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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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