納智捷n7規格亮相,承諾百萬元內入手!如何搶吃電動車5成市占?
納智捷n7規格亮相,承諾百萬元內入手!如何搶吃電動車5成市占?

作為台灣汽車自主品牌的納智捷,醞釀一年時間,今(20)日選在三創生活園區盛大舉辦品牌日,換上了新品牌識別,宣布LUXGEN將重新出發。

從先生嚴凱泰手中接下經營棒4年來,裕隆集團執行長嚴陳莉蓮提到,過去納智捷投入很多資源,雖然碰到困難,但只要勇敢面對問題、解決問題,納智捷將在新能源時代重新出發,並宣布全新電動車納智捷N7預計明年底上市。同時透過裕隆集團旗下各事業體串聯成移動服務生態系。

裕隆集團執行長嚴陳莉蓮
納智捷品牌日上,嚴陳莉蓮摘下招牌眼鏡,身穿黑色裙裝,腳踩紅色高跟鞋,以新造型亮相。
圖/ 納智捷

納智捷N7規格出爐!標準版承諾百萬有找

「n⁷對納智捷而言,不只是一台新車,代表納智捷新起點的開始,象徵裕隆朝數位化、開放化及新能源化的願景,」嚴陳莉蓮這麼說,可以看出她對n⁷的重視,甚至結束致詞離場前,拉高音量喊:「謝謝大家的支持!」

納智捷N7在短短兩天內,創下1.5萬張訂單,18日又開啟第二波預購,同樣在兩天內累積8千張訂單,預計第二波會在10/23截止。納智捷董事長兼總經理左自生承諾,「 對於首批的n⁷車主,不管現在原物料怎麼漲,都可以百萬元入手標準版n⁷ 」。

會中,左自生也公布納智捷N7車系未來為滿足不同類型消費者所規劃的產品進程:

  • 單電機版本:價格親民,標配ADAS LV2+先進輔助駕駛系統、充電一次就可以從台北開到高雄的420公里續航力,以及手機鑰匙等次世代科技。
  • 長里程版本:續航里程達到700公里,體驗純電旅程自在暢遊。
  • 雙電機版本:零百加速只要3.8秒、釋放純電潛能熱血駕馭。
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納智捷n⁷價格上,標準款100萬以內,長里程版本約130萬元。
圖/ 納智捷

價格上,納智捷N7標準款100萬以內,長里程版本約130萬元,性能版則未定。車主最關心的交車時間,預計明年底交車,左自生表示,「第一批1.5萬張訂單,目標兩至三個月可消化完畢。」他進一步說明,過去裕隆興盛的時候,每月可生產1萬台汽車,產能一年12萬台不是問題。

延伸閱讀:【圖解】從納智捷n7爆單背後,看懂鴻海電動車大夢

但在價格上,左自生坦言,「近期汽車原物料、晶片、鋰礦成本上漲,超過10~20萬元,」因此若以現在電池的價格,納智捷N7百萬有找的售價,肯定是「虧錢賣」,但他認為,電池的問題會慢慢緩和。

品牌日上,宣告納智捷從單純的汽車品牌,升級成為智慧移動的服務品牌,要為消費者帶來以尊榮會員制為核心。包含透明便利的D2C(Direct to Customer)服務模式、能無壓力自在賞車的全新體驗館、解決里程焦慮的里程安心計畫及結合Web 3.0、提升愛車二手價值的的NFT數位車證等創新服務,為新能源產品打造完整的智慧移動服務體系,但相關細節仍待之後說明。

目標拿下電車5成市占,站穩腳步後布局外銷

至於鴻海科技日上亮相的Model B、Model V,未來是否也會掛納智捷的品牌?左自生透露,「Model B機會比較大,但還需要等規格、價格成本掌握比較清楚後,明年下半年才會公布;至於電動皮卡Model V,還在跟鴻海的商用車團隊洽談中。」

Model B
左自生透露,Model B掛納智捷品牌機會較大,但還需要等規格、價格成本掌握比較清楚後,明年下半年才會公布。
圖/ 陳映璇攝影

在n⁷的加持下,重新出發的納智捷,跨下海口喊出2024拿下台灣電動車5成的市占率。左自生表示,「 過去納智捷老被批評品質不佳,這次n⁷不會,接下來2~3年將公司調整體質。

目標2025年朝向外銷,他也說,納智捷不會只考慮鴻華的設計,將來會有很多的合作夥伴機會,發展上有無限的可能。

鴻海3年發表5輛新車,鴻海、裕隆怎麼分工?

外界也很好奇鴻海、裕隆的分工關係,這要先從雙方成立的合資公司「鴻華先進(Foxtron)」說起。其內部成員多數來自裕隆旗下整車研發中心「華創車電」,華創車電擁有近20年在汽車底盤平台設計能力和經驗。

因此先前在鴻海科技日亮相的電動大巴Model T、電動休旅車Model C、豪華旗艦轎車Model E、跨界休旅車Model B都是鴻華先進所打造;而最新的電動皮卡Model V則是鴻海本身的商用車團隊打造。

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左自生指出,與過去相比,鴻華先進開發車輛的速度快三分之一、開發的費用也降低20~30%。
圖/ 陳映璇攝影

鴻華先進不只擁有豐富的造車底蘊,再結合鴻海發起的MIH電動車平台,透過模組化、標準化來造車,左自生表示,「與過去相比,開發車輛的速度快三分之一、開發的費用也降低20~30%。」

鴻海擅長的是垂直整合,提供三電、半導體、軟體平台,但是馬達怎麼跟煞車做匹配,「這就是水平整合,也是裕隆擅長的,雙方的合作就是強強聯手。」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #裕隆 #電動車
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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