【圖解】特斯拉NACS陣營強心針,豐田也加入!一文解析:為何車廠紛紛倒戈?
【圖解】特斯拉NACS陣營強心針,豐田也加入!一文解析:為何車廠紛紛倒戈?

NACS強心針!汽車巨頭豐田也加入聯盟

日本車廠豐田在19日宣布,其北美部門已與特斯拉達成協議,自2025年起,純電動車將採用特斯拉的北美充電規格 「NACS」。這對特斯拉以及NACS聯盟來說,無疑是一劑強心針,因為豐田是目前全球銷量最大的車商。

豐田指出, 2025 年起將把NACS接口整合部分豐田和 Lexus 的純電動車款,車主可透過app,連接使用特斯拉廣布北美的充電基礎設施。而採用CCS充電規格的車主,自 2025 年起可選擇加購 NACS 充電插頭。

今年3月,特斯拉宣布向所有車主開放北美充電站,曾被認為是為獲得政府補助將最大優勢拱手送人的作法,沒想到不到3個月時間,特斯拉成功透過廣大的充電網路,吸引福特、通用、現代等大型等車廠相繼宣布支援特斯拉充電標準,特斯拉所用的北美充電標準(NACS)儼然即將「一統江湖」。以下是2023年10月報導:

NACS即將「一統北美」?仍有不同聲音

在各大廠紛紛投入特斯拉懷抱之際,卻也有人持反對意見。電動車製造商 Lucid 執行長Peter Rawlinso也表示,未來不排除轉向使用NACS 系統,但同時他對此卻感到擔憂,因為將會發生使用者資料被壟斷的情況。他強調,最終不管是誰控制了充電接頭,如果不是在一個開放且公正的標準之下,而是由「一家公司」掌控,那麼這家公司將會擁有大量的消費者數據,這點才是最令人擔心的。

此外,他也表示,政府投入的充電基礎設施補助應該使用在夜間充電,對整體環境影響比較好,「對環境最好的事情就是24小時更平衡地充電,對環境最糟糕的事情就是在工廠運轉、每個人都在做飯的白天時充電。」

特斯拉「北美充電標準」獲大量車廠採用,還有誰沒加入?

外媒《The Verge》形容,如今電動車充電標準的戰爭,令人遙想起2000年代Sony的藍光和東芝的HD DVD在爭奪成為下一代的媒體格式,最終Sony拉攏華納兄弟放棄HD DVD,隨後派拉蒙也跟進,為這場大戰劃下句點。

時隔15年,同樣的情況在電動車充電標準重演,今年5月底福特宣布加入特斯拉NACS標準陣營,2024年初起旗下車主將能使用特斯拉遍布北美的上萬座超級充電樁,並從2025年開始生產支援NACS標準的電動車。

福特的加入似乎引爆跟進特斯拉充電標準的骨牌效應,沒多久通用汽車同樣宣布採用NACS標準,三大充電站業者Blink Charging、ChargePoint及Tritium都跟進採用特斯拉的充電標準。

目前宣布採用特斯拉NACS充電標準的有福特、通用、Rivian、Volvo、日產汽車、電動車新創Fisker等車廠。而充電業者方面,除了上述的三大業者外,以往多是服務本國車廠的韓國SK Signet也宣布會在今年內支援特斯拉NACS。

儘管加入特斯拉陣營的只有數間車廠,但從《Experian》公布的2023年第一季北美電動車註冊量來看,特斯拉、福特、通用、Volvo、Rivian總共佔據超過75%北美電動車市場。而目前註冊量排名前5尚未採用NACS的車廠中,現代汽車已傳出正考慮在北美採用特斯拉的標準,福斯也正在與特斯拉進行協商,顯然距離NACS一統北美已越來越近。

延伸閱讀:特斯拉充電標準大勝!福特、通用外,3大充電商也採用,為什麼他們拋棄CCS?

車廠紛紛加入特斯拉陣營,為什麼?

在這些車廠轉向NACS標準前,組合充電系統(CCS)才是特斯拉以外多數車廠在北美市場的選擇。CCS及NACS都是「直流快速充電」標準的一種,與之相對的是交流電充電,使用的充電標準是SAE J1772,由於充電速度遠較直流電緩慢,大多使用在住家、飯店等可長時間充電的位置。

但電動車要普及、緩解車主的里程焦慮,發展快速充電是必經之路,CCS標準便因此在2011年誕生,成為目前最多歐美車廠採用的直流電充電標準。CCS標準也得到美國政府採用,提供給充電站業者75億美元補貼的條件之一,便是支援CCS充電標準。

特斯拉充電,tesla
圖/ shutterstock

而NACS則是CCS誕生隔年,特斯拉為Model S設計的充電標準,起初叫特斯拉專用連接口(TPC),由於一直以來只有特斯拉使用,以及一間從未推出任何產品的新能源車新創Aptera宣布採用,因此並沒有與CCS形成競爭的局勢。直到去年11月特斯拉宣佈向所有車廠開放這套標準,同時更名為NACS,揭露想一舉成為「美國標準」的野心。

若要說為何車廠紛紛轉向NACS,或許可由兩點原因來看,一是NACS的設計本身就較CCS先進,二是可以讓旗下電動車主更便利地享受特斯拉遍布北美的超級充電站網路。

原因一:NACS設計更先進

與CCS相比,NACS的設計更有優勢。CCS是較早的交流電充電標準,設計也較為陽春,只是在J1772上額外加入直流電連接口,被認為易用性遠不如一體化的NACS。NACS透過將交流電、直流電連接口整合在同一個充電槍,體積只有CCS的一半左右。就有分析師認為,從易用性上來看NACS取代CCS會是時代的必然趨勢。

CCS的其中一個優勢在於,由於是脫胎自J1772標準,因此支援CCS標準的電動車,也可以直接使用SAE J1772標準的充電槍,對於有慢速充電需求的車主來說較為方便。不過,NACS標準本身也支援交流電充電,或許隨時間這樣的需求也會漸漸減少。

原因二:特斯拉坐擁龐大充電網路

但比起設計上的先進與否,或許特斯拉龐大的充電站網路,才是NACS標準最誘人的賣點。雖然CCS過去獲得較多車廠採用,以北美充電樁的數量來說,特斯拉超級充電站是北美最大的充電網路。依照美國能源部的資料,北美總計有接近3.6萬座快速充電樁,而其中超過2.1萬座都屬於特斯拉,換句話說北美接近60%的快速充電樁都由特斯拉把持。

《TechCrunch》指出,NACS使用與CCS同樣的協定進行充電與通訊,車廠要轉向NACS只須改變充電槍的設計,這雖然稱不上不費吹灰之力,但也不是什麼重大工程,卻可以為旗下車主創造更良好、便利的充電體驗。

NACS即將一統江湖,誰是最大贏家?

對特斯拉來說,謀求充電標準統一的好處有什麼?雖然去年11月宣布開放標準,不過對於目前特斯拉是免費開放各大車廠使用,還是有收取專利費用暫時沒有更多資訊。唯一可以確定的是,特斯拉超級充電站將迎來更多車主。

特斯拉充電,tesla
圖/ shutterstock

過去超級充電站是特斯拉為了銷售電車的附加服務,但當NACS標準一統北美後,充電站事業的收入勢必增長,即使尚不知特斯拉充電站是否營利,擁有更多用戶後也會有更多獲利、操作的空間,也能加速未來超級充電站的建置。

且在美國政府針對充電站祭出75億美元補貼後,特斯拉也紛紛為旗下充電站增設轉接頭「Magic Dock」以支援CCS標準,某種程度來說NACS標準變得更為弱勢,但這次大量車廠及充電業者的加入可說逆轉了局勢。

前陣子,德州成為美國第一個宣布要求充電站支援NACS標準以獲得政府補助的州,CCS不再是唯一標準;近期華盛頓州也計畫推行類似的措施,要求充電站支援特斯拉的標準,顯然在公領域過去被排除在外的NACS影響力正逐漸提昇。

NACS的高速擴張一度讓CCS標準背後的CharIN協會出面「呼籲」,強調CCS才是唯一的世界標準,NACS並沒有經過適當的流程制定,不能稱作標準。對此,美國汽車工程師學會(SAE)近日也宣布,正在考慮協助NACS進行標準化,成為全美推行的充電標準。

無論如何,最大的贏家或許都是特斯拉以外的北美電動車主,未來將能更便利地使用特斯拉超級充電站服務,擺脫過往體驗糟糕的一般充電站。2020年加州的一項調查指出,高達40%受訪者表示,電動車充電時往往會因為器械故障等因素必須聯絡客服。

但值得注意的是,特斯拉充電站過去只須服務旗下車款,往往能較開放生態營造更優質的使用體驗,就像蘋果之於Windows或Google Play,一旦拓展到外部的電動車時,特斯拉要維持同樣優質的充電體驗,或許需要付出更多努力維持才行。

延伸閱讀:特斯拉超級充電站怎麼找?充電費用怎麼算?一篇看懂

資料來源:The VergeTechCrunchEV Charging Stations

責任編輯:蘇祐萱

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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