MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰
MIH鄭顯聰:70%電動車新創快不行了!傳統車廠重建軟硬體將臨挑戰

MIH執行長鄭顯聰出席工業富聯上市3周年論壇演說,而MIH的LOGO首度曝光,他除說明設計理念,也分享觀察智慧交通(中國稱出行產業)吸引業界一窩風投入,但現在已有7成EV新創漸漸不行了,傳統企業拼結盟及併購新技術展開佈局,但對傳統汽車廠而言,軟硬體要拆掉重建會是非常挑戰的一課。

鄭顯聰在論壇秀出最新MIH LOGO,他說明這個設計把MIH形象總結成為一個M的圖樣,它也是像一個像車子的底盤、兩個輪子加上一個底盤。

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MIH官方LOGO已經完成。
圖/ FII

對於MIH縮寫,鄭顯聰也指出,原來MIH解釋有各種說法。有的人說是Made in Honhai,有的人說是Mobility in Harmony,他則希望這個logo帶給大家的是一個比較和諧,而且代表的是移動交通的解決方案。

在中國,百度、阿里巴巴、騰訊、華為等大科技公司,目前都在做跟駕駛、自動駕駛相關的事情。鄭顯聰指出,以百度來講做了一個DUER作業系統、阿里做了一個斑馬智行、在騰訊則運用雲做一個TAI 3.0,華為做了一個鴻蒙作業系統,這些科技公司為什麼會想進入mobility?鄭顯聰認為,是為將來的移動交通找解決方案,其實並不是真的想要生產車。

鄭顯聰指出,物聯網產業重視客戶體驗,過去在傳統車廠、現在做智慧出行領域,都深深感受到「80%是車子,20%是智慧」的意義,沒有一件事情是只有硬體能做的事情,或只有軟體能夠做的事情,如果軟硬不結合,肯定是將來很大的痛點。

20%軟體左右新世代最重視的「體驗」

他舉特斯拉為例,除了品牌、OS及電力方面,更多的是digital cockpit(數位化座艙)技術,自駕大部分也是特斯拉內部開發的。

「特斯拉更像一條鯰魚,他在車界造成一個波瀾,更多的傳統造車企業,像福特、像豐田開始去擁抱新的領域。」鄭顯聰指出,福特開發出SYNC、豐田也有一個Arene作業系統,福特也跟Microsoft及豐田集團旗下Woven Planet合作。

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各科技巨頭為瞭解智慧交通產業而投資佈局。
圖/ FII

「要在五十層樓的建築上面建一百層樓,是不太可能的,除非拆掉重建。」鄭顯聰指出,特斯拉就是一個拆掉重建很明顯的例子,蔚來汽車也是,但是在傳統汽車企業裏面,都要拆掉重建的話,就會有很多的挑戰要做,這就是傳統車廠開發智慧汽車會碰到很多的挑戰的原因。

他分析全世界的BMW、賓士、奧迪品牌,BMW本來講是ultimate driving machine(極致化駕駛機器),現在開始強調中文的「悅」,慢慢軟化,「很硬的東西碰到年輕人世代,特別是在遊戲機跟電腦、手機長大的這個新的千禧年的時代,會希望車子更像是個能夠移動的智慧解決方案。不像傳統的老一輩的觀念,認為車子就是車子。」

科技巨頭一窩風做EV,兩大陣營找對策

他分析,賓士、BMW、奧迪要跟騰訊、阿里巴巴、華為合作,就開始產生了很多的化學效應,很多的連結就開始了。中國巿場是一個全世界最大的戰場,當百度跟吉利結合、阿里巴巴跟上汽結合,然後華為跟北汽、長安、一汽合作後,然後騰訊跟廣汽合作,還跳出來一個小米說也要做車,最近OPPO說也要做車了。

鄭顯聰指出,現象是大家一窩蜂地在往EV市場去,但是其實,這幾年產生的新創企業中,大概70%的EV公司都已經慢慢不行了。留下來的大概就是小鵬,甚至哪吒、威馬這些企業慢慢站出來了。

小鵬P7
中國電動車三雄之一的小鵬,車款具有價格競爭力,也在自動駕駛上下足功夫,圖為小鵬P7。
圖/ 小鵬

他觀察,傳統企業裏面分成兩個陣營,一個是合資公司的陣營,像上汽跟通用、上汽跟大眾、長安跟福特、一汽跟豐田、跟大眾,廣汽跟本田、豐田,這些企業要去擁抱高科技。

另一類則是在美國、歐洲,福特、大眾跟Argo AI合作,通用成立自駕新創Cruise,還有更多的汽車公司跟科技業攜手,甚至去買一些公司來做變化。

MIH期望打造生態系,50~100%組合隨客戶挑!

鄭顯聰說,MIH的願景除了Mobility in Harmony外,願景是要把出行行業變成是一個可持續發展的未來。使命就是創造一個新的EV生態,而且是開放的,因此需研發出參考設計以及各種研發標準,設計做出公版,把入門檻弄低、成本弄低、時間縮短,讓很多開發者能在上面開發,然後來實現這些關鍵科技。

他舉現在手機、電腦公司在做的生態系統一樣,很開放,最後能夠在各個夥伴間串連,讓所有在上面開發的人都能夠求同存異,把相同的想法給傳遞出來,或做很多客製化去融合。

MIH
MIH提供3種模式給客戶選,要100%貼牌或50%底盤交貨都可以!
圖/ MIH

鄭顯聰指出,做硬體的時候可以這樣做,但軟體的部分就會碰到很多的挑戰,所以推動EV KIT,軟體上把EV和APP開發者都放上來,這樣在APP應用方面可以創造出很多新的參與者,這些參與者將來可能會成為獨角獸也不一定,甚至在EV服務領域也有可能創造出一些獨角獸,這樣一個生態系統,透過雲端,將來整個車子的架構就像一部超級電腦。

現在一個車子可能有20~30個ECU,鄭顯聰指出,最大的問題是怎麼把半導體簡化,希望能夠有很強的晶片,一顆SOC能不只是控制數位化駕駛艙,甚至在中央網關的控制、先進駕駛輔助系統,都能用一個中央的網關來管理,而不是分散很多不同的地方。

MIH也不是做零部件而已,希望做的是一個解決方案,所以有50%、80%、100%三種不同的組合。MIH可以做100%白牌貼牌生產,EV KIT已經把底層架構好,包括關鍵專案和非關鍵專案的作業系統,客戶可以在上面放不同的APP。

鄭顯聰指出,還有一種方案是只做50%,做個rolling chassis浮動式底盤、做個平臺,很多開發中國家如中東,他們只要做國民車,把底盤賣給他們,他們自己架車體,有很多不同的做法。

關鍵字: #鴻海集團
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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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