大同發表高效電動巴士動力系統,戴豐樹:若鴻海MIH聯盟來揪一定加入!
大同發表高效電動巴士動力系統,戴豐樹:若鴻海MIH聯盟來揪一定加入!

大同28日宣佈與工研院合作,成功開發台灣第一套高效率(250kW)國產電動巴士動力系統,包含電動巴士馬達及驅動器,近期將與車廠合作尋求量產化。大同總經理鍾依文出席見證,執行副總戴豐樹透露:若鴻海MIH聯盟來揪,大同一定有意願合作。

大同在新團隊入主後,頻展現新風貌,戴豐樹過去曾在TOYOTA服務,後來被鴻海創辦人郭台銘挖到鴻海,因此背景深受矚目。

鍾依文
鍾依文強調大同要做國民馬達。
圖/ 王郁倫攝影

戴豐樹表示,大同9個事業群裡有6個跟電有關係,其中馬達做最久,1949年就開始做,但過去以工業馬達為主,2013~2014年也曾做過巴士180KW馬達生產,這次做的是台灣最大功率的巴士馬達,大同未來在電動車領域絕不會缺席。

TOYOTA未來兩三年將發威,台灣有切入電動車優勢

對於是否加入鴻海MIH電動車開放平台?戴豐樹表示「我也是鴻海出來的!」「鴻海要用我就給!」他解釋,大同做馬達跟驅動器,馬達基本上已經被控制驅動器控制,所以大同加不加入MIH聯盟不是重點,若鴻海拿來裝上就可以用。

而若鴻海MIH聯盟來招手是否加入?戴豐樹指出,當然有意願!絕對不會拒絕,鴻海若願意找我們(大同),我們(大同)就去!他解釋,MIH可以選的馬達很多,但若政府要國產化馬達,要找大同絕對有意願合作。

大同
大同積極響應電動巴士國產化。
圖/ 王郁倫攝影

戴豐樹表示,電動車零件從2萬多個雖然已經縮減為1萬多個,但MIH還是要做很多工作,希望政府能幫助MIH聯盟,或者政府自己出來整合。他指出,郭台銘曾說過,特斯拉第一部車Made in中壢,「既然台灣都能做特斯拉,為什麼其他車不能做呢?」

戴豐樹說,台灣絕對有優勢,全世界不會只有TESLA或APPLE有實力做電動車,TOYOTA要做也可以做,戴豐樹透露,過去TOYOTA發現電動車零件變少,供應商一半要被淘汰,所以才沒有積極做電動車,開發混合動力或氫氣電動車,搞很多零件讓供應鏈存活,未來2~3年TOYOTA會搞一個大陣仗積極做電動車,大家可以拭目以待。

戴豐樹說,TESLA要做車要自己蓋廠,但TOYOTA或福特等傳統車廠,要做電動車其實全球都有廠,改一改就能做,比較快。

打造全系列商用車馬達,加強驗證安全性

配合政府2030年電動巴士國產化目標,大同28日發表大型電動巴士動力系統,馬達部分除是第一個國產化200KW馬達,經過3000公里實際測試,也拿下車輛檢測中心ARTC兩項性能測試,包括爬坡及90公里高速巡航驗證。

大同鍾依文戴豐樹
大同跟工研院機械所合作發表電動車馬達,圖右二總經理鍾依文,右三執行副總戴豐樹。
圖/ 王郁倫攝影

工研院表示,大同自行設計開發出200KW馬達,現在是合作驅動器,大同也是第一家本土能同時生產馬達與驅動器的業者,驅動器就是管理控制馬達輸出馬力的控制器。

戴豐樹指出,大同發表馬達跟驅動器只是第一步,後面還有很多路要走,大巴外,還有一般房車,還有很多數據要測試,因為汽車信賴度要高,牽涉人命,所以要更多數據。

大同發表這款國產電動巴士「250kW動力系統」相關數據, 包括馬達最高效率達96%以上、驅動器達97%以上,且具備高扭力、爬坡力佳的特性,適用於一般的12米電動巴士及17噸貨卡。

戴豐樹
戴豐樹表示,台灣做電動車有很好的機會。
圖/ 王郁倫攝影

戴豐樹表示,未來大同馬達驅動器研發團隊將以這台動力系統為基石,向下延伸開發從0~200KW之間的全系列馬達,以符合中型商用車和房車需求,應用於物流車、垃圾車、資源回收車、採礦車等。

關鍵字: #大同
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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。

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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。

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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。

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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

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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。

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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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