奧迪送2萬充電金、保時捷送2年免費方案!特斯拉超級充電站要收費了,那其他電動車廠牌呢?
奧迪送2萬充電金、保時捷送2年免費方案!特斯拉超級充電站要收費了,那其他電動車廠牌呢?

電動車大廠特斯拉(Tesla),宣布取消免費的超級充電服務,回歸使用者收費機制,雖然一般目的地充電站(慢充)仍維持免費,從官方的這個決定,反映了特斯拉在台灣市場的接受度,逐漸提高。

延伸閱讀:特斯拉超級充電站要收費了,15日凌晨開始、每度7元起跳!解密背後的兩大原因

事實上,有多家車商都在2020年,於在台灣推出電動車產品,除了特斯拉,在台灣想開電動車,還有包括:奧迪(Audi)、捷豹(Jaguar)、裕隆日產(Nissan)、賓士(Mercedes-Benz)、保時捷(Porsche)、BMW等品牌可以選擇。

各家車廠對於「充電網」的布局策略各有不同,究竟購買其他廠牌的電動車,快充是否要收費?《數位時代》帶你一次看懂。

特斯拉取消免費快充,其他車廠怎麼做?

目前電動車充電,可分為快充(DC 直流電)、慢充(AC交流電)。快充指的是能在30分鐘內,將電力從0%充到70%~80%;慢充則需3~6小時,才能將電力完全充飽。

一般來說,車商都會提供車主購車前期免費「快充」服務;慢充因為涉及安裝地點的場域條件,收費標準不同,則不在本文討論範圍內。

官方表示,目前裕隆日產(Nissan)的電動車LEAF,在全台9間專屬展間,以及四座CHAdeMO快充站,都提供車主免費快充一年服務。目前,還暫無相關收費規劃。

LEAF
裕隆日產(Nissan) 的電動車LEAF,提供車主免費一年快充服務。

賓士(Mercedes-Benz)首款登台電動車EQC,車主可在購車一年內,到經銷夥伴的充電營運據點免費快充,只要充20分鐘,就能有50%的電量,可行使約200公里,約是台北到台中距離。

此外,也跟成立超過50年的大型重電廠華城電機合作,在全台建置五處充電營運站,車主在購車一年內,可以享有免費充電服務,目前還沒有規劃確切的收費機制。

賓士EQC
賓士(Mercedes-Benz)首款登台電動車EQC,目前還沒有規劃確切的收費機制。
圖/ 賓士(Mercedes-Benz)

預計在今年12月發表電動車e-tron、e-tron Sportback的奧迪(Audi),會提供車主台幣2萬元的充電金,車主可以在兩年內,於全台六大經銷據點的快充站使用,若以一度電12元計算,2萬充電金大約可以行駛1萬5至一萬8千公里的距離。

針對「公共充電」部分,奧迪也跟Noodoe(拓連科技)與華城電機合作,提供車主3,800元充電金,可在華城電機使用;Noodoe EV環島充電則提供車主免費充電一年。

業主補充,購買e-tron系列電動車時,都會附贈家用充電器,如果車主因為家中空間不適合安裝,沒有領取充電器,那麼2萬元的快充電金、華城電機3,800元充電金,就會加碼變成兩倍,而未來的收費機制,業者還在規劃當中。

E-TRON
奧迪會提供車主2萬元新台幣的充電金,車主可以在兩年內,於全台六大經銷據點的快充站使用。

捷豹(Jaguar)首款電動車Jaguar,提供車主到經銷商免費快充,現階段還沒有收費規劃;年底將上市的保時捷(Porsche)Taycan,則提供車主前2年充電免費的方案,同樣未來也沒有收費規劃。

Taycan
保時捷(Porsche)Taycan,提供車主前2年充電免費的方案。

祭出免費快充好康,車廠背後有何盤算?

之所以敢率先喊出取消免費快充服務,是因為特斯拉一直以來,穩坐台灣電動車銷售市佔第一名,光是今年第三季,在台掛牌數突破1,850輛,創下台灣電動車單季掛牌紀錄,已經具備市場基礎。

經過《數位時代》詢問,可以觀察到各大車廠,都會在初期提供車主免費快充的好康,另一個共同點則是目前都還沒有收費規劃或尚未訂出標準。

探究背後原因,熟悉電動車市場的台灣奧迪公關經理黃南瑄分析,是因為消費者對於電動車還不熟悉,「車廠仍在教育消費者,希望透過免費充電,拉高對電動車的接受度。」此外,台灣充電基礎設備仍不普及,各車廠都在投入資源建設,在市場規模還沒到達一定程度的情況下,要如何訂出合乎市場期待的收費標準,車商也都還在研議中。

黃南瑄補充,過去台灣電動車市場,都只有特斯拉一枝獨秀,從今年開始,民眾多了許多選擇,「終於有機會,可以比較傳統車廠,跟科技廠商做的電動車,有何差異。」當民眾在日常生活中,與電動車的接觸越來越頻繁,對電動車的看法,就會開始產生變化。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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