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 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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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