面臨專利戰考驗,帝寶工業攜手ARTC研發智慧車燈突圍,還要領同業轉型
面臨專利戰考驗,帝寶工業攜手ARTC研發智慧車燈突圍,還要領同業轉型

不久前,做副廠車燈零件的製造商「帝寶工業」,被賓士汽車母公司戴姆勒提起專利訴訟,一審被智慧財產法院判賠3,000萬元並銷毀模具,全案進入二審上訴。

因應專利訴訟,帝寶工業表示,每年會投資5%營收做研發,確保有迎戰國際對手的創新能力,目前已經看到了一些成果。帝寶工業宣布,要跟ARTC(財團法人車輛研究測試中心)合作,一起開發智慧車燈。

面對專利戰考驗,帝寶用「研發」迎戰

在1977年成立於彰化鹿港的帝寶工業,是全球車燈製造領導廠商,在美國、中國等地都設有營業據點。

這個市場有多大?據統計,台灣汽車售後服務(AM)每年出口額,多達2000多億台幣,光是車燈就佔了其中的365億,除了帝寶工業,堤維西、東陽都是龍頭供應商,由台灣所生產的副廠零件,全球市佔率八成以上。

2017年,賓士汽車母公司戴姆勒,向帝寶工業提起專利訴訟,原因是發現帝寶生產的賓士E系列車款的W212車型頭燈,侵害了戴姆勒的車燈專利,一審被判賠3,000萬元並銷毀模具,讓台灣汽車零組件產業面巨大考驗。

帝寶的迎戰策略是,每年把5%營收投入研發,確保自己的競爭力,最近就跟ARTC合作,成立ADB(Adaptive Driving Beam,自適應式智慧頭燈)聯盟,將共同開發ADB 智慧車燈,為台灣車燈產業開創新局。

帝寶工業
智慧車燈可確保駕駛夜晚開車時,能照亮前方視野,是近來設計主流。
圖/ 帝寶工業

與ARTC開發智慧車燈,帶領產業轉型

之所以選擇開發ADB 智慧車燈,是因為可確保駕駛夜晚開車時,車燈除了能照亮前方視野外,還能透過車用攝影機偵測對向來車與前方車輛,整合影像與光學空間座標,進而控制新型LED矩陣式頭燈,產生自動避光功能。

好處是可以保護對向駛來的車輛或前方車輛的駕駛,不致受到眩光影響而引發交通事故,成為近年來車燈設計的主流。正因為如此,ARTC決定串聯車輛中心的技術與檢驗能量成立ADB聯盟,希望能夠打造出台灣智慧車燈產業鏈,為台灣車燈產業提升整體競爭力。

「帝寶工業每年投入營收金額5%進行創新開發,因此擁有創新產品線及優於同業的開模速度與彈性生產優勢。」帝寶工業執行長許敘銘表示,隨車輛智慧化與安全性提升的科技日新月異,他看好ADB 智慧車燈成為未來車燈市場的主流。」

ARTC總經理王正健則認為,台灣產業聚落完備,本來就有打造智慧車燈產業鏈的優勢,ARTC不僅將ADB影像與光學整合控制技術移轉給帝寶工業,「我們也會持續與帝寶工業進行技術研發合作,提升設計能量。最重要的是,車輛中心會協助台灣產業媒合國產車廠採用意向,協助ADB 聯盟成員都能將開發商品化,提升競爭優勢。」

事實上,帝寶工業是台灣車燈業最早進軍中國的廠商,在美中貿易戰的影響下,日前宣布回台投資超過21億元,並擴大彰濱工業區與新營工業區生產規模,目的是要分散生產風險,及提升台灣母廠產能。

接下來,帝寶工業會持續跟ARTC保持合作,朝智慧車燈轉型的方向前進,也會找更多國內其他廠商加入ADB 聯盟,確保ADB技術成果能高度國產化,優化台灣整體汽車產業競爭力。

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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