40萬元電動機車ottobike第四季在台上市!品睿牽手本土電池模組廠西勝打群架,核心優勢在哪?
40萬元電動機車ottobike第四季在台上市!品睿牽手本土電池模組廠西勝打群架,核心優勢在哪?

7月6日更新:上市時間
NB電池模組廠西勝與品睿綠能今(6日)宣布簽訂為期3年的戰略採購協議,目標採購總量達24萬套電池模組,品睿新車型原訂今年第一季在歐洲上市,受到疫情延後,最新宣布將於今年第三季陸續於國際與台灣市場公開上市,品睿綠能總經理許理彥受訪表示,「 第一階段會在歐洲,第四季在台灣也有產品上市計畫。 」

品睿以「ottobike」品牌推出電動機車、電動自行車,首款電動機車定位在高階產品,平均價格1.2萬歐元(約40.8萬台幣)起跳。由於品睿整體開發採用平台化設計,電池主力規格有48V、72V及144V可分別串並聯方式搭配,馬達有動力大的中置及一般動力的輪轂設計,配搭對應的電控整合系統及車架設計,可大幅降低開發時間及成本。

目前品睿產品系列涵蓋高速重裝電動摩托車、復古(Café Racer)摩托車、登山越野車、輕裝電動車及電動單車等10多項產品,可滿足高階、娛樂、通勤及商用各類客戶階層需求。

西勝國際
西勝與品睿綠能今(6日)宣布簽訂為期3年的戰略採購協議,目標採購總量達24萬套電池模組。左起為品睿綠能總經理許理彥、西勝董事長黃宗偉。
圖/ 西勝國際

以下為今年1月21日報導

「為什麼品牌叫ottobike,取自『歐兜賣』的諧音,」品睿綠能總經理許理彥說明自家電動機車品牌取名來由,讓人會心一笑,而他們所做的產品,即將為台灣機車市場帶來新刺激。

眼前這輛帶有越野風的150cc級距電動機車,曾連續三年到義大利米蘭車展曝光,獲得歐洲通路廣大迴響。品睿歷經多年的沉潛研發,今年第一季準備在歐洲上市,6~7月陸續在東協、台灣上市,今年目標銷售5,000~6,000輛。

品睿綠能聯手西盛
NB電池模組廠西勝國際宣布投資品睿綠能2.5億元,搶進電動機車市場。
圖/ 陳映璇攝影

之所以敢做出宣示,是因上周(14日)NB電池模組廠西勝國際宣布投資品睿綠能2.5億元,西勝的加入,將能補足鋰電池模組解決方案。電池屬於電動車的心臟,光電池就佔整車成本30%,兩方屬於策略結盟,透過整合生產製造上下游,搶攻電動車市場。

米蘭車展曝光迴響大,ottobike電動機車3月歐洲首發

品睿專注在車輛研發設計,背後有大股東越南精密生產製造平台的支持,具有整合電動車關鍵零組件的技術優勢,包括馬達控制、車架平台系統、電池管理系統、車輛控制系統等技術整合與應用。

品睿以「ottobike」品牌推出電動機車、電動自行車,首款電動機車定位在高階產品,平均價格1.2萬歐元(約40.8萬台幣)起跳,以充電為主,續航力高達220公里,初步瞄準義大利、德國、法國、西班牙等國,許理彥表示,今年ottobike預計推出6款新車,第一年希望穩健發展,並在歐洲建立好通路與後勤。

即將準備在今年發光的品睿,跨入電動車領域摸索7~8年時間,許理彥自2012年起成立設計公司招兵買馬,研發電動車,初期規劃設計、接車廠案子,在家閉門練功,慢慢累積成果後才自行成立品牌,並建構平台的解決方案,未來當傳統燃油車廠要跨入電動二輪,品睿可提供平台,依據車廠所需來生產電動車,降低前期開發時間。

從筆電跨入電動車、儲能電池模組,西勝:建立競爭門檻

對西勝而言,過去專攻筆電的電池模組,如今切入電動車、儲能產品,費時三年時間鴨子划水,預計在今年第二季出貨,目標今年非IT總營收占比逾1成,2021年營收較去年成長2~3成,主要是電動車毛利率勝過筆電。

西勝董事長黃宗偉表示,「台灣以前做電池不懂power(動力),做power不懂電池,現在做電動載具(電池模組),都要整合在一起,」因為車子有三電整合、性能的需求,對電池模組的挑戰較大,但和品睿合作,技術成長許多,有利於建立競爭門檻。加上品睿大股東越南精密,深耕越南25年,合作客戶涵蓋一線汽機車大廠,也是西勝未來的機會。

ottobike
ottobike品牌旗下MXR(Maxi Extreme Rider)電動越野車,曾在2019米蘭車展曝光。
圖/ ottobike

目前初期規劃電動車、儲能電池模組在西勝台北廠生產,月產能達20萬台,未來不排除跟著品睿前往越南生產,擴大與其他車廠合作,「全球持有8億輛兩輪機車,未來轉換電動車具有很大的成長空間,」許理彥說。

不只是兩輪電動載具,未來有機會跟隨品睿切入四輪運具,開發微型車,不過今明年仍聚焦兩輪開發。

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓