中國和台灣都要拿第一
中國和台灣都要拿第一
2003.01.01 | 人物

「不要以為在台灣成功,到中國大陸就會成功;但若在台灣做不成功,去大陸就一定不會成功,」問及去中國的投資經驗時,目前是裕隆集團主要舵手的嚴凱泰斬釘截鐵如是表示。
當大家都只把焦點放在裕隆的大陸行時,嚴凱泰從沒忘記必須維持自己的台灣優勢,「裕隆在台灣的成功模式與研發經驗是根本,」他指出,經過重新定位,轉虧為盈的裕隆汽車,已跳脫過去純粹幫日產汽車(Nissan)的組裝代工模式,如今裕隆的亞洲技術中心,已成為日產研發體系的重要一環。
轉變,來自於國際汽車產業趨勢與台灣市場的壓力。

**壓力下的創新模式:水平事業群

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第一道壓力來自1998年以來國際大車廠的合併狂潮,「400萬俱樂部」就是描述當時若年產量未達400萬輛,就難以生存的殘酷現實。擔任裕隆汽車執行副總經理,同時也擔負汽車水平事業群橫向連結重任的陳國榮分析,目前世界六大車廠已佔有全球84%的佔有率,「大才能生存」趨勢,讓根植於台灣彈丸之島的裕隆汽車,必須想辦法讓自己在汽車產業的國際分工體系中,取得一席之地。
第二道壓力,則來自台灣汽車市場的衰退。10多年前,台灣整體汽車市場規模有57萬台,而去年卻已降至34萬,因此裕隆要靠汽車領域持續壯大,除了走中國、東協等國際化策略外,勢必不能只靠汽車本業。元大京華投顧汽車產業研究員張世澤分析,汽車零件與維修等周邊產業,毛利率比製造銷售汽車高出兩、三倍以上,絕對是個潛力雄厚的市場,而裕隆針對此衍生出的新經營模式,就是以「多元聚焦」為策略的汽車水平事業群。
「100年來,從未有車廠提供移動過程的解決方案,這是一個機會點,」陳國榮以推出才半年的水平服務TOBE服務為例,就是從解決車主憂慮的面向出發,承諾在TOBE系統平台的保障下,若汽車失竊、被拖吊、未能提醒車主超速照相,或是救援服務來得太晚,費用均由裕隆支付,甚至車輛維修期間還提供代步車服務車主;甚至還在此平台上附加生活育樂的元素,如提供車主餐廳食宿、生態旅遊導覽,甚至解決金流問題,車主可直接在車上預定美食名產或住宿。
從經濟學角度來看,裕隆的水平事業可說是跳脫「規模經濟」(Scale Economy)走向「範疇經濟」(Scope Economy)明顯實例。規模經濟強調「規模大就是美」,重點在產品市場佔有率;而範疇經濟強調的則是「消費者的完整經驗才是美」,講求個人(或消費者錢包)的佔有率,為了提供更多與「汽車生活」相關的服務,明年將陸續於新店、新莊成立汽車城市旗艦店(AutoCity),打造如汽車百貨公司的場所。
這些與「行」相關的種種研發,是裕隆近年一直強調的「移動價值鏈領導者」呈現。在陳國榮的詮釋中,這屬於「生活產業」一環,過去從沒有一家國際車廠願意在此做細緻研究,「大車廠都朝汽車行動辦公室的e化角度切入,而裕隆做的是與移動生活相關的研發,」陳國榮認為,這個移動價值鏈經營得是否成功,是裕隆得以與其它國際車廠產生差異,把自己與國際汽車分工體系勾得更緊密,也是未來是否能把經驗複製至中國大陸的利基。

**以台灣優勢佈局中國大陸

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中國,是現在外界最看好裕隆爆發力的地方。
嚴凱泰認為,台灣最好的能力,是知道如何與世界級的大企業合作。他表示,早在1978年中國大陸開放以後,裕隆就發現自身的優勢在於與外國車廠的互動,以及將產品在地化、添增附加價值的能力。
至於中國佈局的下一步,嚴凱泰則認為對的產品、對的合作夥伴以及好的銷售通路管道,是維持競爭力不墜的三個關鍵。
如與國際其他車廠相較,由於集團與中國領導階層有深厚淵源(中國全國人大副委員長吳階平為嚴凱泰舅舅,前中國國家副主席榮毅仁為集團董事長吳舜文姐夫),裕隆集團在中國大陸最大的優勢是,不僅擁有「製造」資格,更多了一張得以掌握「銷售通路」的許可牌照,若再加上其他的汽車周邊如中古車、保險、貸款融資執照,難怪中概收成股中,裕隆是最具爆發力的閃亮新星。
從紡織起家,以汽車產業為核心,再加上朝高科技投資延伸的裕隆集團,是國內前10大企業體。在全球未來景氣混沌,企業以保留現金為上策的經營環境下,俯瞰裕隆版圖,過去5年,或許為你所忽視,未來10年,卻絕對值得你定眼注目。

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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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