【獨家】檢修、交易紀錄都能上鏈! 納智捷n⁷首創綁定NFT,有哪些創新?
【獨家】檢修、交易紀錄都能上鏈! 納智捷n⁷首創綁定NFT,有哪些創新?
2022.09.01 | 區塊鏈

不用100萬新台幣就能入手電動車!納智捷(Luxgen)「n⁷」終於亮相,今(1)日上午9點正式開放預購。

這除了是裕隆與鴻海合作開發的首款電動車之外,也是台灣第一輛綁定NFT(非同質化代幣)的電動車,所有汽車的資料都會同步上鏈紀錄。納智捷做到真正將Web3概念與產業整合,可說是台灣產業的一大創舉,《數位時代》獨家專訪幕後推手,拆解納智捷背後盤算。

納智傑 NFT
圖/ LUXGEN

從兩大創新,看NFT如何結合電動車

點開納智捷電動車「n⁷」新聞稿,在文末不起眼的段落寫到:「搶先預繳千元消費者,將獲得於2022/10/20後鑄造專屬NFT的資格。」這款NFT不免俗的還是有提供賦能,包括搶先試駕體驗、優先選購權、首批交車權等等,但同時也是電動車專屬的私人車籍身份憑證

帶領納智捷NFT專案的行銷部科長韋盛偉本身就是Web3的信仰者。他深信,Web3、NFT就是未來重要商業趨勢,除了自己有在交易虛擬資產,也有關注如STEPN這類的區塊鏈遊戲。

納智捷 NFT
圖/ LUXGEN

納智捷並非台灣第一家推出NFT的車廠,8月份隨著全新跑車TOYOTA GR86的推出,TOYOTA總代理和泰汽車也發行一款NFT「GaRage 86」,結合四種不同的線下體驗賦能,如搶先試駕等等。和泰是以行銷的角度切入,跟汽車本身的關聯性並不大,這套玩法就算不使用區塊鏈技術,也能達到同樣的效果。

韋盛偉認為,他不想單從行銷角度切入,而是希望真正將加密技術與汽車產業結合。在最近這波牛市、熊市的轉變中,韋盛偉帶領團隊從技術的本質,思考如何與汽車產業結合。尤其裕隆集團除了自己造車,還有租賃、保養維修、汽車金融、能源等許多子公司,背後完整的汽車產業鏈,就是很好的切入點。

做為車籍身份憑證,可以帶給汽車產業兩大創新好處。

第一:確保汽車資料正確,提升擔保性

從電動車出廠開始,就會將原廠檢修履歷、零配件更換、事故出險、轉手交易等資料記錄在區塊鏈上,並透過汽車綁定的NFT去存取這些資料。在實務操作上,納智捷會串連保養廠的系統,每當車況有異動,系統上的資料會同步上鏈,未來也會開發一套車主、保養廠都能簡單使用的系統來驗證,甚至串聯裕隆集團汽車租賃、金融、能源等服務。

車輛送修後,修車廠會留有維修紀錄,但在二手市場轉賣時,下一個買家不一定能拿到維修數據,車輛的狀況相對沒保障。汽車綁定NFT後,車子的維修數據將被記錄在區塊鏈中,除了能保證新買家取得數據,也能確保數據不被任意修改,可作為車主或經銷商可信賴的資料來源。

納智傑 NFT
圖/ LUXGEN

第二:提升汽車價值

納智捷電動車「n⁷」雖然已經開放預購,但是最快2023年才會陸續交車,在等待期間,車主可以透過鑄造好的NFT,搶先感受「擁有」的感覺,也能在社群上跟朋友們分享。

此外,如果車主名下的是第一批出廠的車款,NFT上也會記錄這項資訊,二手市場交易時也能因為汽車批號的不同,增加轉賣的價值。

挑戰:資料挪到鏈上,車主能接受嗎?

在規劃NFT專案過程中,除了要說服內部,如何跟消費者溝通也是韋盛偉與團隊的挑戰。

過去發NFT的大多是零售品牌,顧客年齡層較低,但汽車屬於高單價商品,顧客年齡層較高,除了要讓車主接受NFT的概念,也必須設計出好用的介面,將來在維修保養或是轉賣時,所有人都可以輕易操作跟驗證。

雖然依照規劃,每一台電動車「n⁷」都會綁定一個NFT,但這並非強制性質,車主也可以選擇不要鑄造使用。缺點是汽車相關的資料、擔保性可能比較不完整,轉賣時也可能流失部分價值。

當然,維修養這些資料現在都有既有的儲存方式,不過納智捷發NFT不想淪為噱頭,韋盛偉希望這些資料紀錄的方式將來可以逐漸整合到NFT,「不希望紙本、NFT兩邊都記錄,要從雙軌(紙本+NFT)慢慢整合成單軌。」

不只汽車履歷,未來還有哪些應用?

將NFT與汽車的資料綁定,國際上也有類似案例。義大利汽車廠牌愛快.羅密歐(Alfa Romeo),今年(2021)二月發表了全球首款內建NFT數位憑證的車款Tonale。

Alfa Romeo_Tonale
義大利汽車廠牌愛快.羅密歐(Alfa Romeo),今年(2021)二月發表了全球首款內建NFT數位憑證的車款Tonale。
圖/ Stellantis

應用情境與納智捷類似,除了證明車輛的所有權外,也能來紀錄車輛保養、維修等相關數據,確保每輛車都能擁有完整的履歷,以利後續車輛進入二手市場時,下一位買家能拿到車輛現況的實際數據。

LUXGEN n⁷
圖/ LUXGEN

韋盛偉受訪時再三強調:「我們做NFT不是單次性的活動,而是長達一年以上的規劃,相關細節都會滾動調整。」

汽車履歷只是第一步,韋盛偉對NFT的玩法還有很多想像。像是車主回廠保修累積的紅利點數,之後也可以用加密貨幣的方式發行;或是汽車啟動時,螢幕上會顯示專屬的NFT樣式等等。

不同於其他品牌大多找第三方平台代發NFT,納智捷從設計到發行全部自己來。預購成功的車主,10月20日就能鑄造NFT,接著就能在錢包內收到。至於NFT發在哪一條區塊鏈上、配合哪幾款錢包,相關細節官方會在10月份對外公布。

韋盛偉表示,之後會觀察消費者與市場的接受度,若沒有意外,未來所有納智捷推出的車款(不限電動車)都會綁定NFT。

當NFT應用逐漸出圈,早已打破單純的收藏、兌換賦能玩法,走向與產業結合的新應用,納智捷在油車時代有過許多挑戰,但至少在Web3與電動車的新時代,已經踏出關鍵第一步。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #NFT
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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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