電動車誰當老大?在台灣會普及嗎?Gogoro彭明義、福斯集團在Clubhouse開房揭密
電動車誰當老大?在台灣會普及嗎?Gogoro彭明義、福斯集團在Clubhouse開房揭密

近日熱度最高的科技話題非「電動車」莫屬,但市場變化的速度卻猶如在坐雲霄飛車。

特斯拉這一家改寫汽車產業遊戲規則的公司,2020年市值已超越全球9大車廠總和,可隨著傳統車廠緊追不捨,積極在電動車領域佈局、動作頻頻,使其股價從1月800元的最高點,短短一個月能,跌幅超過三分之一,特斯拉市值一夕間蒸發了3,000億美元。

clubhouse 數位時代 電動車
數位時代於Clubhouse首度開房暢聊電動車,超過500人同步上線收聽。
圖/ Clubhouse

在3月10日,《數位時代》在 Clubhouse 上開了第一個房間,邀請到 Gogoro 產品長彭明義、台灣福斯集團資深公關經理黃南瑄,以及 KPMG 工業產業主持會計師張字信(以下皆以人名簡稱)暢聊電動車,看看誰將成為電動車的老大?市場又將如何洗牌?

以下為精彩對話摘錄:

Q:特斯拉 VS 傳統車廠,做電動車的思維有何不同?優勢又分別是什麼?

黃南瑄:

從我們的觀點來看,特斯拉完全顛覆了傳統車廠的作法,無論是產品製作理念,還是商業模式,和傳統車廠截然不同。

但福斯集團要往電動車發展,已經是一個很明確的方向,可我們的優勢是什麼?你從奧迪(Audi)E-Tron 這一台電動車來看,設計、舒適度、車艙、組裝品質⋯⋯等等,100%都還是一台奧迪,你不會覺得因為它是電動車,奧迪就不是奧迪了,它仍是一台血統非常純正的德國高級車。

彭明義:

差別是兩方的立基點不同,特斯拉的立基點是軟體,我不覺得他是蘋果電腦裝上輪子,真的要形容,他是一朵雲(雲端運算)裝上輪子,他們的思維是從運算端、軟體端來造車,況且特斯拉已累積這麼多的里程,對電動車有不一樣的見解,做出了讓用戶更容易切入的人機介面。

反過來說,我最近跟朋友借了保時捷(Porsche)的Taycan來開,坐上去就完完全全是跑車的感覺!你不會有任何的懷疑,保時捷做的是有保時捷精神的電動跑車,坐在特斯拉裡我沒有開電動跑車的感覺,但坐在Taycan上有,工藝就是傳統車廠的強項。

ID3 福斯
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:有望成下一個三星?瑞銀拆解福斯ID.3,讚「傳統車廠最實在的電動車」

Q:兩大陣營對打,未來決勝關鍵在哪?市場將如何變化?

張字信:

未來誰能把系統做得好、駕駛安全性能高,軟體會是決勝點。特斯拉過去已經累積了很多駕駛數據,data base越滾越大,但我認為傳統車廠在這一塊是可以追上的,因為他們擁有雄厚的財力,投入大量的資源。

彭明義:

我開特斯拉已經第四年,光是2020年就有17次主要軟體更新,有一大部分是利用車主提供的數據,來開發新功能、調校系統,回應車主的需求。

但我不認為未來一定會誰輸誰贏,不是每一個商業開始的目的就是誰要幹掉誰,大家會往同一個趨勢走,沒有什麼公司會永遠領先,也沒有誰的落後是永久的。不同的公司會用自己的利基點做出最好的產品。我開過很多車廠的車,現在選擇特斯拉,是因為它是當下一個相對比較好的選擇,但我不認為會是永遠最好的選擇,以傳統車廠的實力要做一台很棒的電動車,是非常有可能的。

Q:電池是最關鍵的技術,但充電站佈建少成隱憂,電動車有可能和Gogoro一樣走向換電式嗎?

彭明義:

我不覺得對電動汽車來講換電可行。一來是電池大小,特斯拉是採用100千瓦的電池,體積龐大,很難人工交換,得靠機械來換,建置、維護成本投資很高。第二點則是空間問題,以電動機車為例,機車電池不需要這麼大,Gogoro換電站體積不大,還可以移動,但電動汽車完全不行,換電所需空間很大。

2019年後,美國州政府已將開始要求新大樓得有多少比例以上的充電車位,台灣不少的新建案及預售屋,現在買車位有都可以裝充電樁,所以電動汽車靠充電,其實就可以解決了。

gogoro國立臺北教育大學站
gogoro充電站。
圖/ gogoro

黃南瑄:

完全同意。電動汽車底盤要安置電池,不管是體積或重量,抽換在結構上就是很大的挑戰。

況且電動車跟燃油車在動能使用行為上,車主想法從根本上已經改變了,開燃油車沒油時才去加,但開電動車不會等到0%才去充電,不管在家、在賣場,只要有你就會去充,等到基礎建設已經完備,就跟手機充電一樣。

Q:燃油車 VS 電動車,長遠來看,買誰更划算?

彭明義:

分為「車價」和「使用成本」來看。從車價來說,如果你移動目的是通勤,只是從A點到B點,也不需要開特別快,我認為買電動車不會比燃油車更便宜;但從使用成本來看,維修、保養⋯⋯等等環節,電動車目前應該比較省,電力的價格也比燃油便宜

若兩者綜合看起來,有人告訴你買電動車比燃油車更便宜,講的應該是「未來」,以目前來說,開電動車的成本還是要付出比較「prime」的代價,但獲得的樂趣也不一樣。

Q:未來10年,電動汽車有可能在台灣普及嗎?

黃南瑄:

非常有機會,在地理環境上,台灣不是非常大的土地,從最南到最北只有400公里,具有先天的環境優勢,況且台灣是科技重要國,使用電子化商品接受度很高,民眾很願意嘗試,只要基礎設備建立起來,普及應該非常快。

Q:如何看待鴻海MIH聯盟?

張字信:

我認為這是一個很創新的作法,整合眾人的力量一起打群架,不僅資訊能互相交流,也帶動台灣整體汽車產業,汽車工應鏈上的台灣隱形關軍都有加入,如果成功,能量會很大。

彭明義:

概念是好概念,要怎做才能打入Tier 1(一級供應商)會是最辛苦的事情,聯發科在3~4年前就想積極打入車用電子市場,花了很長的時間都不見得能進到國際車廠的Tier 1,過程沒有想像中容易,不是有技術就能進入,得層層打怪。

鴻海只要能一步一步滿足所有車廠的要求,是有機會的,但因為汽車產業跟電子產業一樣,對一個產品的穩定性、後勤支援能力,以及能夠在路上跑多少公里,車還不會壞,要求非常非常的高,特別是國際車廠。我覺得這條路走出來,會是另外一個藍海;但走到藍海之前,中間是一個紅海。

責任編輯:錢玉紘

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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