凌華攜鴻海攻L4自駕系統10月發表！4年內自主移動機器人衝40億元業績|數位時代 BusinessNext

8月26日
凌華董事長劉鈞股東會後指出，2025年目標營業額挑戰10億美元，以今年營收百億規模推算，4年內營收期望翻3倍。
劉鈞指出，車用電子方面除跟鴻海MIH聯盟合作，也與ARM及美商Ampere合作開發ARM架構自駕電腦，10月將在鴻海科技日及貿協論壇上展示成果，他預期現在分散的車內ECU將會整合為3大類：底盤、自駕電腦、座艙ECU，而凌華將專注自駕電腦類。
邊緣自主移動AI業務如跟鴻海合資的法博智能機器人、自駕車技術目前業績為零，目標2025年營收貢獻1.5億美元，邊緣可視化業務目前營收貢獻低於2000萬美元，目標10倍成長在2025年達2.5億美元，核心業務在邊緣AI及Arm架構普及下，營收拼6億美元。

1月28日

工業電腦凌華科技跟鴻海電動車平台MIH合作有重大成果，8月L4自駕車將展開沙盒實驗，凌華ADS（Autonomous Driving system）自駕控制系統也將打入電動巴士，並成為全球三大賽車賽事Indy500最大贊助商。從乘用車到商用巴士，凌華雙軌並進，佈局自走機器人也有重大突破性成果。

自駕系統三分天下，劉鈞看好開源社群

全球自駕車軟體陣營目前共大致可分三塊，特斯拉汽車上的自駕系統Autopilot領先業界，已經可以讓駕駛人在高速公路上由汽車自行駕駛，「我已經可以放手閉眼休息。」凌華董事長劉鈞透露，雖L4的自駕仍要求人在車上，並期望人雙手握方向盤，但在某種程度上已可達自主行走。

另外傳統大車廠Porsche及BMW也自主開發自駕系統，而另外有一組勢力正崛起，那就是資訊業者組成的全球最大自駕車開源軟體社群AUTOWARE。

這三股勢力競逐自駕市場，而凌華則是開源社群的關鍵成員，劉鈞除是董事會裡五位總監（Director）之一，同時凌華北美主管Joe Speed也是該組織技術指導委員會成員。

「凌華是台灣少數在國際開源軟體社群中，可以發聲決定技術走向的業者，這也是為何在鴻海MIH平台中的自駕車生態系中扮演重要角色。」劉鈞28日說，而從手機作業系統版圖開源的Android佔據85%市場來看，他相信自駕車領域凌華有機會在85%市場奔馳。

鴻海6月發表乘用車底盤，8月跨入電動巴士

鴻海在今年6月將發Drive by Wired車用底盤架構，這是以線材控制汽車方向盤、左右轉、煞車的架構，凌華則將基於這個架構，在8月發表針對商用車開發的ADS（Autonomous Driving system）自駕系統，這是一台軟硬整合中控電腦，也就是自駕車的大腦，並與派遣業者合作在特定場域展開沙盒試驗。

不只如此，鴻海跟凌華還有更驚人的計畫。劉鈞透露，10月鴻海將針對電動巴士（EV Bus）發表設計的底盤，期望取代台灣遊覽車過去都得買韓國或中國底盤組裝的困境，成為第一個自主研發的台灣本土電動巴士底盤。

而凌華也將針對該電動車平台，展開商用自駕車沙盒測試，劉鈞認為，公共交通應該會是自駕車最先發展的應用。「這叫窮人的捷運。」劉鈞解釋，這意思是說，過去市政建設一條捷運要花費千億元，但搭乘者可能以老人小孩居多，難以回收，但透過特定專用道路劃分，以自駕巴士或汽車替代運營，15億元就能從車到系統架設營運搞定，將成為未來公共建設利器，至於全城市自駕車趴趴走的願景，劉鈞認為5～10年內都未必做得到，因為基礎建設還不成熟。

劉鈞認為，代替重資本的公共運輸建設，ART自駕公共運輸系統能先在此領域找到合理商業模式，進而推廣到全世界，而關鍵是從ARS（Autonomous Ride Service）自駕服務生態系統要建立起來，這樣電動車、到自駕V2X、到車隊管理（Fleet Management Solutions）到ARS才能整個串起來。

車聯網V2X關鍵是物物溝通，凌華L4自駕技術跑前頭

但回頭來問，凌華為何突然跨入自駕車領域？劉鈞坦言，與工研院、AutoCore、Tire-IV及開源社群Autoware合作，在6月發表ADS系統，其實裡頭很關鍵技術是DDS（Data Distribution Service；即時邊緣通訊系統）技術，這正是凌華強項，也跟過去3年凌華投入的自主機器人研發核心技術相同。

DDS正是自駕車很重要核心，車跟車，車跟物要連結溝通的關鍵。「車在行走時，你把眼睛裝置在車上比較好，還是讓外界告訴車，現在路況比較好？」劉鈞解釋，其實自駕車概念應該不需要「車去看現在交通號誌紅燈或綠燈，反而是路燈告訴車：現在是能過還是禁止通行。」DDS就是車聯網V2X（Vehicle-to-Everything）核心技術。

贊助三大賽車Indy500！凌華AMR機器人打入友嘉

機器人跟自駕車技術是孿生！劉鈞指出，現在大家都會做ADAS（輔助駕駛），但尚無人能做到L4的ADS系統，而凌華在此領域跑得領先，全球三大賽車盛事之一，美國賽車錦標賽頂級賽事Indy500今年10月將召開自駕車比賽，號召全球TOP30頂尖大學組11自駕車隊競賽，第一名獨拿100萬美元獎金，而凌華是最大控制器（ADS）贊助商，arm跟Intel平台任君選擇。

而ADS技術，與自主機器人AMR（Autonomous Mobile Robot）核心技術相同。劉鈞指出，凌華為智慧工廠開發的AMR技術，目的是載物，速度6～7公里，在工廠內室內移動，可以節省工廠佈線的運輸費用，未來將走向租用服務。而ADS目的是載人，只是時速150公里，在戶外，其實技術可以直接轉過去。

鴻海跟凌華2020年合資法博智能移動，資本額2億元，鴻海出資1.02億元，持股51%。

凌華也是開源機器人作業系統（Robot Operating System 2 / ROS 2）成員，有全球首度整合ROS 2的機器人控制器ROScube。」2021年獲ROS 2官方指定，也成為全球第一個支援虛擬化技術的AMR即時控制器業者。28日凌華科技與資策會、全球前三大工具機集團友嘉展示「全球首創 5G專網+AMR 分散式群機智能未來工廠」。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

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第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

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第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。