只要1分鐘就能充飽電, EAMEX推出電動車高容量蓄電裝置,近期可量產
只要1分鐘就能充飽電, EAMEX推出電動車高容量蓄電裝置,近期可量產

隨著環保意識抬頭電動車日益普及,但電動車的續航力短、充電時間長、電池維護成本高、充電樁不夠普及等因素,致使充電問題叢生,讓許多消費者望之卻步。

充電問題的一大癥結就在於蓄電系統,在電動車成本中蓄電系統佔比高達40到50%,目前最常被使用的是鋰電池,而鋰電池應用上最大的瓶頸在於成本高昂與充電時間漫長。

若現在有一種蓄電裝置,不需使用稀有金屬而成本低廉,最快1分鐘就能充飽電,更可達充放電3萬次以上,利用此裝置或許就能解決電動車目前推廣因為成本高昂與充電緩慢上的問題。

充放電機制示意圖
充放電機制示意圖
圖/ EAMEX

據《日本經濟新聞》報導,位於日本兵庫縣尼崎市電子零件研發公司EAMEX研發出了高容量的蓄電裝置,若使用在電動車(EV)上,最快1分鐘就能完成充電;將煞車所產生的熱能轉換成電能回收再利用的性能也高,若與鋰電池設置在相同場所的話,將可使EV的續航距離達到同等以上。

電容器是物理性充放電,鋰電池是化學原理充放電

EAMEX研發的電容器是將電子等吸附於電極表面來積蓄電力,不像蓄電池一樣是依靠化學反應來產生電能,所以充放電快速且不易劣化。

目前充電的做法如同將蓄電池將電子「推入」電極材料中,放電時是將電子從電極材料「拉出」,所以雖然相同體積能夠儲蓄較多電能,但速度便較緩慢;而電容器的電子是積蓄於電極表面,所以雖然能積蓄的電能有限,但充放電速度較快。

EAMEX研發蓄電量為鋰電池四分之一 但體積為三分之一、動能回收效率10倍、成本減半;EAMEX所研發的電容器是將離電池的正極替換成名為「聚苯胺」的特殊導電性高分子來使用。可以有效率地吸附鋰離子。試驗品可在1到3分鐘充飽電,並反覆充放電達3萬次以上。

所能夠蓄電的容量為體積每公升50瓦,約為一般EV用鋰電池的四分之一,但電阻低所以充放電時幾乎不會產生熱,所以不需電池所需的散熱裝置,因此在相同的容積下可放入3倍電容器。
另外,將熱轉換成電能回收再利用的「回收效率」是電池的10倍,綜合這些特性,若使用在與鋰電池相同的設置場所,便可將EV的續航距離延長至同等以上。

材料方面不使用稀有金屬的鎳與鈷,安全控制電路也不需太複雜,所以製造成本將可減半。

EAMEX將於8月推出試作品,並於近期開始量產,除了EV外也有許多廣泛用途。根據OKI創新推進中心資深專家小田高廣表示:「預定將導入作為機器人的電源與可再生能源的蓄電使用」,且透過從5年前起與EAMEX的驗證試驗,已確認過運轉上的穩定性。

參考資料:日本經濟新聞TDK

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #鋰電池 #電動車
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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