鴻海又一電動車夥伴IndiEV聲請破產!為何鴻海在手機界呼風喚雨,造車卻踢鐵板?
鴻海又一電動車夥伴IndiEV聲請破產!為何鴻海在手機界呼風喚雨,造車卻踢鐵板?

鴻海電動車夥伴Lordstown Motors在6月時聲請破產,雙方法律攻防戰尚未落幕,現在鴻海的另一位夥伴、加州新創IndiEV也走上了破產之路。

《彭博社》報導,IndiEV向美國加州法院聲請《破產法》11章保護令,列出了283萬美元的資產和2,640萬美元的負債。鴻海去年10月與IndiEV簽署合作備忘錄,預計協助IndiEV打造原型車,不過,隨著IndiEV的合併夥伴資產年初被清算,IndiEV今年上市的計畫也跟著告吹。

對此消息,鴻海回覆《數位時代》,「INDIEV的破產聲請,不會影響我們在俄亥俄州的其他業務與生產營運,也不會影響我們持續尋找更多客戶。我們位於俄亥俄州的工廠和團隊仍然是公司的資產,可以滿足那些希望把電動車推向市場的新創公司,或傳統汽車製造商。」(INDIEV’s bankruptcy filing does not impact our other business and manufacturing operations in Ohio, nor our continued efforts to find additional customers. Our facility and team in Ohio remain an asset to company to respond to the market demand of either start-up or traditional automobile manufacturers who want to see their electric vehicle brought to market.)

鴻海昨天(10月3日)也宣布與加拿大固態電池設計製造商Blue Solutions簽訂合作備忘錄,將攜手旗下芯量科技(SolidEdge Solution)與Blue Solutions,針對兩輪電動車市場共同開發打造的固態電池生態系。

從2021年6月成立MIH聯盟算起,鴻海正式揮軍電動車領域已經接近兩年,然而至今為止傳出的消息卻顯示,即使是在3C領域有著如此豐富經驗的製造業巨頭,想跨入一門新的領域仍然是難上加難。為什麼?

鴻海在手機界呼風喚雨,為何造車卻踢鐵板?電動車門檻有多高?

根據《彭博社》報導,剛邁入2023年不久,鴻海便在電動車合作上遇到瓶頸。今年1月Lordstown便因為聲稱與鴻海共同打造的電動皮卡車成本太高,成本超過了目標售價的6.5萬美元而要求鴻海暫停生產,且禍不單行的是,沒多久該車款傳出在寒冷環境下拋錨的災情,不得不緊急召回。

事後Lordstown便公開表示,假如沒辦法與經驗豐富的汽車製造商合作,他們恐怕沒辦法繼續生產這款電動皮卡車,換言之,他們認為即使鴻海有著豐富的製造業經驗,經歷過各種大風大浪,但現實就是沒辦法滿足他們的電動車製造需求。

Lordstown Motors電動皮卡
鴻海與Lordstown合力推出了一款電動皮卡車,然而Lordstown卻聲稱成本過高,倘若沒辦法找到新的合作夥伴分攤成本,將無法繼續生產這款車。
圖/ 陳映璇攝影

Lordstown指出,他們必須找到其他能夠分擔成本的合作夥伴,否則第一款電動車將沒辦法繼續生產下去,屆時會與鴻海一起投入新款電動車的開發。Lordstown執行長愛德華.海托爾(Edward Hightower)指出,「如果我們沒辦法找到那位合作夥伴,我們就看不到自己投資的商業理由。」

鴻海在2021年11月與Lordstown簽署2.3億美元的協議,買下其位於俄亥俄州的廠房,成為鴻海在北美製造電動車對重要的樞紐,並獲得Lordstown的股份,同時雙方也定下代工合作的關係。

延伸閱讀:Lordstown控鴻海「逃避責任」,要求駁回動議!一場歡天喜地電動車夢,為何走樣?

鴻海積極搶下代工訂單,電動車夢能實現嗎?

鴻海近年積極投入電動車領域,其成立的MIH聯盟已經爭取到超過2,400位會員,吸引各路製造商、車廠共襄盛舉,並且在泰國與PTT集團合資成立Horizon Plus展開電動車生產,甚至在中東也與沙烏地阿拉伯公共投資基金(PIF)共同成立電動車品牌Ceer,預計2025年端出新車款。

鴻海希望藉由打造類似於電動車領域的安卓系統,透過標準化、模組化降低生產成本,並且能夠快速調整,從而為各種客戶打造滿足其需求的產品。但電動車量產一直是個巨大難題,特斯拉執行長馬斯克就曾經表示,電動車產業最難實現的就是量產及獲利,並聲稱過去100年來誕生了無數汽車及電動車新創,只有特斯拉成功克服這兩道難關。

Monarch Tractor
外界認為目前最有機會的,則是鴻海與Monarch Tractor的電動農機合作。
圖/ 陳映璇攝影

鴻海目前實際生產的除了原型車外,只有數十輛電動巴士及Lordstown的皮卡車,俄亥俄州廠房目標年產能上看33萬,但現在只用到很小一部份,鴻海也持續與電動車新創接觸,希望獲得代工的機會。

早在2021年2月就與美國電動車新創Fisker宣佈合作,計畫推出3萬美元以下的平價產品,然而這起合作至今仍懸而未決,雙方仍舊生產成本談判當中,不過鴻海3月初透露,為Fisker設立的生產線正在進行改造作業,預計第一季內就會完成。而已經與鴻海簽署初步協議的加州新創IndiEV,手邊卻僅剩下22萬美元資金,一旦沒辦法在今年7月完成SPAC上市,恐怕就會面臨破產危機。

鴻海現在最有機會的,反而是去年8月與Monarch Tractor締結的代工協議,協助其生產電動農機及電池模組,當時預計2023年第一季就會啟動生產計畫,將生產轉移至鴻海的俄亥俄州廠房。

在電動車新創成功率低迷的情況下,與大廠合作或許會是可能的解方,雖然短時間要獲得傳統車廠採用、甚至代工並不容易,不過鴻海近年積極與通用汽車、Stellantis等車廠接觸,持續打入各大車廠的電動車供應鏈。

2018年時,鴻海曾在美國政府邀請下於威斯康辛州設立面板廠,被時任美國總統的川普是世界第八大奇觀,但最終鴻海縮小了在當地的投資規模,原先預計創造1.3萬個職缺,到現在也只僱用了1,000多人,而在美國引發爭議。

外媒無不擔心擔心鴻海將會重蹈覆轍,走入相同的結局。但目前鴻海對電動車業務的發展仍然信心滿滿,預期電動車業務將能在2025年創造330億美元以上的收入,搶佔全球電動車5%市場。

延伸閱讀:鴻海必須找到「電動車界蘋果」 !分析師:動作要快,否則明年更困難

資料來源:BloombergClean Technica

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #鴻海 #電動車
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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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