一場晶片荒顛覆電動車供應鏈!福斯集團總裁:掌握兩大關鍵才能彎道超車
一場晶片荒顛覆電動車供應鏈!福斯集團總裁:掌握兩大關鍵才能彎道超車

電動車可說是未來10年最具爆發性的產業之一,《勤業眾信》預估,全球電動車總銷量將從2020年的250萬輛,成長到2030年達到3,110萬輛。德國的福斯集團身為全球汽車龍頭,旗下的奧迪、保時捷等品牌都順應這股熱潮,在全球市場推出量產的電動車產品。

對所有國家或是品牌來說,電動車技術的發展,攸關未來10年競爭力,特別是在電池、充電這兩項關鍵挑戰上。

挑戰一:電池技術成關鍵

今年7月,福斯集團在線上媒體活動指出,目標在2030年,燃油車、電動車款,與軟體服務獲利將持平,並在 2040 年達到全部生產電動車的目標。

福斯集團暨台灣奧迪總裁Matthias Schepers,在今(28)日登場的《未來商務線上年會》中提到,今年第一季,福斯集團交車佔比中,電動車達2.5%。「做出以電力驅動的汽車」這個目標相當明確,Matthias Schepers認為,這不單是集團推出新的產品,而是「整個生態系、供應鏈都要動起來。」

Matthias Schepers
福斯集團暨台灣奧迪總裁Matthias Schepers認為,電動車的發展,是整個生態系、供應鏈都要一起改變。
圖/ VOLKSWAGEN GROUP

不過,全球各國因應疫情所採取的封城、分流工作等措施,導致全球供應鏈出現供貨不及、貨物塞在港口等狀況。汽車產業受到的影響特別深,尤其隨著電動車需求增加,車用晶片、電池的短缺,影響了車廠的生產進度。

今年以來,包括特斯拉、小鵬、蔚來等電動車大廠,都提到了同一件事情——電池荒,這也將成為2021年下半年電動車產業的大挑戰。

扮演動力核心的「電池」是維持電動車競爭優勢的關鍵。就成本結構來看,光是電池就占了30~35%,其次是驅動系統20~25%,也就是說超過三分之一的電動車成本,來自於動力電池。

去年二月,奧迪暫停比利時工廠生產電動車e-tron,官方當時解釋是出於「供應鏈問題」,但未細部說明原因,業界推測可能是因為負責供應電池的 LG 化學供貨出現狀況;捷豹(Jaguar)同樣也因為電池供貨出現問題,導致電動車I-PACE面臨停產。

根據全球新興能源市場調查機構SNE Research預測,全球電動車電池的需求,2023年會達到406千兆瓦時(GWH),但是電池供應預計只有335千兆瓦時(GWH),落差約有約18%,而到了2025年,落差恐怕將擴大到約40%。

可以想見,電池資源的爭奪,將成為競爭關鍵,車廠必須找出解方,才能缺保經營沒問題。

Matthias Schepers就談到,在燃油車時代,許多零組件都是分配給不同的供應商生產製造,在電動車時代,關鍵技術需要掌握在自己手中,而不是像以前都分出去,「汽車的供應鏈也正在改變。」

今年三月,奧迪執行長杜斯曼(Markus Duesmann)就說,預計在2023年,要在歐洲建造六座電池工廠,還要投資資120億歐元,研發新能源產品。福斯集團也預估,到了2030年,電池、充電技術,將會是集團新事業的兩大技術重點。

自己做電池,除了可以進一步壓低汽車製造成本,也能把關鍵技術握在手中,確保生產、供貨順利。

挑戰二:電動車要普及,充電規格先統一

台灣是非常適合推廣電動車的國家,Matthias Schepers認為,理由包括台灣城鄉距離短、人民對新科技接受度高,以及基礎建設佈建容易等。

電動車的普及需要靠建造新的充電設備,用戶的習慣也要改變,「這需要充電站相關業者、政府、電動車廠彼此合作。」Matthias Schepers說。

目前國際上,電動車快充規格,包括:特斯拉自有規格 (Tesla Proprietary Connector, TPC)、日規CHAdeMo、歐美紐澳常用的通用規格CCS1/CCS2以及中國大陸的GB/T。

規格五花八門,公共的快充站如果要能滿足多數人需求,勢必需要制定一個通用的規格,工研院最近就聯合50家充電廠商,建議政府採用歐美常用的快充規格「CCS1」(Combined Charging System 1),預計未來台灣的公共快充,也會採用此規格。

Audi
電動車需要靠電力才能運作,因此需要建造新的充電設備,用戶的習慣也要改變,「這需要充電站相關業者、政府、電動車廠彼此合作。」Matthias Schepers說。
圖/ Audi

「我們認為這是正確的事情,太多標準的話,消費者會很困惑,因此政府的投入非常重要。」Matthias Schepers說。

但是只靠政府的力量,充電站再怎麼蓋都蓋不夠,業者的投入,也能讓充電環境更友善。奧迪目前開放自家的快充站點,不限廠牌與車種,只要是採用CCS1規格的電動車都可以來充,是目前全台唯一這麼做的車廠。

「雖然充電是要收費的,卻可以把快充站變成如加油站一樣便利,」Matthias Schepers認為,透過政府與民間的相互合作,才能讓台灣充電基礎設施,大步邁進。

責任編輯:錢玉紘

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終結 AI 失敗魔咒!Data-DI 以 No Code AI + AI Landing 助企業效率革命
終結 AI 失敗魔咒!Data-DI 以 No Code AI + AI Landing 助企業效率革命

生成式 AI 席捲各行各業,但企業導入後「開局精彩、落地失敗」的情況卻屢見不鮮。由於技術與業務脫節、導入週期冗長、人員無法操作等問題,許多專案難以發揮預期效益。2019 年成立的 Data-DI Solutions 看見這樣的斷層,提出「No Code AI + AI Landing」雙軸策略,專注解決企業在導入過程中的落地困境,協助中大型企業以可控成本與快速周期完成導入,帶動實際營運成長。

AI Landing,陪跑企業落地應用

「AI 不是萬能,要能發揮效益,企業必須先有系統化的資料與數位化流程。」Data-DI 解決方案顧問包威棣指出,許多企業導入生成式 AI 時,往往高估技術能力,卻忽略自身基礎建設與後續驗證的重要。AI 若要優化效率,前提是企業先具備穩定的資料與流程架構,否則就像在沙地上蓋屋,難以長久。

Data-DI 的解法,是以「AI Landing 陪跑計畫」協助企業跨越導入瓶頸。顧問團隊從需求定義、流程設計到上線驗證全程參與,協助釐清問題、建立可驗證的導入路徑。透過系統化的四步驟流程,企業可在五週內完成導入,並逐步培養內部使用習慣與評估機制。

包威棣以汽車集團的案例說明,Data-DI 透過 16 小時工作坊,讓員工實際參與 AI Agent 的設計與測試,最終使流程時間縮短三成。「當員工親眼看到效率被釋放,信任與採用意願自然就會提升。」他說。

Data-DI
Data-DI 解決方案顧問包威棣。
圖/ Data-DI

創立六年來,Data-DI 以顧問式導入模式深耕企業市場,創下 90% 續約率與 120% 續費率,反映其服務在導入成效與信任關係上已獲市場驗證。

AltaBots.ai,實現 No Code 的 AI 應用

若說 AI Landing 解決的是導入成功率的問題,那麼 No Code AI 則打開了使用門檻。包威棣指出,過去 AI 專案常由工程師主導,但技術懂架構、不懂業務;業務懂需求,卻難以轉化為程式語言。「AI 要真正落地,就必須讓最懂現場的人能自己動手。」

因此,Data-DI 推出企業級 No Code AI Agent 平台 AltaBots.ai,即使非技術背景的人也能在拖拉介面中建立 AI 應用。該平台內建超過百種模板,涵蓋客服、行銷、營運與數據分析等場景,並支援主流大型語言模型串接與負載平衡,也協助企業控制 LLM token 成本。

包威棣強調,No Code 的價值不僅是節省開發時間,更在於「讓 AI 民主化」。業務人員最熟悉顧客與流程,當他們能自行建立並驗證 AI 應用,技術就不再是難以摸索的黑盒子,而能持續被優化與調整。Data-DI 也因此打造企業級 AI Workspace,讓團隊能共享應用、協作優化,使 AI 從個別專案進化為組織文化的一部分。

Alta.DI,從客服到行銷的整合式 AI 引擎

Data-DI 的另一核心產品 Alta.DI,則將 AI 能力延伸到顧客服務與行銷前線。平台整合 LINE、Facebook、Instagram及網頁對話框等多通路訊息,協助企業處理大量客戶互動。系統採用 RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術與 AI 反問機制,能理解語意並即時優化回覆,避免錯誤生成或資訊不一致。平均來看,AI 可處理高達八成重複問題,搭配 AI Copilot 工作台進行自動派單與知識優化,整體客服效率可提升約五成。

包威棣舉例,旅遊業者在旺季期間客服需求暴增,AI 能即時回覆行程、簽證或退改政策等常見問題,真人客服則可專注於客訴或特殊情境處理。日本社交平台客戶的例子更為明顯,過去近半人力都用於回覆重複問題,導入系統後有八成以上由 AI 自動應答,客服人員得以轉向更具價值的溝通。

與傳統 Chatbot 不同,Alta.DI 不是依賴關鍵字或預設選項,主要靠理解自然語言與上下文意圖;另外,也有 AI 標籤功能,例如偵測到詢價行為時,AI 能自動加註標籤並轉交真人客服報價,讓轉接更即時、更精準。

Data-DI
Data-DI 解決方案顧問包威棣指出,AI 導入必須與企業策略連結。
圖/ Data-DI

「企業要做 AI 轉型,首先要讓決策者有信心。」包威棣強調,這些案例也顯示,AI 導入必須與企業策略連結;當企業看見實際成果,不僅決策者會更有信心,也才有機會進一步培養組織內部的使用習慣。

他觀察,2024 年後企業對 AI 的信任度明顯提升,越來越多公司願意編列預算,嘗試讓 AI 與營運流程深度結合。因此,Data-DI 也鼓勵企業採取「小步快跑」策略,從具體場景驗證成效,再逐步擴大應用。

展望未來,他也以「整合」與「習慣」兩個關鍵字描述企業級 AI 的方向。整合,意味著 AI 不再是外掛工具,而要嵌入既有工作流程;習慣,則代表使用者的信任逐步養成。「當員工真的習慣使用 AI,產出自然會更好。AI 和人的關係也將從輔助變成共學。」

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