Toyota新社長:電動車不是打勝仗唯一解!豐田百年最大挑戰,為何說成功也是牽絆?
Toyota新社長:電動車不是打勝仗唯一解!豐田百年最大挑戰,為何說成功也是牽絆?

Toyota正面臨1937年生產第一輛汽車以來的最大變革,而這個責任現在落到了今年4月剛接任社長的佐籐恒治身上。Toyota創辦人之孫豐田章男在職掌超過13年後決定放手,讓年輕一代引領這間汽車巨頭闖蕩他口中「百年一遇」的變革時代。

Toyota多年來一直是全球汽車銷售的常勝軍,過去3年裡更穩坐龍頭寶座,即使在疫情、原物料價格高漲、半導體供應短缺的情況下,去年銷量接近1,050萬輛,大幅高於第二名福斯集團830萬輛的成績。

Toyota新社長上任,成電動車轉型契機?

但在汽車業務上的成功,成為了轉型電動車的絆腳石。「當你的業務以引擎為核心時,你很難擺脫它。」伊藤忠綜合研究所資深研究員深尾三四郎認為, Toyota從第一輛Prius開始,在混合動力車上的「成功經驗」,也阻礙了轉型電動車的步伐

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Toyota過去3年裡穩坐龍頭寶座,在疫情、原物料價格高漲、半導體供應短缺的情況下,去年銷量仍創下接近1,050萬輛的成績。
圖/ Twitter

尤其Toyota擔心激進投入電動車的話,可能使得配合已久的汽車供應鏈出現動盪,甚至影響日本。電動車所需的零組件比汽車減少35%,且主要提供內燃機零組件的供應商肯定會失去生計。豐田章男曾經表示,配備內燃機的汽車能否在碳中和社會存續下去,對相關零組件廠商是攸關生死的問題。

因此作為這間全球最大車廠的接班人,佐藤恒治接下來的一舉一動都將備受矚目。Toyota過往在電動車領域發展緩慢,再加上首款純電動車bZ4X去年推出不過幾個月,便因為設計缺陷被迫召回,外界也關注此次人事變動是否成為Toyota聚焦電動車的契機。

TOYOTA bZ4X
TOYOTA首款純電動車bZ4X去年推出不過幾個月,便因為設計缺陷被迫召回。
圖/ TOYOTA

Toyota的電動車夢,有什麼樣的阻礙?

儘管佐藤恒治很清楚電動車趨勢,聲稱「我們將以與往常不同的方式加速電動車開發」,2月的發表會上卻透露,加速開發電動車的計畫將從2026年啟動。長達3年的間隔一度惹來外界擔憂,後續Toyota急忙澄清,這是特指專為電動車打造的平台,並不排除在2026年以前推出新款電動車。

另外,外界也擔心Toyota在軟體層面的不足,可能會成為發展電動車時的軟肋。相較於過去的汽車產業,電動車不再只是單純硬體上的較勁,自動駕駛、車載娛樂等各種輔助系統,都是增加車輛價值,延續產品壽命的重要方式。汽車產業研究公司SBD Automotive指出,Toyota在「軟體定義汽車」(software-definedvehicle,SDV)方面落後福斯、BMW、賓士等競爭對手,遑論居冠的電動車霸主特斯拉。

目前Toyota在軟體上多採自研,雖然可以降低成本、掌握技術,但進入市場的時間也會因此延後。

豐田章男曾說,現在是汽車產業百年一遇的變革時代,在電動車、自動駕駛、聯網汽車的衝擊下,即使是引領這個產業的Toyota都可能面臨生死危難,要求公司上下為存亡之戰做好準備,「戰鬥已經開始,不是贏或輸,而是生或死。」

但或許與供應鏈的牽絆有關, 他們並不打算只依靠電動車突圍,從燃油車、混合動力車到氫能車都會繼續開發 ,且這個路線在佐藤恒治的領導下「絕不會動搖」。

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左起為Toyota前任社長豐田章男,交棒新一代佐藤恒治為新任社長(中),右為於4月退休的現任會長內山田竹志。
圖/ Toyota Times Global YouTube頻道

Toyota認為,各種類型的車子都能在減碳路途上發揮作用,滿足各種不同類型的需求,而佐藤恒治也相信,公司在開發電動車之外,仍有餘力將資源分配給其他業務,以及應對眼前充滿挑戰的情勢。

「在我們思考碳中和的未來時,最重要的是考慮到能源、經濟環境及社會文化的地方差異,準備各式各樣的選擇。」佐藤恒治曾對外指出,電動車並不是打贏這場仗的唯一方式,「電力、氫能及混合動力都是很有前景的技術,我們希望從所有選擇中找到可能性。」

資料來源:日經亞洲

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

關鍵字: #TOYOTA
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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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