住友橡膠打造電動車平台服務,用輪胎分析路況、提高效率與道路管理
住友橡膠打造電動車平台服務,用輪胎分析路況、提高效率與道路管理

目前全球正在迎接電動車、自動駕駛等100年1次變革期的汽車業界,住友橡膠工業正在努力培育以從輪胎所取得的各種資料為基礎的新業務,將有助於提升汽車的安全性、能源效率、道路管理等,計畫將其打造成未來汽車不可或缺的新技術,今後將不僅止於對汽車製造商提供輪胎的供應商,也將發展成掌握基礎技術的平台企業。

「希望達成讓所有汽車都採用,就像是『Intel inside』般的狀態」,住友橡膠執行董事西口豪一鏗鏘有力地說明的是目前研發中名為「SENSING CORE」的獨家軟體技術。

活用25年輪胎分析技術,推出可提升安全性、減碳高能效服務

SENSING CORE可以取得與道路接觸的輪胎的旋轉速度與承受負重等資料,例如表示道路是否容易打滑的摩擦係數,便可以從汽車的速度與輪胎旋轉速的關係算出,並且由於能夠取得胎壓數據,所以不僅能夠提升汽車安全性,也可以提出有助於減少碳排或提升能效的駕駛方案,隨著自動駕駛不斷發展,如此資料的重要性自然也將與日俱增。

搭載了SENSING CORE的汽車如何提升安全性能呢?今年4月在位於茨城縣城里町的日本汽車研究所(JARI)測試中心,舉辦了發表性能的試乘會。

藉由荷重與胎壓分析,將可更精確地計算電動車剩餘電力與續航距離
藉由荷重與胎壓分析,將可更精確地計算電動車剩餘電力與續航距離
圖/ 住友橡膠

為了進行實驗,設計成讓實驗車進入預先設定好摩擦係數極低的道路,當車輛繼續往前進100公尺處為煞車幾乎無法起作用的光滑路線狀態時,奔馳在測試道路的客車車內便響起「路滑注意」的聲音提醒,且車內銀幕所顯示的前進方向道路也會變成紅色。

之所以能夠進行警示,是藉由共享取得先前經過此處的其他客車所提供的「路滑」數據。

住友橡膠的業務負責人表示:「自動駕駛藉由警示,也將能夠在進入此種道路前便先減速或停車,來採取預防措施」。

不需另外安裝硬體,可對應各廠牌車輛與輪胎的軟體服務

不需要安裝感測器或電池等物理性零件,只要在車用電腦上安裝軟體就可以使用,最大的特徵是不分廠牌,可以對應所有的車輛與輪胎,預定將於2024年對汽車製造商授權販售,社長山本悟也意氣風發地表示:「要將SENSING培養成下一個主力業務」,預估在2030年前可達每年100億日圓以上的獲利。

住友橡膠之所以如此急著培養數據業務,背景因素就在於主力的輪胎業務市場環境越來越險峻。

警示駕駛前方100公尺處路滑
警示駕駛前方100公尺處路滑
圖/ 住友橡膠

數據商務開發新商機,成為次世代不可或缺的企業

2022年12月的輪胎獲利為與前期相比減少23%的320億日圓。日本國內市場也由於汽車銷售的趨緩達到飽和程度,在北美等商機蓬勃海外市場,則有韓國Hankook、中國中策橡膠、台灣正新橡膠等主打低價的新興競爭對手崛起,陷入市佔率保衛戰中。

日本國內第一名的普利司通已改採2030年前將市售汽車輪胎的9成改成電動車款式,橫濱橡膠也發表併購瑞典農機用輪胎企業的消息,看得出日本大型企業也在推動業務結構改革,朝確保穩定獲利的產業方向轉換。

在如此環境下,住友橡膠鎖定的是成為次世代汽車產業中不可或缺的企業之一,那便是藉由從與道路唯一相接的零件輪胎取得所有數據,實現兼具供應商與平台企業的角色。

社長山本悟指出:「數據商務不會僅限於汽車產業,透過與道路管理者的合作,也可能跨足社會基礎建設的維護」。住友橡膠正以數據為起點乘上變革期汽車業界潮流,尋求未來的活路。

參考資料:日經住友橡膠住友橡膠
責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #電動車
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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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