塑合作,功能開發出全球第一片「染敏電池模組」。簡單來說,染敏電池就是弱光發電的技術,跟傳統太陽能發電不同,只需要3根蠟燭的弱光,就能產生電力。

「石化產業面臨轉型的關鍵時刻,」台塑董事長林健男回憶,台塑從2009年開始投入研發染敏電池,這是一種非矽材料的化學太陽能電池,因為比較接近台塑化工本業,跟研發成熟、競爭激烈的矽晶太陽能電池相比,對台塑來說不只進入門檻比較小,用弱光發電的染敏電池還更具備市場潛力。

R&D 100 Awards
染敏電池就是弱光發電的技術,跟傳統太陽能發電不同,只需要3根蠟燭的弱光,就能產生電力。
圖/ 攝影 / 高敬原

雖然認知到了這一點,但當時全球都沒有染敏電池相關技術,各國也沒有投入生產。2011年,工研院跟台塑合作,在台塑位於高雄仁武的實驗室開發材料、製程跟設備,成功產出全球第一片染敏電池模組。這條產線採全自動化生產,並取得多項製程、設備專利,工研院表示,產能每年能達到10萬片,模組轉化效率達到17%。

之所以能夠獲獎,突破之處在於,打破傳統染敏電池效率低的特性,更重要的是,台塑跟工研院一次提出自動化生產方案,以及多項專利,是全球第一個可以量產染敏電池的單位,技術高度自主化。

工研院表示,已經跟台塑準備好要量產,染敏電池在弱光環境就能發電,用這款電池,就不需要拉電線、換電池,不僅可以應用在電動窗簾、感測器、電子紙,未來在物聯網(IoT)時代,也能導入智慧建築、智慧家庭、智慧醫療、智慧城市等領域。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #工研院 #電動車
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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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