電動車零件輕量省電化,元創精密發表導光式車燈光源模組、獲自行車廠訂單
電動車零件輕量省電化,元創精密發表導光式車燈光源模組、獲自行車廠訂單

汽車零組件大廠元創精密車業25日發表導光式車燈光源模組,可用於LED超薄汽車車燈總成,也能應用於機車及自行車市場,其中已經針對後者開發內崁式頭燈,取得知名品牌電動自行車下一世代的電動自行車車燈訂單,將於2022年第一季開始出貨。

元創精密產品線主要分兩大事業體:車用顯示器光學射出件及車身金屬沖壓件,元創集團自2017年投入車用光學LED車燈透鏡技術,開發車用照明車燈總成產品,已經成功研發出具有高LED使用效率及微小體積的光源專利架構,並於2020~2021年取得「車用照明裝置」及「導光柱結構」發明專利。

元創精密表示,產品已完成產品規格驗證、車用照明 PES 模組設計及製造ISO9001:2015 驗證等資格,具備LED能量使用效率高、耗電量低、頭燈體積小型化及具成本優勢等特性,非常有利於電動車省電節能的使用。

車燈1.jpg
導光式模組車燈能將路照光集中提高亮度。
圖/ 元創精密車業

對於新品效能,元創精密解釋,新的導光式車燈光源模組顛覆目前LED頭燈反射折射原理,以集光投射式頭燈系統結構,透過LED光學與導光體的組合,取代傳統的折射鏡模式,這項產品需具備LED光源的光學設計能力及超精密加工技術能力。

機構面,除光學技術需達成LED光線全反射的高效率光學集光效果,結構設計也可大幅簡化機構與零組件數量,達到車燈體積小型化及降低成本。集光式照明光源模組出光效率高達82.4%,車燈透鏡(Lens)開口可配合汽車造型將其Lens縮小至1.6公分,形成超薄型車燈總成產品。

元創表示,LED超薄汽車車燈總成在機車及自行車市場也已有成績,看好臺灣機車每年銷售約100萬輛,而全球市場規模上看5,800萬輛,機車車燈方面,已開發小型化遠近燈光源模組,並已經通過機車車燈D規格認證。

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位於台中總部大樓。
圖/ 元創精密

自行車車燈方面,已開發自行車內崁式頭燈,且符合德國K-mark法規,取得知名品牌電動自行車下一世代的電動自行車車燈訂單,將於2022年首季開始出貨。

臺灣為全球自行車最大出口國,近年來臺灣自行車整車出口台數約200萬輛,維持穩定,但在消費習慣改變及電動輔助自行車的性能提升下,自行車照明視覺信號設備出口值連續3年成長,2019、2020及2021年1~7月分別為631萬美元、1,242萬美元及1,160萬美元,年成長87%、97%及121%,呈現高速成長。

從LED導光板轉型,6年前跨入車用市場

台中是台灣汽車零組件供應鏈大本營,元創精密也位於台中,1983 年成立,最初從事塑膠模具開發及塑膠零件製造與銷售,後於 2006 年建立專業光學設計、檢驗與製造團隊,跨入背光模組零組件產品領域,生產 LED背光源高輝度薄化導光板。

2015 年集團轉型全面朝向車用產品發展,除將原有消費性電子產品使用導光板轉型為車用導光板、LED 車用頭燈透鏡等產品,於2018年也正式投入車用金屬沖壓、焊接部品件及車用產品模具等市場。

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元創精密也做汽車金屬精密加工,圖為車體骨架。
圖/ 元創精密

元創在車用光學、金屬沖壓、焊接部品件方面,積極鎖定中國發展,目前生產基地已跨入湖南、湖北地區,服務的車廠品牌客戶包含上汽大眾汽車、北京汽車集團、東風日產、鄭州日產等合資與自主品牌一線車廠。

今年車市雖因車用晶片短缺、中國金屬材料價格上揚等問題受到影響,但對明年,元創對新車銷售市場發展持樂觀態度,預計2022年全球汽車銷售量恢復到9,304萬輛,且新能源車滲透率會逐年提升。

關鍵字: #電動車
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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