【圖解】電動車超夯,但可靠度排行墊底!油電混合車為何受歡迎?3年數據大追蹤
【圖解】電動車超夯,但可靠度排行墊底!油電混合車為何受歡迎?3年數據大追蹤

根據美國著名消費品測評類雜誌《消費者報告》(Consumer Reports, CR)最新發布的汽車可靠度排名,轎車的總體可靠表現最佳,敬陪末座、表現最差的是全電池的純電動車 (Battery Electric Vehicle,BEV) ,主因是電池組、充電與驅動系統存在部分問題,導致駕車體驗不佳。調查中也指出,亞洲汽車品牌霸榜,佔領主導地位。

《路透社》報導,《消費者報告》每年都會搜集收集消費者數據,藉此評比新車的可靠度,並預測哪些汽車會帶給車主或競爭對手更多或更少的問題。這份報告在消費者和車廠都有很大的影響力。

《消費者報告》今年搜集從2000到2022年的車型、超過30萬輛車,找出17個影響駕車體驗的問題,包含發動機、變速箱、車載電子設備等等,並為每個變數做出可靠性評估模型,有了以下的發現:

發現一:雖然上市已經很久,但轎車還是最可靠

每年都有越來越多的消費者棄轎車,轉向休旅車SUV或是大尺寸的卡車,但這次調查發現轎車的總體可靠表現最佳,平均為58分。

為何轎車可靠?優勢在於源於舊車型已經上市很久,車商有充分時間觀察問題且最佳化車體性能,例如後座娛樂系統、小型車的電動滑門等。

發現二:油電混合車便宜又省油,完勝純電動車

今年油電混合車(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的搜集數據多於以往,可靠度的表現完勝非混合式的車款。《消費者報告》汽車測試高級主管傑克‧費雪(Jake Fisher)指出,油電混合車更省油而且價格更低,最符合實際買家的用車需求。

本田HEV
油電混合車(HEV)的可靠度表現完勝非混合式的車款,原因在於油電混合車省油,又較純電動車便宜。
圖/ Honda

電動車墊底的原因?

由於全球能源轉型趨勢、各國政府的激勵和新環保法規鼓勵純電動車等因素,讓越來越多電動車上市與銷售普及,調查中電動車所佔比率較以往都多。

《CNBC》報導,美國環境保護署指出,混合或純電動車充電雖然會造成發電廠污染,但總排放量仍遠低於內燃引擎車。然而,隨著核能、太陽能和風能等清潔能源提供更多電力,電動車將變得更環保。

延伸閱讀:電動車充電1年用掉12億度電!對電網造成什麼衝擊?車主充電習慣一次看

鴻海電動車ModelC
由於全球能源轉型趨勢、環保法規的支持等,讓電動車銷售愈來愈普及。
圖/ 鴻海

對於電動車的體驗,多數受訪者表示,電動車的電池組、充電與驅動系統存在問題。費雪表示,這些問題在多款電動車中都有出現,拉低可靠度。

電動車中又以特斯拉的數據最多,特斯拉的問題涵蓋:車身硬體、轉向與懸掛系統、油漆裝飾與冷暖氣系統等,但是電池動力系統的問題很少。費雪指出,特斯拉Model X銷量下滑有助於排名上升,因為這款車存在電池系統管理的問題。

不過特斯拉是相對進步的電動車商,今年排名第19名,與去年相比進步4名。

可靠度Top10,亞洲車廠就霸占7名

今年的品牌可靠度排行榜上,豐田(Toyota)、凌志(Lexus)、BMW、馬自達(Mazda)和本田(Honda)都名列前茅,其中亞洲車廠更是遙遙領先, 前10名中有7家車商都來自日本與南韓

Toyota NFT
圖/ Toyota

這份《消費者報告》也點出,在汽車價格上漲的情況下,有94%的潛在購車者認為汽車的可靠度非常重要。

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資料來源:CR1CR2ReutersCNBCBusiness Insider

責任編輯:林美欣

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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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