與鴻海合作生變後拜騰又陷破產危機！電動車還沒開始量產，造車夢就此畫下句點？|數位時代 BusinessNext

2021.7.14更新

近期拜騰與鴻海的合作關係頻傳變數，由於財務不穩，上汽上週接管入主拜騰，本周，拜騰的汽車關係企業「南京知行新能源汽車技術開發有限公司」又於7月12日被申請人上海華訊網路系統申請破產重整。

上週拜騰的最大債權人「中國一汽」接管拜騰管理權，派出一汽法人代表張影擔任拜騰董事長，是引爆鴻海跟拜騰合作生變原因。

而被申請破產重整則是一記重搥。南京知行新能源汽車技術開發有限公司成立於2017年6月，資本額是人民幣56.46億元，拜騰汽車為該公司旗下的新能源品牌。

不過似乎尚未走到絕路，拜騰受訪回應，雖有債權人向法院提起訴訟，並對拜騰汽車提起破產申請，但因為尚未遭法院受理其申請，拜騰汽車仍可以透過尋求和解化解危機。

媒體報導鴻海正在撤出先前派駐拜騰的人力，鴻海當時發布聲明指出，「雙方後續合作進展，尚待拜騰內部組織調整後而定。」

拜騰則在當時聲明中表示，「拜騰正在積極推進首款車的量產工作。將由拜騰核心股東一汽集團、合作夥伴富士康等分工合作，優化團隊。拜騰將充分利用一汽集團、富士康和地方政府等核心資源，制定一籃子相關方案，穩步推進首款車量產上市」。

下為2021.1.4原報導，讀懂拜騰和鴻海合作的始末細節

在世界各國紛紛設下禁售燃油新車大限時，鴻海近年也將目光轉向被視為交通未來的電動車上。《彭博社》披露，鴻海正在與中國電動車新創拜騰洽談一筆新的投資協議，預計將注資約2億美元，而鴻海官方在晚間也發佈合作新聞稿，證實合作。

根據《彭博社》報導，鴻海計畫將攜手拜騰，於2022年第一季開始量產電動車M-Byte。此前拜騰執行長丹尼爾．基徹特（Daniel Kirchert）曾宣佈，M-Byte計畫2021年於歐洲市場推出。

鴻海晚間也發佈聲明，鴻海旗下富士康科技集團與拜騰汽車、南京經濟技術開發區已經正式簽署戰略合作框架協定，合力加速推進拜騰首款車型M-Byte的量產製造工作，力爭在2022年第一季度前實現M-Byte量產。

不過據了解，雙方的合作協議僅限於業務合作，鴻海將提供拜騰先進製造技術、營運管理經驗與產業鏈資源，力求在明年第一季實現M-Byte量產，目前並無直接的投資關係，也就是《彭博社》聲稱的2億美元投資一事。

鴻海表示，集團多年來在資通訊產業的先進生產製造，與供應鏈管理的寶貴經驗，可以在電動車業施展。根據該協定，鴻海科技集團將提供先進製造技術、運營管理經驗和產業鏈資源，應用在原有拜騰車廠的運營管理。此外，這個合作案也能帶動鴻海科技集團電動車零組件事業的蓬勃發展。

雙方從接觸到簽約，僅歷時兩個月時間，「這不只是新能源汽車產業的鴻海富士康速度，也是未來新拜騰再出發的速度。」鴻海科技集團董事長劉揚偉表示，與拜騰合作是鴻海佈局電動汽車領域的重要一環，鴻海將竭力幫助拜騰M-Byte早日量產，登上世界電動車的舞臺。

M-Byte曾在2019、2020年的消費性電子展（CES）上公開亮相，拜騰聲稱M-Byte可在35分鐘充滿80%電力，續航力最高達550公里，並且最高時速為190公里，設計特點在於車內大量配置寬大的觸控螢幕，並搭載臉部辨識、手勢控制、血壓監測等新穎功能，是款瞄準頂端消費者的高級電動車款。

然而，這輛在展會上博得全球車迷注意力的電動車，如今正面臨夭折的威脅。

陷財務難關停工半年，精於「量產」的鴻海能是拜騰救星嗎？

今年7月，拜騰因財務問題宣佈暫時停工至少半年，從營運到生產全部業務陷入停擺，若鴻海計畫投資2億美元，勢必將成為這間新創的救命稻草。

拜騰成立於2016年，由曾在BMW任職20餘年的卡斯騰．布雷特菲爾德（Carsten Breitfeld），以及汽車品牌Infiniti中國總經理丹尼爾．基徹特（Daniel Kirchert）攜手創辦。依照新創資料庫CrunchBase的資料，拜騰目前總計募得資金為12億美元，投資者包括特斯拉電池供應商寧德時代、中國第一汽車集團等。

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但即使資深業界人士坐鎮、不乏金主融資，拜騰依舊在2020年陷入資金窘境，4月裁去數百名員工後，7月更不得不暫時停工。同時也被披露內部用錢奢侈浪費，只有300人的北美分部一年買零食花費700萬美元，上海旗艦店的一盒名片就要1,000人民幣以上。

全球電動車龍頭特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）曾說，邁入量產是比做出原型要難上1千倍、1萬倍。拜騰原先計畫以走特斯拉路線，自行建立工廠生產電動車，然而這樣的作法普遍被認為成功機率不大，且產能容易陷入瓶頸。拜騰光在自建工廠上就花費超過110億人民幣，卻遲遲無法進入量產階段。

從競爭對手來看，目前中國最受矚目的三家電動車新創蔚來、理想與小鵬，皆是從尋找傳統車廠代工開始，再逐步轉型自建工廠，可以看出委由代工廠製造是種較容易的起步方式。

鴻海作為全球最精於「量產」的廠商，能否協助拜騰通過量產瓶頸，甚至成為其供應商，或許也值得外界期待。

中國電動車商機旺，鴻海加速跨入車用零組件

鴻海於這幾年看準電動車商機，尤其是身為全球最大電動車市場的中國。根據國際能源署（IEA）的資料，包括混合動力車在內，截至2019年全球約有720萬輛電動車，其中47%位於中國。且不只電動車數量領先世界，充電樁這類基礎建設的發展步伐也遠超各國，中國境內擁有多達21萬座快速充電樁，佔據全球整體的82%；一般的慢速充電樁也有52%的比例。

2018年，中國電動車新創小鵬汽車的22億人民幣B輪募資中，就有鴻海的參與；2020年初也宣佈與飛雅特克萊斯勒汽車合作，雙方攜手成立合資公司經營電動車業務，計畫在中國設廠生產電動車。

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再看看近期，鴻海更於2020年10月推出「MIH EV開放平台」，想作為電動車領域的Android，成為各家廠商發展電動車的基礎。日前鴻海聲稱已有201家夥伴加入MIH聯盟，預計今年4月就能開始對外交貨，目標2025年拿下電動車平台10%市場。

鴻海產品長蕭才祐曾表示，他們未來將更積極投入電動車關鍵零組件，包括力拚在2024年推出商業固態電池。固態電池擁有比當今電池更高的能量密度，目前已是多家電池廠商的發展目標。

資料來源：Bloomberg、EqualOcean、Nikkei
責任編輯：錢玉紘

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。