電動車馬達核心走向國產化!鴻海攜手本土公司,加強打造台灣製產業鏈
電動車馬達核心走向國產化!鴻海攜手本土公司,加強打造台灣製產業鏈

經濟部看好台灣電動車的智慧車輛模組系統優勢,在今(28)日宣布,以科專資源投入電動車傳動模組設計與多速換檔技術,並由工研院協助齒輪大廠本土股份有限公司,開發國內首款自主設計製造之電動車用二速傳動模組,以兩檔位高低齒比提升車輛加速與極速性能,並維持馬達高效率輸出。

相較於單速系統,二速系統可有效提升整車10%續航里程。此外,二速系統可在維持相同性能的前提下選用較小功率之馬達,達成動力系統小型化,並可藉此切入性能取向之高階電動車市場。此產品做為電動車三合一動力系統之基礎,可整合國產化之馬達及驅控器資源,形成產業價值鏈,有望成功打入國內外電動車產業供應鏈,健全國內電動車動力系統產業。

翻轉以代工為主的產業模式,工研院協助製造商轉型

根據世界汽車工業國際協會(OICA)統計,2020年全球電動車總銷量296.3萬輛,成長率達46.3%,約占車輛市場3.8%。彭博新能源財經(BNEF)也分析,於2035年到2040年間電動車銷售量將會超越燃油車,全球電動車整車產值上看2.1兆美元,到了2040年全球銷售的乘用車預估將有57%會是電動車。

經濟部技術處科長張能凱表示,電動車有三大核心,分別為電機、電控及電池,其中馬達內的傳動模組屬於電機核心的一環。而過去台灣車輛傳動產業以齒輪零組件生產代工為主,對模組系統設計較少著力。

此次經由本土公司與工研院的合作,不僅補足國內在傳動模組設計、分析、驗證技術能力,也協助國內汽車零件製造廠轉型為系統模組廠,形成產業價值鏈。經濟部長期以來積極扶植電動車產業,臺灣廠商擁有國際領先的精密製造、半導體、電子產品、優秀人才及整車與關鍵零組件的軟硬實力,切入電動車的智慧車輛模組系統具有相當優勢,更是協助國內電動車代工業者不可或缺的轉型升級機會。

工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示,觀察近年來電動車發展趨勢,國際傳動大廠都相繼投入研發二速傳動模組,並據此發展三合一動力系統,以提升整車加速性能與極速,以平衡電動車動力系統在高負載與高速時的能耗與動力表現。

工研院-電動車二速傳動模組
圖/ 工研院

延伸閱讀:台達電、鴻海MIH助陣!國際智慧移動展10月登場,台灣如何搶下電動車時代話語權?

國內第一科「二速傳動模組」,應用多元

經濟部技術處透過科專計畫支持工研院與本土公司合作,開發出國內首顆二速傳動模組,相較於單速齒輪箱,二速傳動模組優勢可同時滿足電動車輛在高速與高負載狀態下的動力需求,並使馬達在兩種狀態下均能保持高效率動力輸出,提升電動車動力系統整體效率達10%,未來將可運用在高性能轎車、休旅車及客貨兩用車。

本土公司董事長林森指出,本土公司深耕齒輪開發製造近40年,在火熱的新能源車領域,也與國際電動車大廠密切合作,提供傳動系統減速齒輪組。近年在技術處計畫輔導及工研院技術合作下,針對電動車傳動系統進行研發,藉此由零組件廠提升為傳動系統供應商。下一個階段,希望能結合台灣電動車產業鏈的力量,期望本土公司於台灣電動車產業能有所貢獻。

鴻華先進科技公司執行長鄭顯聰表示,MIH聯盟樂見本土公司持續投資傳動系統的核心技術,並從單速轉入二速,提升普遍使用者最在乎的電動車續航力。MIH聯盟去年10月開始至今超過1,500位會員加入,本土公司為MIH聯盟會員之典範,未來也期待MIH聯盟所有會員持續提升產品競爭力。MIH聯盟將在7月成為獨立組織,6月底將在會員大會上發佈聯盟合作方式,包括如何評估與篩選適合的合作夥伴一起go-to market。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #鴻海 #電動車
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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