保時捷電動跑車Mission R背後藏哪些黑科技？極速破300公里、15分鐘能充80%電力！|數位時代 BusinessNext

極速破300公里、15分鐘能充80%電力！保時捷電動跑車背後藏哪些黑科技？

保時捷發表了最新的電動跑車概念車—「Mission R 」，導入許多新材料以及新科技，未來電動車也有機會在賽車場上奔馳嗎？

0~100公里加速，只需2.5秒

過去幾年，保時捷一直致力於研發電動跑車，包括了Mission E（2015年）和Mission E Cross Turismo（2018年）等概念研究。

目前在全球量產販售（包括台灣）的電動車 Taycan、Taycan Cross Turism，在外觀以及技術上，都是以過去電動跑車的研究基礎，改良後所推出的產品，是兼具跑車靈魂的電動車，目前在台灣市場的銷售，僅次於特斯拉。

這次在慕尼黑車展IAA MOBILITY發表的概念車「Mission R concept 」，採用全新開發的兩具馬達，前軸電動馬達最高輸出功率為435 PS (320 kW)，後軸電動馬達最高輸出功率則可達653 PS (480 kW)，電池容量近80 kWh，2.5秒可完成0~100 km/h加速，極速達300 km/h。

這台車採用900V高速充電系統，以及Porsche Turbo Charging高速充電，比賽間只需15分鐘暫停休息，電力就可以從5%充電至80%，充電功率最高可達340kW。

電動車在過熱的環境中，有可能導致電池功率輸出減少，保時捷Mission R配有全新設計的電動馬達及電池，以及直接油冷系統。簡單來說，就是可以完全排除因為過熱而導致的電池功率輸出減少的降載（derating）情況。

設置多塊螢幕，讓比賽更科技

車身材料上，Mission R的車身設計，採用天然纖維強化塑膠 (NFRP) 製成，這是一種來自農作物取得的亞麻纖維，這種材質用在前擾流板、後下擾流板和側裙，以及Mission R 的內裝設計，例如：內門板、後隔板和座椅，比起過去的產品，更加注重降低碳排放量以及永續性。

內裝設計上，在方向盤中的控制按鍵中，設置了一塊顯示螢幕，方便駕駛觀測賽事間的重要數據，方向盤上方的螢幕則顯示來自外側後視攝影鏡頭和中央後視攝影鏡頭的畫面。此外，座椅右側的觸控顯示螢幕，可以查看駕駛的生物識別數據，其他內部攝影機，可用來提供即時直播畫面。

保時捷全球執行董事會主席Oliver Blume表示，除了參與電動方程式世界錦標賽（ABB FIA Formula E World Championship），保時捷也正往純電移動的領域邁出關鍵的下一步，「全新Mission R概念車，展現出我們對於電動化客戶賽車的願景，並體現了所有讓保時捷愈趨強韌的核心要素：性能、設計與永續性。」

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責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。