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?
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?

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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拜騰曾在CES上揭露有著寬大螢幕、極為搶眼的概念車M-Byte,然而尚未量產就已陷入資金難關。

延伸閱讀:一年花2億買零食、印一盒名片要4千元⋯豪華電動車拜騰宣布暫停營運,是另一場新創騙局?

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。

MIH電動車平台
鴻海在去年10月揭露了電動車平台MIH EV,預計2021年4月即可開始交貨。
圖/ 鴻海

延伸閱讀:【2020重磅大事】電動車進入百花齊放時代!駛向歷史轉折點

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:BloombergEqualOceanNikkei
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
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

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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