福特剛接待完拜登，又傳攜手韓國SKI建電池廠！執行長暗示：垂直整合是電動車競爭關鍵|數位時代 BusinessNext

福特、SKI傳攜手建立電池公司，韓國總統也恰巧來訪

韓國總統文在寅預計會在美國時間週四抵達華盛頓，4天的訪問行程裡便包括探訪SK Innovation位於喬治亞州的電池工廠。SK Innovation已在喬治亞州投資25億美元，預計該廠房今年內正式完工，並會在附近建立一座新工廠，預估2023年啟用。

SK Innovation目前在韓國、美國、中國及匈牙利擁有電池製造設施，年產能接近40GHw，目標2025年將產能提昇至125GWh，可供180萬輛電動車使用。

根據研究公司SNE Research的資料，2020年SK Innovation出貨量約為12GWh，較2019年有著接近200%的成長幅度，目前是全球排名第五大的電動車電池廠商，也是韓國第三大的電池廠商。

本週美國總統拜登才造訪福特位於密西根州的電動車工廠，搶先一睹最新的F-150電動皮卡車。美國正大力推動電動車發展，提出1,740億美元的電動車投資計畫，希望能將電動車及電池的製造留在美國本土，其中一部分便是補助企業在美國建造電池工廠。

福特本身也計畫大舉投資電動車，預計2025年前將投資220億美元在電動車發展上，並強調目前已在美國電動車及電池製造上投入了90億美元。同時福特期望擁有在美國自行生產電池的能力，前陣子也宣佈斥資1.85億美元建立電池實驗室，投入電池技術研發。

車廠加速合作投入電池製造，福特稱垂直整合已是必經之路

而在雙方傳出將合資成立電池公司的消息前，SK Innovation才陷入離開美國市場的危機當中。今年2月，美國對SK Innovation與LG纏訟已久的專利爭議做出裁決，倘若雙方無法順利和解的話，SK Innovation未來10年內將禁售部份電池產品給美國廠商。

最終雙方在4月逼近期限前達成和解，SK Innovation同意支付2兆韓元的和解金，挽回了美國市場的發展機會，股價因而大漲18%。

LG則與通用汽車在電池製造上有著深入合作，4月才宣佈雙方將共同投資至少23億美元，在田納西州建立第二座電池工廠，預計將提供35GWh產能。同時LG還計畫在美國挑選另外兩個建造電池工廠的地點，預計2025年時美國電池產量可提昇至140GWh。

通用汽車同樣對電動車有著龐大的野心，計畫未來5年內在電動車及自駕車領域投資270億美元，以達成2025年時全球推出30款電動新車，銷售100萬輛電動車的目標。

通用汽車本身已是北美電動車市場僅次於特斯拉的第二大業者，今年初更宣佈以插頭、電池組以形象基礎變更Logo，對外宣示了拓展電動車業務的決心。

回到福特，執行長吉姆．法利（Jim Farley）便透露，他們將加強電動車領域的垂直整合，除了身為電動車核心的電池以外，也投入電動車馬達、懸吊系統的製造，強調要在這塊領域保持競爭力，垂直整合將是無可或缺的重要任務。

資料來源：[Reuter][1]、[CNBC][2]

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。

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。

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。

「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
立即報名