電動車「浸沒式冷卻」是什麼?這家電動車新創獨門技術,打進車用電池世界盃
電動車「浸沒式冷卻」是什麼?這家電動車新創獨門技術,打進車用電池世界盃

電動車被視為未來主流,但其中的「安全」問題,仍未出現最佳解。除了電動車火燒車事件頻傳,2021年8月,特斯拉(Tesla)在澳洲的電池儲能基地發生火災,燒了4天仍未熄滅。

原因在於,鋰電池無論充放電都會產生熱能,但因其化學特性,一旦過熱起火便很難撲滅,只能灑水降溫等待化學反應結束。曾有數據指出,要撲滅一台電動車的火勢,需用掉超過100噸的水量,是燃油車的100倍。

因此, 如何更有效的管理電池溫度,便成為目前電動車發展的一大瓶頸。 目前,以特斯拉為首的主流電動車廠,大多採用間接液體冷卻,也就是以含有冷卻液的管線圍繞電芯,將熱能帶走,效果有限。但如果是直接把整個電芯「泡」在冷卻液裡呢?這被稱作「浸沒式電池冷卻技術」,而在這領域,這間台灣新創已贏在起跑點。

電池自己做!搶占「浸沒式冷卻」先機

行競科技是心元資本在台灣投資的新創,而設計車子,是創辦人 Royce 小時候的夢想。以前,他是在筆記本、牆壁上、課本上畫滿汽車,現在,他的辦公室仍隨處可見方向盤、汽車設計圖手稿和汽車模型,甚至連公司牆上都充滿汽車塗鴉。

不一樣的是,當時天馬行空的塗鴉已經實現,2017 年,行競打造出台灣第一台電動超跑,現在,它開發的電池模組更已經被海內外車廠採用,並躍升成為行競的核心業務。

就跟許多新創一樣, 一個好的題目,來自於解決創業者本身遇到的痛點。

要做出電動超跑,行競得先有一個效能夠高、熱控制夠好,以及又小又輕的電池。作為新創,行競很難像既有電動車大廠一樣,在製程上投入重資本開發,但市面上也沒有適合的產品可直接採用,唯一的方法,就是自己創造出一條沒人走過的路。

BMW
電動超跑需要有一個效能夠高、熱控制夠好,以及又小又輕的電池。
圖/ BMW

當時,他們發現市場上雖已有「浸沒式冷卻」的概念,但尚未真正被落實在電動車電池領域,因而決定投入研發。2016 年,行競取得浸沒式冷卻電池專利,並成功應用在擁有超強馬力的電動超跑。沒想到,比起酷炫跑車,大家對電池更感興趣。原來,行競在開發超跑、找不到適合電池的痛點,也同樣困擾著商用車廠商,這也讓行競決定轉向專注電池研發。

為了理解商用車的電池使用情境,行競花了4年和客戶密切合作、共同開發,甚至自己改造一台卡車,天天從台北內湖總部出發,繞著北海岸開,收集數據和測試功能。迄今,針對商用車開發的第二代電池已進入量產,客戶遍及日本、澳洲、芬蘭、義大利、加拿大等國,領域包含挖礦機、農推機、物流車等商用車。此外,擁有更大量電芯、對電池溫度管控也有剛需的太陽能、風電等儲能系統業者,也是行競的客戶。

3大重點,拆解新創生存之路

從推出概念性產品、重新聚焦,到針對目標客群設計優化產品,是每間新創的必經之路。藉由行競的歷程,有幾點我想與各位分享。

一、創新跟快速迭代的能力,是新創的最大武器。 就像過去,雖然已有人提出將電芯「泡」在冷卻液裡的理論,但遲遲未發生的原因是,要讓想法落地並不容易,且花了大筆資源在上一代技術的廠商,在轉向新技術時也會有許多包袱,而新創的機會往往在這出現。

二,提出創新想法後,更難的是如何推向市場,成為有足夠多人願意買單的商品。 行競為超跑開發的第一代電池,雖然擁有高效能,但成本卻很高,讓當時聽到價錢的廠商都搖頭,直到深入了解客戶需求、在規格和成本間取得平衡後,才順利打進市場。

三,決定「先做什麼」比「什麼都做」更重要。 懂得取捨、強化優勢,對資源有限的新創來說更是如此。以行競為例,有別於各家大廠相繼投入競爭大眾乘用車市場,他們以專利電池技術為利基,更專注在對於高效能電池有剛需、願意付出更多費用確保安全性,以及對外部採購零組件相對開放的商用車和工具機具市場,由此成功地切入全球供應鏈。

「希望未來,走在路上都能看見寫上『Powered by XING』的車。」這是 Royce 成立行競時就立下的目標,而我相信這天很快就會到來!

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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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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