車業30強》從被打槍做到台灣第一大!和碩10年養出純電動車中控電腦事業小金雞
車業30強》從被打槍做到台灣第一大!和碩10年養出純電動車中控電腦事業小金雞

從秀出自為是的產品Roadmap(產品規劃表),被國際一級供應商(Tier 1)打槍請出會議室的經驗開始,和碩一路顛仆躓踣前行,累積經驗跟心法,10年後,和碩不僅是台灣電動車一級(Tier 1)供應商,中控電腦等產品出貨更遙遙領先,汽車電子事業已扭轉坎坷路為獲利坦途。

和碩的車用電子業務是從「斜槓」開始的,第八事業處本來是做電腦相關業務,但10多年前開始跨入車用電子研發,因為車業生態與資訊業大不同、投資期較長,部門為了交出損益成績單,用兼做的方式左手補右手維持營運。

5年前,和碩董事長童子賢拍板車用電子是集團長期佈局方向,力挺第八事業處獨立為汽車電子單位,不需兼做電腦業務,「剛開始很痛苦,很大一塊營收不見了。」第八事業處總經理賴哲彥回顧最初,坦言好處是可以資源聚焦,不必再賺快錢,把資源投注在非汽車事業上,但壞處是部門損益表面臨赤字,還好獨立後3年內,車用事業處就開始轉盈,嚐到甜美的果實。

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和碩電子部門總經理賴哲彥。
圖/ 侯俊偉攝影

延伸閱讀: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

佈局10多年,第八事業處靠著五年前斷捨離「靠電腦訂單養車用業務」的心態,成為純車業單位,賴哲彥深刻嚐到IT業(資通訊)轉車業的不同,尤其是組織心態與實質做法。「雖然很多IT業都說沒有問題,掛保證可以配合,但我認為心理這塊的調整其實才剛開始。」

為何他如此說?IT業跟車業究竟有什麼不同?賴哲彥與和碩技術長黃中于接受《數位時代》專訪,多年與車廠交手深度經驗首度公開。

Q: 車用電子業務跟與IT業務經營上有哪些差異? 賴: 車業跟IT的商業模式不同,包括訂單數量、開發時間、量產、投資回收期等⋯⋯都非常不一樣,台灣很多IT先進比和碩更早踏入車用市場,但真正開花結果不多,因為有些暫停了,有些改變策略,有些重新再啟動,這牽涉到公司執行力跟決策是否支持,KPI(關鍵績效指標)也跟既有生意不同。

一般投入車用電子至少兩年半到3年才有機會獲利,訂單數量上,若接正規車廠的前裝主流產品訂單,量跟單價都會比較合理,加上汽車產品生命週期至少6~7年起跳,量產後,不必再對此產品重複投資,加上車業沒有消費電子的劇烈淡旺季,接此類訂單量產後就有機會獲利,若後續又接同類產品的話,就可以累加。

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和碩車內裝飾板表面處理技術。
圖/ 侯俊偉攝影

Q: 以和碩多年IT經驗,要跨入車用電子有哪些門檻? 賴/黃: 我們認為1.對供應鏈的管理、2.保供保固、3.測試驗證條件不一樣。

賴: 先談供應鏈管理,車廠有一個特性,是不會隨意停產線的,因為一停代價是百萬美元計算,最近兩年才出現一家德系車廠向一級供應商求償,因為對方缺料導致停線,雖然不曉得求償金額多少,但應該很驚人。但供應短缺被客戶求償的情況較不會在IT業出現,IT遇到缺貨就是海運轉空運,追料給他,但車廠若碰到產線問題不能解決就很麻煩。

IT業只追上游供應鏈一到兩層,但車業供應鏈得向上追溯好幾層。若舉面板廠為例,他得向上掌握玻璃、控制IC、軟板、LED背光板供應商,甚至要追到LED晶粒或封裝,因為要確保產能不會中斷。

黃: 保供保固部分,除前面說的「保供」保證供貨穩定,還必須保證10年外加5或6年的維修料無虞,也就是10+5或10+6年的保證交貨承諾,這對供應鏈是很難的事情。也因此,車用零件有特別的編號,比方高通同一顆鏡頭控制晶片,賣給消費電子與車用晶片編號是不同的,價格也差很多,但保證供貨時間也不同。

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和碩技術長黃中于。
圖/ 侯俊偉攝影

延伸閱讀:數位專輯|揭秘台灣汽車供應鏈!產業30強大公開

10年可以讓半導體製程從30幾奈米走到5奈米,但汽車用晶片不可能隨便改變製程,改變工程浩大,整個驗證程序非常貴,供應商得自己處理。也因此供應商在選晶片上會格外謹慎,因為換一個晶片要花兩年時間驗證,也是為何現在大家寧可追料優於換料。

賴: 車用零件的備料期也特別久,因為使用這種料的人不多,要提早把料備起來,現在半導體要一年前下單,過去正常時期,也要提前半年下單,也就是說,當跟車廠合作開發驗證2年,隨後會進入量產,供應鏈得早在「客戶下單前半年」就先向上游下單備料。

黃: 接下談第三個門檻「測試驗證條件」。車規零件最大兩個不同處,是溫度要求與品質要求。求要求與供應時間。汽車既是戶外產品又是動件,戶外活動涵蓋的地域範圍很廣,因此供應鏈元件溫度測試驗證的條件很嚴苛。而且既然汽車是動件,一旦撞擊承受的是十幾萬牛頓的衝撞力,汽車整體的品質及元件壽命(MTBF)要求,都必須控制得很好。

賴: 補充來說,車業的品質概念跟IT業非常不同,在電子業的一般觀念是可做「線上維修」,但汽車電子不允許,只要產線做完有瑕疵,這片就會報廢,非常嚴格,正常是做到「零維修」。

原因是若工程師拿去解焊零件,再換新零件,對印刷電路板來說是二度傷害溫度衝擊,對產品的信賴性造成更動,車子保固動輒5~6年,所以正規汽車業是禁止線上維修的。

另外,從設計面來說,汽車的驗證過程跟IT不同在於會做「失效分析」,也就是量產前車廠會要求供應鏈做「逆向工程分析」,確認一旦出問題會在哪幾個地方?這對IT業來說,會不知道怎麼做?汽車是高安全品質要求產業,一旦出問題會追溯供應鏈,過去確實曾有安全氣囊廠商因為一次瑕疵回收就倒閉了。

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和碩自行開發的方向盤與頭枕特殊材質,能顯露不同光澤度。
圖/ 侯俊偉攝影

Q: 汽車產業有跨入門檻,但和碩將之列為未來重點產業,是看見哪些趨勢?

黃: 當今汽車產業除了「共乘」及「車聯網」兩個創新技術外,還有四個技術演進大趨勢,首先是動力的改變,如同現在電動車趨勢,第二是自駕車趨勢,第三個潛在的趨勢是:零件電子化,比方過去煞車或車窗開關改用電子控制,提高了可信賴度。第四個潛在的趨勢,是電控軟體集中化。

過去車廠會分很多部門,內裝、外殼、動力底盤⋯⋯各部門分開管理,車窗跟螢幕是由不同部門管理,所以會有很多ECU(電子控制單元),但一個ECU就要一個軟體控制,現在趨勢則是走向集中,用智能化控制,比方某些新創汽車大廠提出以一台伺服器或三個大ECU去控制整個車。電控硬體的改變,影響整個軟體架構的改變,未來軟體可以強化升級或利用虛擬機器管理等等。

電子化跟電控集中化是很深的影響,對供應鏈影響也很大,IT產業對這兩件事都能提供幫助,因為傳統車廠對此比較不熟,不過傳統車廠組織可能也要改變,畢竟之前由不同ECU去分別控制車窗及後車燈,軟體集中後,不能再由2個部門管理。但車廠要不要改變?不知道,但至少某些新創汽車大廠就已經是同一個部門了。

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和碩會做中控電腦及車載娛樂系統。
圖/ 侯俊偉攝影

Q: 在軟體這方面,台灣能否有話語權? 黃: 我想台灣是可以在車用軟體裡面找到機會的。雖然一些應用軟體一直沒掌握在台灣IT供應鏈手裡,台灣廠商主要做晶片驅動程式或韌體設計,汽車也類似這個趨勢,ECU早期是小軟體,台灣資通訊業者也會寫,但將來軟體集中化是否會出現一個軟體平台或一個聯盟?是有可能,我但不認為會有Google或Android佔據手機軟體那樣,有某一家佔據最大比率,車廠可能會組聯盟成立軟體控制平台,但不太會有誰出來就主導一半市場競爭者。

未來車廠會有兩股勢力,傳統車廠不會消失,但有機會跑出更多新創車廠,新創車廠中一類是既存科技大廠如Google,他們軟體能力很強,另一類是以特斯拉為首的純新創車廠,其中有些創車廠或許軟體能力不能全方面都齊全,這類新創就會開始把一些適合台灣業者做的軟體放給台廠,台灣就有機會。

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和碩具備充電樁設計製造能力。
圖/ 侯俊偉攝影

Q: 台灣在國際IT業有一席之地,在車業有同樣機會嗎? 賴: 台灣業者彈性好,速度快,配合度好,有一定品質優勢,另一個隱形的優勢是,台灣很注重智慧財產權,這是很重要的,很多傳統車廠看上台灣是看到這個。我們有ICT的技術去融入傳統車廠供應鏈,新創我們很熟,所以我們站在相對好的點,我們知道如何配合新創,再學習傳統車廠的做法。

黃: 舉例說,傳統車廠對電控集中化、汽車零件電子化可能沒這麼熟,台灣資通訊廠商就有機會,最終台廠可能是要跟傳統車廠的一級供應商競爭,但一級供應商又認為台灣資通訊業者不懂傳統車廠文化跟品質政策,這我們確實不夠懂,但台廠懂電控跟電子化,一線車廠也不能忽視,因此台灣要快點去學習一級供應商的優勢,加快從過去習慣的二三級走向第一級。

過去車廠跟一級車廠綁太緊,有一個生物鏈存在,所以這次新技術的撞擊,對台灣很有利,等於撞出一個門縫出來,讓台灣廠商進去。

和碩

  • 成立:2007年
  • 主要產品:電腦、遊戲機、行動裝置、主機板、顯示卡、液晶顯示器、寬頻通信產品等。
  • 產業地位:台灣最大純電動車中控電腦供應商

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #電動車
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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