郭董花4年結親夏普!鴻海如今靠速度取勝,如何吃下日廠主導數十年的電動車新市場?
郭董花4年結親夏普!鴻海如今靠速度取勝,如何吃下日廠主導數十年的電動車新市場?

2016年4月,時任鴻海董事長郭台銘歷經四年追求後,終於在大阪與日本夏普簽署投資協議,正式入主這家日本百年家電大廠,是當時台灣金額最大外國企業併購案,也是極少數日本大企業被台資入主的案例。

2019年6月,郭台銘交棒給劉揚偉,隔年劉就提出鴻海的3+3中期成長策略,其中之一就是要運用鴻海操作嫻熟的消費電子代工模式及全球供應鏈管理經驗,集重兵發展電動車。

時間轉到2022年2月,鴻海與泰國國家能源集團PTT的合資企業Horizon Plus成立,其位於泰國東部經濟走廊的電動車(EV)工廠預計今年中開始建廠、2024年投產,準備從東南亞最大汽車市場的泰國做起,未來行銷整個東南亞。

從郭董交棒給劉董到現在,才過了不到三年。

這或許意味,鴻海將再度發揮速度優勢,打敗決策速度牛步的現有日本車廠,在電動車的全球大浪潮下,先一步攻下東南亞的全新EV市場。

「日廠在電動車投資及合作夥伴上的決策,一直很慢」

Model C
圖/ 侯俊偉

「日本汽車製造商在東南亞是優先推油電混合車,而且日廠在電動車投資及合作夥伴上的決策一直很慢。」

這句話不是出自鴻海集團或泰國PTT的高層,而是出自長期觀察東南亞製造業發展的日本重要產業研究機構、野村總合研究所泰國分公司的資深研究員山本肇。

以泰國為主的東南亞汽車市場,數十年來都由日廠主導,為何以消費電子產品代工的鴻海,有機會打開本地全新的電動車市場?

泰國目標「30@30」 國營石油巨擘PTT挑大樑 找上鴻海合作

根據日本經濟新聞報導,原因大致有以下幾個:

  1. 泰國希望到了2030年,電動車產量要佔整體汽車產量30%,這項目標就是由PTT負責執行。

去年5月底鴻海宣布,與PTT簽署合作備忘錄,目標是共同為泰國電動車產業建立以生產EV和提供關鍵零部件為主的開放平台。該平台的軟硬體服務對象,將面向泰國所有汽車業者,協助它們在泰國和東協市場加速生產及銷售電動車的生產和銷售。

去年8月PTT執行長Auttapol Rerkpiboon表示,這項合作是PTT重要里程碑,在未來能源時代,特別是交通運輸和移動產業變化下,將加速PTT掌握永續增長的EV價值鏈。

他認為,與鴻海合作將有助汽車產業達到生產品質目標,也符合全球永續標準,並幫助泰國成為亞洲的電動車製造中心,同時也響應泰國政府的減碳政策,擴大電動車產量以減少排放量。

  1. PTT旗下電動車子公司Arun Plus執行總監Ekachai Yimsakul接受日經採訪時表示,雙方合資公司Horizon Plus將把鴻海的手機代工模式運用至汽車業,該合資公司將以台灣開發的軟體及平台,在泰國為品牌商製造整車,首發客戶將是中國的合眾汽車。

他說明,汽車品牌商與製造商共用汽車工廠,不論在支出及時間都能省下更多。

報導提到,合眾汽車不僅計劃在泰國生產右駕車,也希望把右駕車出口至印尼及馬來西亞。

  1. 泰國長期是東南亞的汽車製造重鎮,日本Toyota、本田等大廠在泰國生產汽車已有數十年,建立了相對完整的垂直供應鏈,但電動車需要的零組件只有傳統汽車的一半,組裝也更容易,因此在水平供應鏈整合的可能性更高。

Ekachai Yimsakul表示,PTT已經有集團內其他事業投入電動車電池及充電樁等相關硬體,並希望本地的汽柴油車零件供應商加入電動車的行列,建立本地的電動車生態系。

鴻海電動車在曼谷車展亮相 打響在東南亞名聲

鴻海旗下鴻華先進打造的Model C電動休旅車及Model E電動車,3月底在第43屆泰國曼谷國際車展亮相,其中Model C獲頒發「最佳節能休旅車獎」,Model E以科技創新獲頒「最佳概念轎車獎」,意味鴻海血統的電動車已在東南亞打出名號。

鴻海劉揚偉董事長與Model C車款,是以電動車開放平台打造的首款車型,定位上為純電本質最適化SUV
圖/ 鴻海

去年8月底鴻海董事長劉揚偉透過視訊,在泰國曼谷舉行的年度能源產業會議「亞洲能源未來」(Future Energy Asia)中做專題演講時表示,鴻海與泰國國家石油公司(PTT)的電動車合作案,可望為當地創造工作機會、帶動經濟成長,並形成在地的電動車供應鏈。

「到了2025年,我們的BOL(build、operate、localize;生產、營運及在地化)模式將創造工作機會、激勵產業成長,並形成本地的供應鏈及標準。預期到那時,合資企業可以幫助泰國政府達到「30@30」的政策目標。」

「同時,它(合資公司)會成為泰國頂尖的EV企業,並在泰國IPO。」

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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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