台灣電動車3巨頭大會師!和碩躍一級供應商,鴻海MIH成員破千7月獨立,和大成全球最大減速箱龍頭
台灣電動車3巨頭大會師!和碩躍一級供應商,鴻海MIH成員破千7月獨立,和大成全球最大減速箱龍頭

台灣汽車電子產業三大代表:和碩董事長童子賢、和碩車用電子總經理賴哲彥、鴻海技術長魏國章、和大董事長沈國榮,16日受玉山科技協會邀請出席電動車發展論壇暢談台灣跨入電動車機會,其中2家是佈局超過10年的領先群,鴻海則是去年底氣勢洶洶的新進入者。

電動車
玉山科技協會舉辦的電動車趨勢論壇盛況空前。
圖/ 王郁倫攝影

延伸閱讀:Apple Car一定會設自有車廠!和大:中國零件技術大輸台灣5年

童子賢指出,電動車少量多樣,技術跟資通訊產業相比只有跨半步,而不是相距一大步,因此對台灣產業而言是非常好的機會,台灣可以在汽車產業界定技術標準、有新機會可以深度參與,但汽車零件的門檻也相對不同。

汽車與汽車周邊在2018年時產值已達到4兆美元,高於半導體的4200億美元與手機的5000億美元,未來成長到6兆美元,電動車成長性更是以倍數計算,從系統到零件模組,對台灣是不小的機會。

他分析,汽車是耐久型消費財,使用年限少則5年、多則10幾年,受環境因素影響耐用程度不同,也因此客戶對研發配合要求度高,從跨入到製造要好多年,以電動車滲透率預估,2025年可到1000萬台,占比超過1成,2030年則預估到3成,現在而言只算「小學三年級」,即使滲透率1成都不算畢業。

和碩晉升Tier 1,賴哲彥:供應鏈將簡化

和碩是特斯拉、奧迪、豐田汽車的重要供應鏈,部分供應角色已經是Tier1,和碩車用電子總經理賴哲彥指出,從燃油車到電動車,供應鏈仍會存在Tier1~3(指以車廠為中心的供應鏈)層級結構,但「會簡化」。

他舉例,電動車的Tier 1商零件設計必須配合其他零件,比方減速箱配馬達,齒輪滾動要特別安靜,公差設計要特別小,但這些在油車供應鏈則不必在意,因為引擎聲音比齒輪還大。

電動車
鴻海技術長魏國章(中)罕見與和碩董事長童子賢及汽車電子部門主管賴哲彥(右)同台與會。
圖/ 王郁倫攝影

他認為汽車從內然機轉換為引擎,很多零件如板金、橡圈、橡膠零件也變不掉,台灣有非常多的隱形冠軍,是台灣切入比較快的機會。台灣應該試著學Tier1扮演的角色及提供的服務。

賴哲彥:傳統油車金雞母正縮水,差異化維持獲利

賴哲彥指出,傳統車廠金母雞正在縮水,因為電動車可能一兩年不用進維修場,「五油一水」的收入都不見,是很不一樣的體驗,其次,更大的結構變化是賣電動車很難獲利,應該思考如何創新或有新投入,以更優惠價格並改善成本,唯一之道是強化產品特殊性,以維持競爭力,否則會「一下水就毛三到四」。

他指出,和碩能成為Tier 1角色是漫長的過程,加總研發要快10年,有多少廠商經得起十年折磨,非常不容易,但一旦拿到認證,有其他實績,其他車廠就會自己找上門,像滾雪球一樣。

他舉例,投入一款汽車早期開發要花2~3年,再投入試產,拿到訂單數量有限,算是一個觀察期,第二個單數量開始可以有收益,但產線投資又比IT高。

電動車
和碩董事長童子賢認為汽車產業是台灣供應鏈機會。
圖/ 王郁倫攝影

鴻海輸養分MIH茁壯,7月將獨立為顧問公司

鴻海的MIH電動車開放平台已成為台灣最大生態系,技術長魏國章指出,「開放」跟「軟體定義」是兩大平台重點,而在這兩者之上是「使用者體驗」,他透露現在是鴻海輸養份讓MIH長大,迄今成員已達1065家,等比級數成長,7月這個組織將獨立為顧問公司,不屬於鴻海一家。

他透露,現在成員有3成是全球性廠商,接200多家是以網路為基礎的新公司,如雲服務商或高通、聯發科,現階段MIH講造車,期望先把強壯可開的車做出來,階段性完成後,下一步談使用者體驗。

童子賢
童子賢認為汽車產業跟資訊業算跨半步的挑戰,台灣有機會扮演重要角色。
圖/ 王郁倫攝影

他把車子比喻為移動空間,人在裡面有很多想像,比方花很多時間工作或休閒,甚至睡覺或因疫情自我隔離,有個新概念是把數位健康帶入車內,想像空間非常大。

他指出,7月以後MIH會發表「參考設計車」,跟Google推Pixel智慧手機一樣,是菜單式生態系統,可以搜尋夥伴進行對話,裡面有很多專家,現在會跟各領域專家合作設計,未來針對B2B業者,如Uber之類派遣叫車服務業者,會設計一個B2B服務參考範本,80%汽車軟硬體會開發好,留20%讓客戶差異化,搭配掌握的拜騰及FISKER客戶,以量帶領生態系發展。

和大電動車減速箱市占率22%,沈國榮:車廠不愛零件整合

和大是台灣減速箱龍頭,1996年投入車用零件發展,跟特斯拉合作密切,甚至Amazon的Rivian無人送貨車都已經小量交貨,沈國榮指出,台灣弱的是機電的測試量測,比方動力測試、差速量測、參數收集,若要做到整車機構,這幾塊一定要補滿,盼政府一定要出手。

和大位於嘉義的14條線工廠已經全自動化生產,沈國榮指出,和大去年交貨50萬台給特斯拉,奧迪E-Tron跟Rivian交車4~5萬輛,全球市占率約22%,2025年全球電動車約1200萬輛,和大要保持2成市占率,是全球最大純電動車減速箱供應商。

面對未來供應鏈競爭,沈國榮表示,零件端台灣跟中國競爭差距還有5年,但整車能力輸中國,她透露,蔚來5年前曾找和大開發減速箱,但後來可能是太貴還怎樣,聯絡斷訊,去年蔚來銷量上看2萬台後,1月又找上和大,因為蔚來要開發高階車款,顯然未來汽車供應鏈會有高中低階市場,不可能一家通吃,入門可從低階開始累積。

特斯拉 tesla
和大是特斯拉減速箱供應商。
圖/ shutterstock

和大做差速器、減速箱,沈國榮透露,過去認為馬達結合減速箱才是未來商機,但某些車廠不喜歡,很多大廠認為馬達歸馬達,差速器減速器要各歸不同廠商,因為車廠「不喜歡技術掌握在單一個廠商手上」,這是矛盾立場,或許新進車廠圖方便,但他透露,強勢廠商不會找已經整合好的方案。

自駕軟體版本如APP,車燈將成車的皮膚變色

魏國章也暢談軟體定義汽車,他指出,台灣軟體沒有比較弱,軟體人才缺的是平台式的發展機會,這部分台灣較為欠缺,但MIH就是一個平台,吸引BOSCH等車廠軟體人才加入。

他指出,未來汽車以使用體驗作為價值介定,自駕絕對未來是應用,自駕將如一種應用軟體,一台車會有不同模式的自駕,要賽車型或其他駕駛風格,消費者支付一萬元下載即可,當然,這是在安全前提下有各種選擇。

他指出,目前L3自駕等級被詬病是出事責任不知道是人或機器的問題,換言之,未來L4相對明確,未來自駕車會有各種不同自駕模式可選,比方「我不喜歡人家超車」,自駕系統會調整跟前車距離,未來單是自駕車就會有不同價值定位出來。

魏國章表示,MIH跟帝寶合作,他也跟帝寶說,軟體定義是手段,目的是使用體驗,將來帝寶不是做車燈,是做造型,燈是車的皮膚,就像變色龍,會隨氣氛心情變色,跟外界互動,這是燈能夠產生的效果,未來MIH將討論的是車子需要的解決方案,設計一個參考給車廠,愈來愈接近用戶。

在軟體升級方面,賴哲彥指出,OTA(空中下載技術)是很重要的趨勢,也是很危險的地方,因為跟資安有大關係,今年歐盟對汽車行業安全相關法規將發佈執行,相信會讓很多人會更放心。

他也開玩笑指出,過去有一個關於OTA的笑話,指某車廠讓軟體升級,車就停在交流道上,讓大家堵車一小時,這跟OTA成熟度有很大的關係。

童子賢最後也指出,人工智慧、物聯網及5G應用、汽車電子對台灣產業都是很好的發揮,產業跨步如果完全沒有改變,附加價值就不大,如果跨太遠,台灣產業難以跟上,電動車產業正好「跨半步」。

童子賢說,疫情過後,台灣應努力迎向新興產業,繼續扮演重要參與者的角色。他指出,2021年台灣GDP(國內生產毛額)成長率估達4.64%,換算人均所得為3萬美元,這是一個分水嶺,讓台灣GDP排名擠身前25名,進入前段班邊緣,台灣要扮演世界公民角色,更有賴找到新興產業的著力點。

關鍵字: #鴻海 #和碩
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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