EV、BEV、PHEV代表什麼？純電車、油電混合車有何不同？電動車名詞一次看懂|數位時代 BusinessNext

在全球減碳的風氣下，各大車廠都在研發 EV 電動車，媒體也時常討論電動車的未來。其中又分為： EV 電動車、BEV 純電動車、 HEV 油電混合、PHEV 插電式混合動力車…等名詞常常把人搞得一頭霧水，究竟差別在哪裡？

《數位時代》一次整理解釋這些名詞，讓你能快速了解它們之間的差異。

EV（Electric Vehicle）：電動車

EV（Electric Vehicle）為電動車的統稱，以往都是純電車才會冠上 EV ，但基本上只要配備電動馬達系統的汽車都可以稱為是 EV 電動車。

在這波電動車熱潮中，電動車大廠特斯拉（Tesla）可說是首要主力玩家。

特斯拉在2020年首次繳出全年獲利的成績單，市值在2021年飆破7,000億美元，不但超越了豐田（Toyota）、福斯（Volkswagen）、日產（Nissan）、現代（Hyundai ）、通用（General Motors）、本田（Honda）、飛雅特克萊斯勒（Fiat Chrysler）、福特（Ford）、寶獅雪鐵龍（PSA）等「9家車廠的市值總合」，更擠進全球企業市值排名前十，讓執行長伊隆．馬斯克（Elon Musk）躍居全球首富。

BEV（Battery Electric Vehicle）：純電動車

BEV（Battery Electric Vehicle），指的是純電動車，也就是指電池供電的車款，特斯拉是 BEV 的代表車款，也有人把它稱為「Full Electric Vehicle （FEV）」。

BEV 純電動車的設計沒有引擎、不需要油箱、也不用考慮進氣及排氣系統，加上車輛本身不會排放廢氣，不會有空氣污染，因此近年來許多車廠都在研發推出 BEV 純電動車，例如：賓士、BMW、Lexus、Toyota等等。

HEV（Hybrid Electric Vehicle）：油電混合動力車

HEV（Hybrid Electric Vehicle），是指油電混合動力車，其中的 Hybrid 是混合動力的意思，而 HEV 油電混合是當中最常見的。

油電混合車搭載電池與馬達，但它的電量並不能透過電網充電，而是仰賴引擎發電以及煞車減速時回收動能轉換成電能。

在起步、市區等中低速行駛時，使用電動馬達輔助，也因此比同行汽柴油車有更好的油耗和加速表現，相較之下比較環保，但是缺點是動力系統占用空間較大。

延伸閱讀：【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

PHEV（Plug-in Hybrid Electric Vehicle）：插電式混合動力車

PHEV（Plug-in Hybrid Electric Vehicle）也就是插電式混合動力車，是為了通勤族設計的混合動力車，可接電源充電，也可以加油。

PHEV 搭載的電池是為了通勤設計，而通勤族的距離大約都落在幾十公里內，因此 PHEV 車款在短程通勤都是靠電池續航，純電續航力範圍落在 20km ~ 50km。

長途駕駛就必須仰賴內燃機以汽油輔助行駛，優點是對於充電站依賴度低又兼顧環保，方便性與汽柴油車款相近，但整體而言，PHEV 仍是以內燃機作為主要動力來源。

延伸閱讀：什麼是插電式油電車PHEV？曾經的大冷門，為何銷量激增59％？

EREV（Extended Range Electric Vehicle）：增程型電動車

EREV（Extended Range Electric Vehicle)，是指增程型電動車，它有點類似 PHEV 插電式混合動力車款，具有燃油引擎、電池和電動馬達，也就是說需要幫電池充電，也需要幫油箱加油，為的就是在電力耗盡後，能夠以車上所配置的動力模組擔綱發電機的功能，藉此達到延長續航里程的目的，且就算發電機動力模組的燃料用盡，只要補充燃料後就能讓發電機恢復運作，因此能夠在一般加油站補充燃料的EREV增程電動車、可說更為符合一般人的駕駛習慣。

電動車發展之初，為了解決公共充電設備不普及的情況，因而發展出EREV的能源補充方式，但實際上只有美國市場比較需要，台灣消費者並不買單。

FCEV（Fuel Cell Electric Vehicle）：燃料電池電動車

FCEV（Fuel Cell Electric Vehicle）是指燃料電池電動車，大多是以「高壓氫氣」為主，加上空氣中的氧氣發電，也就是說只要加「氫」就能上路行駛，不用花時間等待充電，加上電池發電時只會排放水及熱，也因此被視為零污染車。

氫能源是著名的可再生能源，除了用工業副產品制氫外，還可通過煤制氫以及利用光伏、風電等可再生能源電解水制氫。

而且氫能的能量密度是汽油的3倍，鋰電池的150倍。依靠這種超高能量密度驅動的車輛，續航里程很容易達到甚至超過現有燃油汽車。北美市場銷售的豐田Mirai新車型，在海外測試中的實測續航裡程達到了1003公裡。

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責任編輯：錢玉紘

「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。

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%。

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。

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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