巨大迎接史上最強ESG浪潮!50歲的自行車帝王,如何再搶「綠商機」?
巨大迎接史上最強ESG浪潮!50歲的自行車帝王,如何再搶「綠商機」?

從一家自行車零組件代工廠,到成為全球自行車龍頭,巨大集團今(27)日舉行50週年慶,巨大創辦人劉金標、前執行長羅祥安都出席。邁向下一個50年,巨大集團董事長杜綉珍表示,「面對極端氣候、ESG浪潮下,自行車將成為剛需,巨大準備好將攜手同業合作,掌握ESG帶來的挑戰與機會。」

巨大50週年慶
巨大集團今(27日)舉行50週年慶,巨大創辦人劉金標(左二)、前執行長羅祥安(右一)都出席。
圖/ 陳映璇攝影

週年慶上,圍繞著感謝的氛圍。劉金標感性地說,看到成為研發、創新經營的總部,跟世界充分接軌,產品受到世界消費市場的歡迎。他希望,未來的50年還要大家一起努力。

羅祥安則說,巨大從一家小工廠,到創立捷安特、Liv、momentum與CADEX四個自有品牌,「特別感謝海內外供應商,還有OEM(代工生產)夥伴一起成長」。展望未來,他提醒巨大員工「莫忘初心,與時俱進。」

發起自行車永續聯盟,拉供應商減碳、爭取碳權

對經營團隊來說,自行車產業未來十年要面對的是更嚴苛的減碳要求與複雜的國際情勢。「 50週年的今天是重要提醒,從現在到2030年可以看到自行車會有很大的變化, 」巨大執行長劉湧昌說。

過去三年在新冠肺炎疫情影響下,自行車成為大眾喜愛的休閒運動。另一方面,ESG成為企業顯學,各行各業都面臨減碳需求,為了因應2027年起,出口到歐盟產品要開徵碳邊境稅,巨大在今年發起「自行車永續聯盟(Bicycling Alliance for Sustainability,BAS)」,初步攜手33家上下游供應商減碳。更希望爭取「自行車碳權」。

巨大集團
左起為巨大集團董事長杜綉珍、巨大集團執行長劉湧昌。
圖/ 陳映璇攝影

劉湧昌指出,自行車的碳排放有8成都來自供應鏈,接下來會進行碳足跡盤查,目前生產一台自行車大約130~170公斤的碳排放量,到2030年目標每台車減碳40公斤,大約降低25~30%。

至於為什麼想爭取自行車碳權?杜綉珍說,「只是覺得不公平,為什麼電動車可以賣碳權,但自行車沒有,而且消費者騎自行車是沒有碳排放的。」不過爭取碳權還在起步階段,巨大也明白改變觀念並不容易,但她希望透過巨大的呼籲,可以讓歐盟甚至聯合國注意到。

高階自行車仍缺貨,市場「有挑戰但不悲觀」

看待疫後的自行車市場,劉湧昌不諱言,目前多數自行車公司庫存水位不低,特別是中國生產的中低階車種的庫存特別多,但台灣主攻高毛利的高階自行車仍缺貨。和疫情前相比,現在對自行車業者來說「有挑戰但不悲觀。」

電動自行車_ebike
劉湧昌不諱言,目前多數自行車公司庫存水位不低,但台灣主攻高毛利的高階自行車仍缺貨。
圖/ shutterstock

至於日前有零組件業者提到,自行車訂單雪崩式下滑、消費力也大跌的狀況。杜綉珍認為, 小廠跟大廠的訂單能見度仍有差別。 她補充,疫情後恢復正常生活,對消費者來說該買的都買,但也有人因為這三年感受到騎乘的樂趣,會需要升級車款,而台灣就是高階車款的重要生產基地。

現階段高階零組件交期太長,像是日本自行車零組件大廠shimano的高階零組件(變速器、煞車等)交期長達36個月,現在巨大就已經在下2025年的訂單,提早備料已成為常態,未來也會持續一段時間。同時巨大也會調整設計的方式來因應。

杜綉珍也分享,今年去歐洲三趟觀察到,歐洲城市很多路不准開車、限速也低,停車更是天價,紛紛鼓勵共享自行車、直排輪、滑板等,她認為自行車仍是不可或缺的城市移動工具,也是人類未來很重要的交通解決方案。

責任編輯:錢玉紘

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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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