宏佳騰要當機車界Android!攜手友達、台灣大推智慧安全車聯網聯盟
宏佳騰要當機車界Android!攜手友達、台灣大推智慧安全車聯網聯盟

為發展電動車市場,鴻海推動MIH電動車平台聯盟,成立3個月已有近500家企業簽署加入。在兩輪領域,宏佳騰今(1日)則宣布籌組CROXERA智慧安全車聯網聯盟,串連友達光電、here Map、晶傑達光電(KOE)、資策會、微星科技、NXP、台灣大哥大5G超應用等七大合作夥伴,待聯盟成立後,盼與全球各車廠合作,透過CROXERA智慧儀表能讓全球的機車,都能享有車聯網的便利與安全。

宏佳騰邀集面板大廠友達光電及晶傑達光電(KOE)、圖資大廠-here Map、資策會、微星科技、IC設計與製造垂直整合專家NXP、台灣大哥大5G超應用等七大合作夥伴,合力打造人人用得起的車聯網系統,此系統為「開放式平台」,讓車廠免重複投資與重頭開始,只要對接系統即可使用車聯網系統,盼成為機車界Android ,未來機車不再只是移動工具,而是一種更安全便利的移動體驗。

整合智慧儀表CROXERA,宏佳騰電動機車年銷破萬輛

為何一家燃油車廠會成立智慧安全車聯網聯盟?要從2015年底說起,當年宏佳騰董事長鍾杰霖為衝刺台灣內銷市場,延攬零造車背景、但熟悉電腦、電信、網路資通訊科技的林東閔擔任宏佳騰創新科技公司執行長,內部開始投入車聯網開發,成立CROXERA研發團隊,並於2018年CES大展發表全球首創「智慧儀表系統CROXERA」,提供機車導航、速限等功能,廣受車主好評。

宏佳騰Ai-1 Sport
2019年宏佳騰結盟Gogoro推出首輛電動機車 Ai-1 Sport。
圖/ 陳映璇攝影

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在2019年宏佳騰結盟Gogoro推出首輛電動機車Ai-1 Sport,其智慧儀表系統CROXERA導入一鍵導航換電站功能成為一大賣點,去年在宏佳騰智慧電車靠Ai-1、Ai-3系列車款突破重圍,2020年銷售不僅佔PBGN聯盟11%,穩坐電車銷售亞軍,也創下單年銷售破萬台的紀錄,交出10,356台成績,成為電車市場最大黑馬,至今已累積超過1.3萬個車主認可。

研發車聯網系統,挖掘安全科技新藍海

然而宏佳騰的目標不只是賣車,未來還要賺車聯網財。宏佳騰董事長鍾杰霖提到,台灣是全球機車密度第一的國家,在萬物聯網時代裡,如何把機車王國變成安全且智慧的機車王國成為一個相當重要的議題。

宏佳騰智慧儀表
搭載於宏佳騰智慧電車的CROXERA智慧儀表系統。
圖/ 陳映璇攝影

林東閔先前接受《數位時代》專訪曾說,投入車聯網開發,就像把機車裝上「第一條安全帶」,CROXERA智慧安全車聯網以車主手機App做為機車車聯網運作核心,透過系統更新就能讓機車升級,提供導航、尋找換電站補充動力、提早對測速照相等路段作提醒,更可提供速限的警告,盼解決機車產業備受忽略的行車安全問題。

延伸閱讀:機車界的小蝦米宏佳騰,如何短短一年賣破萬輛電動機車、攀上市佔第二?

「過去單打獨鬥的年代已過,團隊合作才是重要關鍵,」宏佳騰最早與Gogoro洽談合作,成立PBGN(Powered by Gogoro Network)聯盟,陸續台灣傳統車廠都加入Gogoro聯盟,帶動台灣整體電動機車發展;如今在宏佳騰帶頭成立CROXERA智慧安全車聯網聯盟,下一步將打造人人用得起的車聯網系統。

責任編輯:錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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