MIH首次會員大會登場,電動車、大巴模型曝光!但聯盟怎麼運作還是霧煞煞?
MIH首次會員大會登場,電動車、大巴模型曝光!但聯盟怎麼運作還是霧煞煞?

走進松菸三號倉庫,搖曳的燈光、筆直的伸展台,配上節奏感強烈的音樂,這不是服裝發表會的現場,而是MIH聯盟首次的會員聚會(MIH Alliance Member Gathering),執行長鄭顯聰穿著一身黑走上伸展台,「今天是一個輕鬆的場合,大家不要當成是官方活動。」

或許是不熟悉這樣的場合,鄭顯聰剛開場神情略顯緊張與不自在,接著,他向台下的聯盟成員,分享這半年來最新的進展。

MIH聯盟
成立半年,MIH聯盟在松菸舉行首次會員聚會。
圖/ MIH聯盟

外界常常會混淆鴻華先進,跟MIH聯盟之間的關係。

鴻華先進是鴻海與裕隆合資的子公司,MIH電動車開放平台為鴻華所有;MIH聯盟則是一個完全獨立的組織,以MIH電動車開放平台為基礎,成立的目的,在於讓各個領域的軟硬體合作夥伴,一起共同發展電動車產業,除了讓軟體創新企業擁有發揮的舞台之外,同時也提供傳統汽車供應鏈在軟體定義汽車趨勢下的一個轉型的機會。

去年10月在鴻海科技日上,MIH聯盟正式出現在大眾視野,成立短短不到6個月,截至目前,已經超過1200家聯盟成員。

MIH聯盟
成立約半年,MIH聯盟聯盟成員已經超過1200家。
圖/ 螢幕截圖

根據官方資料,參與的廠商橫跨歐洲、亞洲、非洲、大洋洲及北美洲共43個國家地區,產業涵蓋軟硬體、服務等領域(硬體90%、軟體10%),此外,傳統車輛產業佔67%、資通訊產業佔13%、網路軟體產業10%、其他類10%。

最新的進展是,MIH聯盟預計在10月發布New EVKit,並計劃在2022年推出電動大巴(E-bus),2023年C級距電動車(Model-C)就會量產上市。

活動上,鴻華先進總經理李秉彥介紹了兩款參考車型,現場也擺放了實體模型車。

MIH聯盟
活動上,公布了C級距電動車的參考車型。
圖/ MIH聯盟

延伸閱讀:鴻海MIH有馬達助攻!鴻華先進攜手日本電產,會員大會分享合作成果

這兩款車型平台跟零件,都是可以讓聯盟成員共用的,「以MIH底盤平台為例,有50%到100%的平台元件共用率,可大幅降低開發成本、縮短開放時程。」

舉例來說,廠商可以依照自己的設計,更換不同的車燈、保險桿以及車殼樣式;對供應鏈來說,用規格化、標準化方式開發產品,可以快速將產品銷往海外市場。

MIH聯盟
台灣將在2030年將巴士全部電動化,MIH聯盟也推出巴士的參考車型。
圖/ MIH聯盟

李秉彥說,台灣將在2030年將巴士全部電動化,希望透過這款參考車型,替台灣巴士產業注入新活力。未來,還會持續推出更多參考車型,邀請夥伴共同開發。

聯盟成員該如何合作?會中沒答案

MIH聯盟雖然是由鴻海所推動,但未來會以獨立的方式運作,聯盟預計會在6月舉行聯盟大會,並在7月正式成立,

MIH聯盟執行長鄭顯聰說,過去鴻海有ICT產業的經驗,未來會以創始成員的身分,繼續待在聯盟中,「重點是替大家找商機、找出海口。」至於未來組織結構運作的方式、是否會上市等相關細節,官方預計會在六月左右對外公布。

首場的會員線下聚會,大家最關心的議題,是MIH聯盟的成員彼此之間該如何合作?以及上千家的廠商該如何整合?超過兩個小時的活動中,花了將近八成的時間,讓各家廠商上台宣傳、播放祝賀影片,都沒有詳細說明細節,無論是現場參與的廠商,或是線上觀看直播的網友,都留下滿頭問號。

《數位時代》訪問了今天與會的MIH聯盟伙伴,廠商則表示沒有料到是這樣夜店風的安排,他們帶著希望理解HOW(聯盟如何運作)的期望而來,但可惜現場談得不多,出席的業者對車聯網也相當關注,對於車聯網在自駕平台上是主要還是次要功能期望有更多瞭解,更希望知道究竟何時會有具體的技術討論。

在鴻海官方提供的新聞資料中,僅有針對「同性質的廠商,該怎麼在聯盟合作呢?」進行說明。

官方的說法是,聯盟中同質性的夥伴,所提供的產品有競爭力比重差異,舉例來說,有性能好價格較高、有著重經濟性實用性的等等,這時將兩家組合在一起時反而成了一種互補的效果可以共同提供不同選擇。在產品真的大同小異時,也提供了一個良性競爭的環境提升產業競爭力。

劉揚偉:要成功必須掌握三大原則

隨著世界主要大國,紛紛提出禁售燃油車的時程,蘋果、小米等科技公司,相繼宣布投入電動車技術研發,未來3~5年將能看到電動車產業爆炸性的成長。

鴻海董事長劉揚偉說,MIH聯盟的成立,要非常感謝裕隆集團執行長嚴陳莉蓮,「如果沒有過去裕隆研發的基礎,就沒有今天的MIH。」

劉揚偉說,過去台灣因為市場小,汽車產業很難做B2C市場,但現在用電動車平台的概念做B2B生意,將人才聚集起來,會是一個非常適合台灣發展電動車的商業模式。

「電動車是台灣的歷史新機遇,」劉揚偉說若是要成功,必須掌握三大原則。

首先是「開放」,透過平台模式,讓成員功能分享資源、改善缺失,避免軟硬體重複投資,還能降低開發成本、縮短開發時程,讓電動車產品更快進入市場。

第二原則是「出海口」,劉揚偉認為MIH聯盟不能只是扮演制定規範的平台,必須要能掌握出海口,讓會員加入後生意變更大。

第三是「中立性」,平台發展要強,就必須維持中立性,MIH聯盟最初雖然是由鴻海催生,但在七月後會變成獨立組織,「2021年是MIH在電動車扎根的原年。」劉揚偉滿懷期待的說。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #鴻海 #裕隆
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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