電動巴士國家隊忙組隊!東元、華得動能合作500套動力系統,大同、唐榮攜手
電動巴士國家隊忙組隊!東元、華得動能合作500套動力系統,大同、唐榮攜手

3月17日編按:雙方簽約
馬達大廠東元電機與電動巴士大廠華德動能17日簽署合作意向書,華德將向東元採購兩年500套電動巴士動力系統,首批30套將於今年第2季交貨。30套動力系統為東元自製的馬達加驅動器動力模組,底盤、車體結構則為華德自主設計生產。

這是大同2日與電動商用車商唐榮車輛科技舉行100組馬達系統國際銷售締約儀式,雙方計畫包含馬達與驅動器,首批交貨10組,在今年第2季於東海大學進行為期3個月接駁示範運行後,又新組新團隊產生。

東元電機和華德動能的合作意向書載明,雙方在平等互惠原則下,以電動巴士國產化
為目標,未來也不排除雙方共同擴大商機,爭取海外訂單。東元電機董事長邱純枝表示,東元從2018年起正式切入台灣電動大巴供應鏈,東元中壢廠以車規IATF-16949品質系統之生產管理下,產品品質經車廠上路驗證穩定可靠。

2021年東元持續擴大在台投資智能化生產線,全力支持政府電巴國產化及生產在地化,更希望藉由和華德動能整車廠的合作,未來以台灣市場的成功經驗,雙方攜手開拓國際電動巴士廣大的市場商機。華德蔡裕慶董事長則指出,2021年是台灣電動巴士大量發展的元年,華德動能要做「電動巴士」的領先者。

東元號稱台灣第一家自主設計和製造「馬達和驅動器一體化」的製造商。今年更延伸開發下一世代緊湊型設計,250kW級電機電控高功率與高電壓新產品「T Power +」,預計下半年展開實車上機測試。

華德動能是台灣第一家取得自主設計資格廠家,國產附加率超過60%,也是台灣率先通過電動大客車示範計畫車輛資格審查的兩家本土業者之一,擁有全球最輕的12米電巴,以及全球最強的爬坡力。

3月11日編按:電池芯爭議

面對國家電動巴士國產化政策,有聲音指電動巴士國家隊「電池芯」其實都是中國製,對此交通部發佈聲明強調,第一批通過審查資格的成運汽車及華德動能,用的電池都來自日本,也因此揭露供應鏈組成。

交通部指出,2020年11月17日發布訂定電動大客車示範計畫車輛業者資格審查作業要點,經濟部建議明訂3年10項國產化目標,包括2020年度需使用國產電池組(Pack)、2021年度使用國產電池管理系統(BMS)及電能補充系統(含車端及充電設備端)。

交通部表示,率先通過示範計畫車輛業者資格審查的業者成運汽車製造股份有限公司及華德動能科技股份有限公司,分別使用日本TOSHIBA、日本AESC電池芯,並無使用中國製電池芯。

交通部強調,電動大客車示範計畫其實沒要求參與計畫車輛業者採用國產電池芯,這是因為依經濟部盤點國內生產電池芯業者技術能力、產能規模,尚難符合電動大客車營運需求,其電池能量密度、生產產能及性價比尚難與國際廠牌產品競爭,暫未納入國產化要求。

針對電動大客車示範計畫車輛是否將電池芯納入國產化要求項目,經濟部會配合電動大客車示範計畫車輛業者資格審查作業要點滾動檢討。

國內產業界相關協會建議電動大客車示範計畫車輛業者資格審查作業要點國產化項目增加電池芯之意見,交通部已轉請經濟部工業局研處,會依經濟部評估結果據以檢討修正。

2月18日

在全台灣,現今總共有1.5萬輛市區公車與長途客運每日穿梭在大街小巷,主要使用汽油與柴油等燃油運轉。自2020年開始,交通部擬定了「2030年客運(公車)全面電動化」政策目標,要在10年內將這1.5萬輛客運公車全面汰舊換新成為純電動車,並以國產化為目標。

交通部2020年核定發布訂定「交通部電動大客車示範計畫車輛業者資格審查作業要點」及修正「交通部電動大客車示範計畫補助作業要點」,並在今天正式開始受理補助申請。即日起至2021年5月,客運公司的老車要汰舊換新、購入電動巴士時,就可以向政府申請補助。

10年投入600億,台灣巴士全面電動化!林佳龍:這個政策使命必達

為提供商用巴士汰換選擇,交通部舉辦了「2021電動大客車發展成果與展望論壇」。在論壇上,交通部長林佳龍談起2030年台灣巴士全面電動化的目標時表示,「這個政策是使命必達!」林佳龍看好,在此政策帶動下,未來電動大客車國家隊將逐漸成形,可望成為台灣下一座護國神山。

成運汽車與華德動能2家,則是台灣首兩間率先通過電動大客車示範計畫車輛資格審查的本土業者,在此論壇上,林佳龍也親自頒發給兩間公司核定函,鴻海與裕隆合資的鴻華先進也出席論壇,對電動巴士商機躍躍欲試。

交通部電動巴士
交通部舉辦「2021電動大客車發展成果與展望論壇」。
圖/ 交通部提供

事實上大客車電動化政策在2017年就開始推動,但由於當時政府配套不夠,因此政策難以推動,「我當交通部長之後痛定思痛,柴油車要退場、電動車要進來都需要完整配套。」

為了扶植國內大客車全面電動化,交通部規劃了先導期(2020年~2022年)、推廣期(2023年~2026年)、普及期(2027年~2030年)三階段執行。林佳龍表示,目前已規劃200億元新台幣,投入此補助案中,預期到了2030年為止將至少投入600億元。這樣的投入,預期可以帶動國內電動大客車產業在10年內創造1700億元產值,並提供5萬6千個就業機會。

林佳龍
林佳龍訪查電動巴士內部。
圖/ 交通部提供

同時,林佳龍也說到,「在過去台灣汽車業基本上是國際殖民地,沒有技術自主。」不過在未來,台灣電動大客車的產業鍊,希望能以國產化為目標。以成運汽車的供應鏈為例,提供車載系統的微星科技、精英電腦,以及負責充電裝置、電源控制的東元電機、飛宏科技,都是來自台灣的廠商。

成運汽車董事長吳定發強調,由成運汽車生產的電動大客車,車身、底盤、三電(電控、電機、電池)系統都將自主設計,另外,充電時間皆能在15分鐘內由10%快速充電至90%,也皆能滿足200~800公里的長短程需求。

交通部組電動大客車國家隊!下一步出海搶外銷市場

而電動大客車國家隊,在第一步滿足台灣市場之後,下一步也將走向海外。林佳龍就表示,政府組織國家隊,未來結合智慧電動車,在國內把內需市場做好之後,甚至可以輸出到國際市場。

根據彭博社資料指出,到2025年時,全球電動巴士數量大約120萬輛,其中有65%由中國製造,不過,吳定發認為,由於疫情與中美貿易戰影響,其中中國生產的比例將會下修,而這一塊市場,就是台灣電動車業者的機會。

由於看好海外市場的機會,成運汽車也正積極佈局海外生產線,希望將台灣的廠區規劃複製到海外各國。成運汽車正在接洽的國家包含印度、馬來西亞、印尼、菲律賓與沙烏地阿拉伯。

責任編輯:王郁倫

關鍵字: #電動車 #交通部
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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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