首談併購NHOA初心!台泥拚2050碳中和,張安平:能做多少盡力做
首談併購NHOA初心!台泥拚2050碳中和,張安平:能做多少盡力做

「併購NHOA不只為了賺錢,更希望東、西方的科技可以合作,」台泥董事長張安平如此說道。

在完成以1.32億歐元(約新台幣44.7億元)併購義大利儲能公司ENGIE EPS(台泥已更名為NHOA),26日人在義大利米蘭的張安平,首度與台灣媒體進行跨國視訊交流,搭上歐盟近期通過的氣候變遷計畫「Fit for 55」一系列能源政策,張安平看好,在未來兩年內歐洲將加速電動化,特別是南歐有龐大的市場機會,訂定NHOA在2030年南歐充電市佔上看15%的目標。

搶進南歐電動車充電市場,2025年設1,500座快充站

為展現台泥拓展新能源的企圖心,在併購NHOA後,訂定全球儲能設備裝置容量增至1.7GWh、電動車充電樁產能至每周15,000台的目標。由於NHOA總部位於義大利北部的米蘭,南歐視為重要戰略市場,將搶下南歐最大電動車雙向快充電網龍頭寶座。

台泥企業團董事長張安平(中)與總經理李鐘培(前排右一),與新夥伴NHΩA CEO Carlalber
為了義大利儲能公司NHOA的併購案,張安平特別派三組團隊,包括軟體、充電樁、電池儲能系統 (BESS) ,遠赴義大利取經。
圖/ 台泥

延伸閱讀:台泥砸44億併購儲能公司NHOA,搶下電動車入場券!張安平的能源大夢補上2大關鍵

張安平分析,歐洲市場分為北歐、南歐兩塊,相較德國、比利時等電動車市場較為成熟,南歐還在起步階段。根據NHOA委託麥肯錫顧問公司內部研究,2030年南歐對於電動車與插電式混合動力車的需求將以26倍速的速度快速增加至1,300萬台,未來南歐地區如義大利、法國、西班牙、葡萄牙等地的快充基礎建設及快充站的營運需求將隨之大量增長。

由於NHOA已與全球第四大車廠Stellantis簽署合作備忘錄,成立合資公司Free2Move eSolutions。未來Stellantis旗下品牌電動車瞄準歐洲市場,NHOA將為Stellantis電動車車主建立「Atlante快充站網絡」,第一階段預計在2025年在南歐地區建立1,500座快充站、第二階段在2030年建立9,000座快充站。未來NHOA也會在台灣及其他亞洲國家建立電動車快充站,將南歐模式複製到北美的電動車快充市場。

預期未來10年,NHOA旗下「儲能」、「eMobility」、「Atlante」三條事業線的業務金額將大幅成長,其中新增的「Atlante」事業處主導南歐發展計畫,Atlante將投入南歐最大電動車雙向快充電網,並透過儲能打造最大虛擬電廠,發揮NHOA在電力管理上的強項。

同時,台灣已成立子公司台泥儲能科技(NHOA TCC),是國內唯一具有建置長效型、大型儲能系統的公司,提供《用電大戶》解決方案,張安平相信,「儲能也是綠電,能源產生後,若不好好用它就是浪費。」

台灣現有的儲能櫃,單座約是1.5-2MWh,台泥併購NHOA後的技術可達5.3-6MWh,單位體積容量增加三倍,效能大幅提升。

談併購NHOA初心,張安平:把儲能、綠電往前推進

除了談數字、併購效益外,張安平也透露砸44億元併購NHOA的初心,「台泥切入儲能,絕對不是只為了賺錢,我認為是東、西方的科技可以合併,一起幫地球往前走。」NHOA內部有50到60位博士學位人才,台泥本身對新能源也有想法,雙方可以共同把儲能、綠電技術往前推進。

台泥總經理李鐘培則透露,台泥早在一年前研究要自建儲能事業或透過併購方式,當時評估自建團隊需花上5年時間,投資成本更是併購NHOA的3.5倍,看準NHOA在軟體、充電樁、電池技術領先優勢,台泥希望透過併購補足技術時效性問題,目前已規劃5種產品。

加上全球各地森林大火、洪水等極端氣候,氣候變遷已危及人類的生存環境,張安平有感而發,「二氧化碳排放就是21世紀的大洪水,」如同聖經記載的大洪水與諾亞方舟的故事,即便是現在很多人都未認知到碳排放的嚴重性,但他希望台泥能夠從現在起幫地球建造「諾亞方舟」,這也是ENGIE EPS更名為NHOA(New HOrizons Ahead)背後意涵,NHOA取自諾亞方舟中的諾亞人名(NOAH),雖然拼法不同、但發音相同,是帶領人類走出災難的關鍵角色。

CO2,暖化
張安平認為,未來所有產業都會受到碳稅的影響,碳排放將變成全球性的議題,一旦美國通過碳關稅法令,中國也會響應。
圖/ shutterstock

身為排碳大戶的台泥也宣示2050年邁向碳中和,對於這個遠大目標,今年70歲的張安平看得務實,「講2050年碳中和的人,包含我在內可能到時已經不在了,但我不願意講不負責任的話;能做多少,盡力做多少,NHOA是台泥的第一步。」

張安平期待,透過台泥拋磚引玉,促使台灣產業都能往這個方面投資,唯有科技的進步與投資才有可能解決溫室氣體減量,他呼籲,「經營者不要只看數據,應多花時間多思考,如何到了2050年,地球還可以承受70億至80億人的生存。」

責任編輯:蕭閔云

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關鍵字: #電動車
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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