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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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