裕隆轉虧為盈後要衝綠能!三義廠拚100%太陽能發電、中華車加速研發電動巴士
裕隆轉虧為盈後要衝綠能!三義廠拚100%太陽能發電、中華車加速研發電動巴士

通常春節過後是汽車銷售的淡季,不過今年很不一樣,台灣第一季汽車總銷量11.8萬台,比去年同期成長17.3%,尤其國產車的銷售特別亮眼,主要原因是各品牌導入新車款,加上先前遞延訂單陸續開出,都刺激了銷量。

裕隆集團在執行長嚴陳莉蓮上任後,2020年轉虧為盈,EPS成長到2.8元,創下2005年以來新高,也將配發1元股息。今年第一季營收208.5億元,年成長21.5%,也繳出不錯成績單。

今(14)日裕隆集團舉行法說會,副總李建輝表示,受到全球疫情、美中貿易戰、車用晶片缺貨等不確定性因素影響,保守預估2021年台灣汽車市場銷售約為42.7萬台,比2020年的44.4萬台小幅下降約3.8%。

裕隆
裕隆預估,2021年台灣汽車市場銷售約為42.7萬台。
圖/ 裕隆

深耕綠能,儲能產品銷美國

除了跟鴻海組合資公司「鴻華先進」搶攻電動車市場,裕隆今年的另一個重要策略是深耕綠能事業。

李建輝表示,氣候變遷受到廣泛討論,以及產業大量使用再生能源,讓儲能設備需求增加,裕隆也積極爭取儲能市場商機。在過去研發新能源車、組裝技術與資源的基礎上,發展綠能事業平台,推動策略合作夥伴的價值鏈專業分工,開放爭取儲能客戶訂單。

李建輝說,目前已經有初步成績,裕隆在2020年12月首度外銷出貨美國,截至2021年3月底已外銷35 MW,預計到了2023年第四季,將累計外銷1.0GW~1.3GW,除已取得的美國客戶訂單外,也持續密集跟歐盟合作夥伴,及其它潛在客戶接觸洽談,擴大爭取新訂單。

除了儲能產品,裕隆近年也致力於節能減碳,2018年在三義廠區建置太陽發電系統,目前已累積完成太陽能板發電建置容量約5.2MW,預計2021年底累積完成容量7.6MW,2025年達成總容量 20.2MW。

李建輝說,裕隆汽車雖然是台電5MW以上用電大戶,不過推動太陽能發電佔三義廠區用電量,將在2023年達到100%發電自給自足。

裕隆
裕隆在三義廠區建置太陽發電系統,目前已累積完成太陽能板發電建置容量約5.2MW,預計2021年底累積完成容量7.6MW,2025年達成總容量 20.2MW。
圖/ 裕隆

延伸閱讀:【圖解】裕隆甩開品牌包袱、靠三大金雞母轉虧為盈!嚴陳莉蓮在2020年做對哪些事?

近期企業對於ESG的永續作為,也是產業關心的話題,李建輝表示,裕隆在2018年成立CSR委員會,整合集團價值鏈關係企業、供應商及合作夥伴協同推動節能減碳方案,並檢視低碳經濟帶來的風險與機會,導入對應氣候變遷對策及管理機制,來提升永續經營價值。

未來會運用汽車本業的優勢與資源,發揮綠色移動生態鏈的影響力,跨域跨業合作,逐步落實各項低碳低能耗的ESG永續作為。

中華車:研發電動巴士、引進三菱電動車

裕隆集團旗下的中華汽車,也同樣在今天舉辦法說會,中華汽車協理黃振昌表示,今年第一季營收為86.45億元,年成長12.8%,其中內銷的四輪汽車,數量達到1.45萬輛,年成長13.5%,整體獲利能力比去年同期好。

未來的策略上,會持續導入新車型,黃振昌預估,未來五年小車市場總量穩定在41~43萬台上下、商車構成比維持10%。在乘用車方面,中華自主研發的商用車,會持續完善中、小、輕型商產品線,並增加商用車的高科技配備運用,提高商用車乘用化,並增加舒適性、安全性。

中華汽車也有代理生產三菱(MITSUBISHI MOTORS)乘用車,黃振昌表示,接下來會爭取日本或海外合作熱銷車型,透過進口或國產化的方式導入台灣市場。

此外,黃振昌認為進口出市場仍有成長空間,中華汽車經銷體系(匯豐、順益、菱威),在台灣共有114個銷售服務網絡,有很好的銷售、維修、貸款、水平周邊服務能力, 此外,中華汽車身為經銷體系大股東,也樂見銷商開拓進口車品牌經營,分享市場擴大紅利。

在新能源車策略上,黃振昌表示,未來規劃引進三菱的電動車,在自主研發上,會針對輕小商型電動車、多元能源補充電動二輪車,以及響應政府電動巴士政策發展電動小巴。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #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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