缺料情形已趨緩,台達電動車年成長上看50%!找來3名重量級專家獨董助陣
缺料情形已趨緩,台達電動車年成長上看50%!找來3名重量級專家獨董助陣

電源大廠台達電今(19日)於中壢廠舉行股東會,受疫情影響,由董事長海英俊一人坐鎮,並舉行董事改選,新增呂學錦、黃日燦、鄒開蓮三位獨立董事,各自擅長電信、併購、數位經濟領域,與台達的未來發展息息相關,海英俊表示,「接下來的董事會氣象大不同,大家可拭目以待。」

備受關注的電動車事業佈局,海英俊表示,電動車是台達電選定的成長領域,電動車每年成長幅度達40~50%、成長相當快,且台達與全世界大車廠都有合作關係。

電動車、儲能前景看好,缺料問題趨緩

會中,股東相當關注缺料的問題,海英俊表示,缺料問題持續一陣子,今年3月車用晶片大廠瑞薩電子發生火災,汽車業搶IC相當厲害,但目前缺料已有放緩趨勢。

股東也關心電動車、儲能業務的成長表現,海英俊表示,過去一段時間,台達電在電動車上投資許多人力、物力,現在慢慢有成果,目前電動車每年成長幅度高達40~50%,相當快速,但台達電整體營收規模大,電動車仍處於發展階段,營收占比仍小。

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目前台達電動車部門每年成長幅度高達40~50%,成長快速。
圖/ 蔡仁譯攝影

為輔助再生能源,儲能也是未來重要趨勢。2020年台達電在金門建置 1 MWh 的鋰電池儲能系統,能在緊急事件發生的200毫秒內快速供應備用電源,提供電廠30分鐘緩衝時間,幫助穩定電網。海英俊提到,台達電與台電合作的金門案場是不錯的實驗場,目前市場才剛起步,看好未來國內「用電大戶」條款實施後,會帶動更多儲能設備需求。

延伸閱讀:台達電助攻金門整年不跳電、救援達61次!靠「削峰填谷」儲存珍貴綠能

台達電業務分為三大塊,2020年電源及零組件營收占比達55%、自動化(包含工業、樓宇自動化)14%及基礎設施(包含資通訊、能源基礎設施)31%。從2021上半年營運表現來看,台達電前六月合併營收1512.55億元,較去年成長16.69%,營運表現穩定。

台達電執行長鄭平曾在法說會提到,公司會從零組件走向系統解決方案,目前在工業/樓宇自動化、資通訊、能源基礎設施上的產品、技術、管理平台仍有不足之處,是未來主要的併購方向。

引進3位重量級獨董

今日股東會中也改選了十名董事(包含四位獨董),當選董事為海英俊、柯子興、鄭崇華、鄭平、張訓海、鄭安;當選獨立董事的則為李吉仁、呂學錦、鄒開蓮和黃日燦,其中黃日燦、呂學錦、鄒開蓮都是新面孔。

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鄒開蓮成為台達電新任獨立董事,她擅長新經濟、新媒體,未來可幫助台達電朝數位化發展。
圖/ 蔡仁譯攝影

海英俊指出,黃日燦律師參與台灣大型併購案無役不與,且不只出法律意見,對公司治理上也能給予指導;呂學錦是前中華電信董事長,熟悉電信領域,未來可給予台達電在電信、電源、資料中心部門相關指導;鄒開蓮則是台達電董事會第一位女性董事,她擅長新經濟、新媒體領域,也是台灣Yahoo重要推手,未來可幫助台達電朝數位化發展。

疫後商機:資料中心、工廠自動化

對於疫情下的產業商機觀察,海英俊表示,除了電腦、手機、伺服器應用外,很大的商機來自資料中心。受疫情影響,許多活動紛紛轉至線上進行,對資料中心的依賴不斷提升;加上視訊、圖片等傳輸資料增加,未來視訊人達到數千、上萬人,需要更好的設備、足夠的頻寬系統,才能讓會議順利進行。

台達董事長海英俊
海英俊表示,受疫情影響,許多活動紛紛轉至線上進行,對資料中心的依賴不斷提升。
圖/ 台達

目前台達在資料中心也有投資著墨,追求網速快、價格便宜以及省電,海英俊提到,目前資料中心用電仍是大問題,台達也在優化如何更有效率運作。

其次是工廠自動化的重要性。海英俊觀察,即便中國疫情好轉,但很多工廠還是招不到工人,顯示自動化並非疫情獨有的商機,未來自動化將解決人力不足,以及因應「少量多產」的生產趨勢,「未來自動化目標就是,連一台的量也得做。」

而近期東南亞成為疫情重災區,台達電在印度、泰國的廠區營運上都有受影響。海英俊指出,問題都可以解決,該出的貨都能出。

雖然國際疫情逐漸好轉,但病毒變異的情況相當多,海英俊有感而發,即便人類醫學進步,但對於病毒了解還不夠,「與其說是黑天鵝,不如說是灰犀牛,它(病毒)會變成什麼樣子你並不知道。」

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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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