助陣台灣電動車供應鏈加快驗證!車輛中心實驗室獲GM、Ford雙高壓EV驗證許可
助陣台灣電動車供應鏈加快驗證!車輛中心實驗室獲GM、Ford雙高壓EV驗證許可

財團法人車輛研究測試中心(簡稱車輛中心)的電磁相容(EMC)實驗室,因應全球車輛電動化趨勢,成為全球唯一同時取得GM與Ford高壓EV領域雙認可的實驗室。

車輛中心在台自建實驗室,可望協助台廠減少逾50%往返國際檢測成本與時間,助力產業切入國際車廠供應鏈,爭取2025年全球近3,600億美元車電商機。

車輛中心指出,車輛大量導入電子裝置,車廠要求各零組件皆需依循車廠內部規範完成試驗;而台灣廠商想要打入車廠供應鏈,必須千里迢迢地將產品送至國外其認可實驗室檢測,其時間與成本所費不貲,如能在國內委託已獲車廠認可的實驗室,便可大幅節省往返國際檢測時間與成本,車輛中心在台灣擁有12座實驗室群及1個國際級試車場,獲得眾多國際車廠認可。

車輛中心建立電動巴士驗證能量

在經濟部技術處科專支持下,早於2003年車輛中心便成立電磁相容實驗室(EMC,Electromagnetic Compatibility)服務產業。成立的2年內便取得包括德國TÜV萊因、TÜV SÜD、西班牙IDIADA、台灣TAF等認可。2013年再度獲得經濟部支持,持續精進升級軟硬體能量及提升國際級的驗證技術,建構國內第一座可容納車長達12米的大型電動巴士專用之「整車電磁相容研測平台」,在發展電動車整車及車電關鍵零組件時能滿足所有車型的EMC研發、分析、測試及改良服務。

2006年再陸續榮獲美國3大車廠(GM、Ford、Chrysler(日前已整併為Stellantis)、英國Jaguar & Land Rover等國際車廠認可;在哈雷機車Harley-Davidson兩輪領域上,則也取得境外唯一在環境、機械、電性及電磁相容等4大領域共58項檢測能力的認可資格。

車輛中心為全球唯一同時取得GM與Ford 高壓EV領域雙認可的實驗室.jpg
圖/ 車輛中心

對於新拿到的高壓電力系統驗證實驗室,車輛中心表示,主要是全球車輛電動化,電動車高壓電力系統安全成重要課題,GM以及Ford車廠皆新增EV零組件高壓用電安全規範,車輛中心2020年便取得GM車廠EV零組件認可,新增16項試驗與高壓用電安全規範。

先GM後Ford,全球唯一雙大廠高壓EV認證

2019年Ford發布全新EV EMC廠規(FMC 1280)後,車輛中心更是積極爭取,在經歷18個月與Ford原廠聯繫與技術交流,完整建構Ford要求特有試驗能量,再透過場地調整及重重技術考核,2021年終取得Ford車廠全新EV零組件廠規(FMC 1280)認可,成為目前全球唯一同時取得GM與Ford高壓 EV領域雙認可的實驗室。

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車輛中心是台灣汽車零件開發與驗證重要成員。
圖/ 侯俊偉/攝影

車輛中心總經理王正健表示,車輛中心已是全球車廠及車電供應鏈指定合作的產品開發驗證研測機構,此殊榮不但讓台灣廠商有更直接迅速且高效率的認證管道,也能讓亞太地區的零組件廠商可就近接洽車輛中心的技術服務,這次獲得GM與Ford高壓 EV領域雙認可,將可助力廠商攻入國際車廠供應鏈,帶動下世代電動車、車輛電子、自駕車以及ADAS系統的產業鏈發展。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #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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