MIH原型車要來了，還攜手黑莓衝軟體研發！已有自家平台，為何還找外援？|數位時代 BusinessNext

MIH原型車要來了，還攜手黑莓衝軟體研發！已有自家平台，為何還找外援？

鴻海MIH宣布與加拿大智慧安全軟體及服務品牌BlackBerry合作，BlackBerry QNX系統全球車載OS市占達6成，雙方合作擦出什麼火花？

BlackBerry在全球車載OS市佔達6成

大部分消費者對 BlackBerry公司的印象，可能還停留在其公司推出手機、平板電腦的時代。近年來BlackBerry重心轉移到軟體開發，2010年併購QNX軟體系統公司後，投入嵌入式作業系統市場，並陸續與車廠Ford、Porsche、Jaguar共同開發旗下車款搭配的車用軟體。 目前BlackBerry的QNX系統已導入全球2.35億輛車、在汽車底層OS（Operating System，作業系統）市占達6成。

BlackBerry 物聯網總裁Mattias Eriksson指出，車廠導入BlackBerry QNX系統具有兩大優勢，第一協助車廠加快上市時間、第二有助於降低成本。

當汽車走向軟體化，電動車產品更新速度加快，「軟體開發」扮演重要角色。許多車廠都招兵買馬開發自己的車用作業系統，像是賓士自研MB.OS、福斯VW.OS，提升汽車軟體開發實力。

不過，並非每家車廠都有雄厚財力與時間籌組自己的軟體大軍，投入車用軟體研發。BlackBerry可提供一系列車用軟體解決方案，讓車廠可以專心造車賣車，並省下軟體開發的時間與成本。

已有HHEV.OS軟體平台，為何MIH還要找黑莓合作？

值得注意的是，去年鴻海科技日上，鴻海董事長劉揚偉宣布打造「HHEV.OS軟體平台」，可用來簡化軟體開發的複雜度，大幅縮短車用軟體的開發時間，並交由MIH負責。

鴻海已經選擇自研HHEV.OS，為何MIH又要跟BlackBerry合作、做兩套功？MIH團隊說明，「 MIH跟BlackBerry的合作，會是強化底層軟體的開發，有助於強化MIH開放平台的開發速度與豐富度。 」

若站在車廠的角度來看，要使用HHEV.OS還是BlackBerry QNX系統，端看客戶怎麼選擇，鄭顯聰表示：「如果MIH與BlackBerry合作的平台已經可以上車，可以增加應用的開發及豐富度，我們也希望看到夥伴使用好的東西。」

但如果從技術面來看，車用軟體開發涵蓋：晶片端、硬體平台端、韌體、作業系統、框架、應用程式。HHEV.OS跟QNX雖然在作業系統有所重疊，但彼此負責的功能不同，HHEV.OS還會做到消費者使用的應用程式，這也是blackberry不會觸碰的領域。

總結來說，無論是HHEV.OS還是BlackBerry QNX系統，比起競爭，更大的意義是合作的概念。

責任編輯：錢玉紘

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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