1300㏄的飈風傳奇
1300㏄的飈風傳奇
2003.10.15 | 科技

1991年,在歐洲舉行的利曼24小時大賽(Le Mans,全球最嚴苛的跑車耐久賽),跑道上有十幾部跑車一同競賽,經過連續24小時的嚴酷考驗,一輛紅色塗裝、耀眼的日本跑車Mazda 787贏得賽事第一名,這是有史以來第一部日本車廠打敗世界知名的法拉利、保時捷、賓士等世界知名車廠,在號稱造車起源的歐洲大陸賽事中拿到冠軍;只可惜馬自達雖然打開轉子引擎汽車的傳奇,不過第二年主辦單位就以轉子引擎並非傳統活塞引擎為由,禁止馬自達轉子引擎車參賽。
雖然沒有奔馳賽事的舞台,但是馬自達仍舊推出經典的RX-7轉子引擎跑車,讓一般消費者也能享受駕駛的樂趣。
睽違12年後,馬自達今年再度推出新世代的跑車RX-8,這也是一部排氣量只有1300㏄卻擁有210至250匹馬力的轉子引擎跑車,再度開展馬自達轉子引擎車傳奇的新頁。

**在眾多名牌車廠環伺中 突圍而出

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說到車子,有的人喜歡保時捷(Porsche)的英姿煥發,有人中意法拉利(Ferrari)的炫耀奪目,或者寶馬(BMW)的剽悍勁道,也有人欣賞馬莎拉蒂(Masharati)的沉穩內斂,捷豹(Jaguar)老而彌堅的神勇,或勞斯萊斯(Rolls Royce)的氣派典雅,賓得利(Bentley)的古典風範;不過動輒3000㏄以上的排氣量、重達2000公斤的車重以及高達1000萬新台幣以上的售價,這可不是一般消費者買得起的車子,喜歡歸喜歡,大部分人這輩子可能沒有機會擁有它們;不過馬自達卻可以讓一般消費者輕鬆擁有一部轉子引擎跑車,一部可以品味人生的夢幻車種。
對國內的消費者來說,馬自達的知名度遠不如豐田和本田;不過馬自達自有它的突圍之道,那就是以「外銷為重」的策略。
馬自達總公司位於日本廣島,是日本關西第一大造車廠。沿著瀨戶內海,馬自達的廠房伸展成狹長的區域連接各個部分,這是馬自達公司自行修建的跨海大橋,而近在咫尺的海港,就可將馬自達生產的汽車運送到世界各地,憑藉著這個優勢地位,馬自達成為以海外市場為主的汽車製造商。
雖然進入轎車領域還不滿10年,但是馬自達己經把車賣到工業革命起源的造車重鎮——歐洲和美國。根據統計,現今馬自達汽車出口的國家和地區已經超過146個,累計出口量已達1990萬輛,超過其累計歷史產量的57%,而且在美國、泰國、印度、中國等14個國家和地區設廠生產。2001年,馬自達的海外銷量為47.8萬輛,在日本本土銷量只有26.8萬輛,顯見馬自達汽車是一個典型以外銷為重的企業。

**全球唯一能夠生產三種引擎發動機的車廠

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儘管如此,與美國通用、德國福斯、日本豐田等汽車工業相比,馬自達的規模還是只能算個「濃縮」的小企業;馬自達深知這一點,因此將「小而有特色」奉為生存之本,馬自達要做「最好」的而不是「較好」的汽車製造商。馬自達引以為傲的就是轉子引擎,這就是RX-8與前一代RX-7所使用的引擎。
轉子引擎與現今一般汽車常用的引擎不同,運行方式不是活塞式而是旋轉式,不僅輸出功率高,而且無噪聲、節約燃油。40多年來,轉子引擎為馬自達創造日本和世界汽車史上的多個第一,馬自達更是全球唯一可以生產汽油、柴油、轉子三種引擎發動機的汽車製造商。

**轉子引擎不斷寫出 小跑車大驚奇
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1967年,馬自達推出第一部轉子引擎雙座小跑車Cosmo Sport,低矮流線的造型在當時就被視為是跑車的經典設計代表作品。事實上,Cosmo Sport也是馬自達轉子引擎車的傳奇緣起,並以輕巧車身加上運動性能著稱。緊接著在1975年推出的第二代Cosmo AP不但車型加大,也改走豪華GT Coupe路線,第三代Cosmo在1981年推出後也走相同路線,不過表現並不出色,直到1990年第四代Eunos Cosmo登場才再度引領車壇風雲,改採全新的turbo雙轉子與三轉子引擎,最大馬力直奔230至280匹,成為馬自達轉子引擎車的性能傳奇車種之一。
馬自達當家的轉子引擎性能車款則非RX-7莫屬。正統的RX-7有三代,不過其間還有屬於Savanna車系的RX-7則有四代。1971年推出的Savanna GT RX-3雖然沒掛上RX-7的名號,不過它在馬自達轉子引擎車中卻具代表性,經典的地位可以稱得上是RX-7車系的前身,它所使用的轉子引擎搭配當時罕見的5速手排擋5MT,讓車身輕、操控靈活的RX-3跑出不錯的成績,與第一代的Skyline GT-R並列為兩大性能車天王;1978年Savanna RX-7現身,雖然繼承RX-3的性能風格,但是造型卻趨於流線,這是馬自達建立跑車形象造型的代表作品,不過它的引擎動力並沒有太突出的表現;直到1985年第二代Savanna RX-7加裝渦輪增壓後,轉子引擎車的性能表現才有所突破。
1991年馬自達推出的轉子引擎跑車RX-7,以255至280匹馬力輸出成為馬自達當家的性能跑車之王,不過RX-7在轉子引擎車壇創下的傳奇,隨著2002年正式停產劃下休止符;所有車迷的焦點都集中在RX-8的身上,不過RX-8不算是RX-7的第四代車型,因為它並沒有沿用RX-7的名稱,而且馬自達也準備在10月的東京車展推出第四代RX-7的概念車。

**最新的焦點——RX-8
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當今車壇中唯一在量產車上採用小排氣量、高動力輸出轉子引擎的馬自達,再度推出的RX-8,採用油耗大幅降低、同時又能通過全球各地嚴格廢氣排放法規的新一代低污染轉子引擎,取代RX-7成為馬自達新一代的「性能跑車」。RX-8最讓人期待的當然是和RX-7一樣繼續沿用轉子引擎,這具被命名為Renesis的全新1.3升輕量化轉子引擎,使用自然進氣方式而且體積更小;加上RX-8的軸距長達2700mm,得以將引擎安置在車頭前方、前軸後方的所謂「前中置」擺置方式,配上後輪驅動設計,讓RX-8的操控性、穩定性更佳;相較於前一代的RX-7,RX-8引擎的位置低了4公分,加上距離前軸的位置也後退6公分,使得前後軸的配重比例更趨近於完美的50:50。
轉子引擎過去最讓人詬病的就是驚人耗油量,這個缺點在RX-8上也有所改善。這具引擎在運用最新的稀薄燃燒技術後,使得怠速時的油耗已經比舊款減少了40%。RX-8也突破以往的2+2雙門Coupe的理念,定位為四座四門的轎跑車,造就出獨特的後座進出方式,可說是兼具跑車的帥勁與房車實用性的綜合體,堪稱新世代跑車的典範,更增添馬自達轉子引擎的傳奇新頁。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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