Gogoro逆勢推VIVA XL，靠實用風搶攻解封時代商機！彭明義為何無懼車市衰退端新車？|數位時代 BusinessNext

Gogoro逆勢推VIVA XL，靠實用風搶攻解封時代商機！彭明義為何無懼車市衰退端新車？

看準國內疫情微解封鬆綁時刻，Gogoro趁勝追擊發表新車款Gogoro VIVA XL，不走時髦路線，反而訴求大置物空間，一台車可讓所有家庭成員騎乘。

延續VIVA MIX銷售氣勢，放大版「VIVA XL」登場

選在7月畢業季發新車，Gogoro並沒有推花俏、酷炫車款吸引年輕人，反而走務實路線，鎖定家用需求。希望延續今年二月下旬推出的VIVA MIX的銷售氣勢，VIVA MIX第二季銷售10,692台，為台灣機車市場的單一車款銷售亞軍。

而最新推出的VIVA XL車款，是一台主打家庭成員皆可使用的車款，根據 Gogoro 針對家庭族群的消費行為調查發現，家庭消費者中有 81%需要騎車進行採買、36%有騎車接送的需求、近40%特別在意騎乘時的安全性，換句話說，家庭成員需要一部能滿足各自騎乘目的的「家庭用車」。

相較VIVA MIX腳踏空間較小，VIVA XL腳踏空間為26公分，載毛小孩、大物品都沒問題；加上81公分長坐墊，有充裕的雙載空間，以及26.5公升的大置物空間。VIVA XL定價69,980起跳，扣除台北市政府補助後約50,980元起。

彭明義分析，國內65%的機車價格落在5萬至7萬，目前這個價格帶，VIVA旗下產品都可以滿足市場需求。

銷量持續回穩，彭明義：下半年會比上半年好

對於微解封後的市場觀察，彭明義坦言，這次疫情對車市影響非常大，從掛牌數字來看，今年第二季台灣機車市場掛牌數16萬台，相較去年同期21萬台，下跌23%，與5～6月疫情升三級警戒，民眾大幅減少外出騎車有關。

不過，今年第二季整體機車市場減少23%的掛牌數，Gogoro反而逆勢成長。彭明義指出，Gogoro今年第二季掛牌數19,110台，相較去年第二季18,497台，年成長3.3%，「當大市場衰退23%，我們仍維持成長，」且Gogoro在4~6月都維持11～12%市佔率，銷售逐漸穩定。

為何疫情下Gogoro仍維持成長？有兩個觀察，第一Gogoro在疫情下調整銷售方式，如Gogoro官方網站提供線上訂車與購車，訂單送出後，會有專人聯繫消費者；部分門市還可配合安排客製化的直播賞車服務；以及6月份推出0元入手的防疫購車專案，大大降低消費者購買門檻，Gogoro透過各種管道觸及消費者。

其次，Gogoro於去年4～5月份爆發騎到飽資費問題、後勤不足問題，造成銷量下跌，因此今年第二季比去年好，也可能是去年賣太差。

放眼全年，彭眀義認為下半年車市會比上半年好，就整體來看，今年跟去年相比仍有差距，主要是受疫情干擾，不過最糟的狀況已經過去了！

最新7月號雜誌《零碳新賽局》馬上購：傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀：傳送門

責任編輯：錢玉紘

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。

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。

「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/