MIH聯盟正式成立!讓電動車開發縮短到兩年,劉揚偉:運作獨立於鴻海之外
MIH聯盟正式成立!讓電動車開發縮短到兩年,劉揚偉:運作獨立於鴻海之外

電動車被視為台灣產業的下一個新機會,由鴻海所推動的MIH聯盟也扮演關鍵角色。今年三月首次聯盟聚會結束後,MIH聯盟執行長鄭顯聰跟團隊,馬不停蹄跟會員做了許多溝通,設計出具體的商業模式。

因為疫情,今(25)透過線上直播的方式,舉辦MIH聯盟(MIH Consortium)線上成立大會,與外界分享具體運作模式與目標。

MIH目標:電動車開發周期從四年縮短到兩年

MIH聯盟執行長鄭顯聰說,現在工作目標會專注在下一代移動解決方案,「聯盟現在最重要的事,就是定義出關鍵技術、開發參考設計和標準,讓所有成員互通有無,來降低進入門檻、加速創新,並縮短開發週期。」

MIH技術長魏國章認為:「Open source(開源)可以刺激硬體和軟體平台的創新,縮短開發時間。MIH要建立一個開放生態系統,顛覆電動汽車的開發模式, 讓所有成員參與並取得成功。」

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MIH技術長魏國章認為,Open source(開源)可以刺激硬體和軟體平台的創新,縮短開發時間。
圖/ MIH

加入MIH聯盟有哪些好處?鄭顯聰表示,所以會員都能替電動車產業提供戰略方向、與客戶交流、展示自身技術、領導力,以及跟其他電動車產業參與者合作等等。

MIH目標是將電動車開發周期從四年加快到兩年,並降低三分之一甚至二分之一的開發成本。MIH聯盟公版模式三大元素:標準化、模組化、平台化,將會大幅降低開發電動車的進入門檻,創造一個人人都有機會參與的電動車世代。

分成兩種會員等級,聯盟內部如何運作?

MIH聯盟接下來會如何運作呢?MIH聯盟將會員分成兩種不同等級,分別是:一般會員(Community members)和貢獻者(Contributor Members)。

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圖/ MIH

成為一般會員是免費的,貢獻者會員則需在技術、財務上,對聯盟有所貢獻才行。此外,獲得的服務內容也有所不同,有貢獻的會員有機會成為不同委員會的領導者,或擁有選舉權,還能有認證訓練、諮詢等額外服務。

MIH聯盟底下,設有:諮詢委員會(Advisory Committee)、技術委員會(Technical Committee)、 工作小組(Working Group)以及利益小組(Interest Group)。

諮詢委員會主要向MIH辦公室提供戰略建議;技術委員會的工作內容則僅限於有關電動車技術,主要是是透過工作小組和利益小組,來實現電動車技術的發展。技術委員會不需考慮聯盟的行政、流程或組織政策問題,這些議題會由諮詢委員會和MIH辦公室負責。

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圖/ MIH

兩個主要的大委員會,都由5至15名成員組成,MIH辦公室將各任命一名委員會負責人,其他的成員,會由各委員會負責人任命,以及貢獻者會員(Contributor Members)投票選舉產生。

官方解釋,一個工作小組或利益小組,會由 5 至 15 名成員組成,主席由技術委員會指派。工作小組通常會產生可交付成果(例如:技術建議、規範、參考設計、程式碼等)。

至於利益小組,比較像是一個交流想法的論壇,主要目標是將希望評估潛在電動車技術和政策的人們聚集 在一起。

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MIH聯盟技術長魏國章表示,七月份會開始把技術委員會、諮詢委員會的團隊建立起來,預計8月2日聯盟開始運作。
圖/ MIH

延伸閱讀:拚造車「最短時間」!MIH與1,500家廠商跨界結盟,如何搶進電動車狂潮?

不管是工作小組,或是利益小組,都需要會員主動加入,委員會會負責公布新建立了什麼小組,公佈的時候就會邀請會員加入,不過一般會員只能加入利益小組,有貢獻的會員任何其他小組都能參加。

關於未來的實際工作規劃,MIH聯盟技術長魏國章表示,七月份會開始把技術委員會、諮詢委員會的團隊建立起來,預計8月2日聯盟開始運作,會開始討論要建立那些工作小組;12月規劃完成新董事會成員的徵詢作業,並完成委員會成員的任命與選舉作業;明年1月規劃新董事會和委員會就任,在八月份聯盟開始營運後,官方會有更多工作小組、利益小組的內容細節。

劉揚偉提三承諾:MIH完全獨立於鴻海之外

鴻海董事長劉揚偉表示,MIH聯盟的目標,是要讓電動車產業減少重複投資、開發時程與成本,「我們的目標非常明確,就是優化電動車開發周期從四年加快到兩年,並降低三分之一甚至二分之一的開發成本。」

劉揚偉期許MIH未來,能以「開放、中立、非營利」的財團法人思維,成長立足於台灣,並擁抱全世界,同時他也提出三大承諾。

首先,現在鴻海只是創始會員之一,初期董事會屬於「過渡」性質,會在六個月內邀集軟硬體界各產業領袖加入,建立一個全新、更多元、更開放的董事會。

第二,MIH組織將開放、中立、獨立自主於鴻海之外,負責營運的成員都將會是以「技術領先、專業掛帥」的資深科技人才。

第三,鴻海未來的電動車產品,一定會充分運用MIH的設計及標準,並優先選擇MIH成員的零組件和解決方案。

鄭顯聰說,在接下來的幾個月裡,MIH聯盟將陸續釋出聯盟及會員的權益和服務資訊,協助成員理解未來的發展願景,並創造業務出海口的機會。

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責任編輯:錢玉紘

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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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