n7量產前,鴻華也經歷「生產地獄」?Model C長里程版快來了?總經理一次解答
n7量產前,鴻華也經歷「生產地獄」?Model C長里程版快來了?總經理一次解答

鴻海與裕隆合資成立的鴻華先進,打造Model C平台為核心的納智捷n7車款,1月起量產交車。鴻華先進總經理李秉彥接受中央社團隊專訪,首次揭露未來主要車款發展計畫,並宣示鴻華先進今年營收朝新台幣百億元邁進,目標2025年獲利。

曾在宏達電與BenQ等業界工作的李秉彥,在資通訊(ICT)產業與汽車應用相關資歷近20年,談到鴻華先進成立前後及新車款開發過程的心路歷程,他透露,內部曾討論是否同步開發混合動力車及純電動車平台,不過考量未來淨零碳排的大趨勢,最後決定集中火力布局純電動車,打造整合底盤整車設計及資通訊科技的新創公司。

鴻華先進也歷經特斯拉「生產地獄」的挑戰

談到研發電動車平台的歷程,李秉彥說,從產品規劃、造型、平台、整車設計、開發驗證、製造管理等環節,相關技術工藝要整合多方位專才。他引述特斯拉(Tesla)執行長馬斯克(Elon Musk)的經驗指出,新車設計到量產,會歷經「生產地獄」的挑戰,鴻華先進逐一克服先期產品品質規劃(APQP)的工程課題。

鴻華先進_電動車
鴻海與裕隆合資成立的鴻華先進,打造Model C平台為核心的納智捷n7車款,將於1月起量產交車。
圖/ 鴻華先進

李秉彥指出,鴻華先進布局電動車開放平台的藍圖,類似手機的「公版」,在B至E的各主流級距車款,推出相應的參考設計,整車品牌客戶可按照需求選擇各級距原型車做為參考設計,或者直接選用貼牌上市,或者部分修改客製化設計。

李秉彥表示,這種彈性客製化設計的開放平台,能讓整車品牌客戶「不用從零開始造車」,鴻華先進也可與客戶多元化合作,並降低進入電動車產業的門檻。

鴻華規劃每年推一款量產車,拚2025年獲利

李秉彥指出,鴻華2022年6月已率先量產Model T平台為核心的電動巴士,在台灣已與多家客運業者合作,包括台北、台中、高雄、雲林、嘉義,甚至金門等地,都可看到Model T的電動巴士。

MODEL T
鴻華Model T電動巴士。
圖/ 鴻海

李秉彥進一步透露,合作夥伴順益集團年產量已破百輛,由於Model T訂單持續大於產能,鴻華先進已在高雄橋頭園區擴產,預計2025年量產,初期規劃年產量500輛,以因應供不應求的市況。

在乘用車布局上,李秉彥表示,以Model C平台為核心的納智捷n7車款,今年1月起大量交付,一般消費者訂單規模已超過8000輛,租車業和政府用車等大型客戶約1100輛,加計超過9000輛,規劃在6月底交付完畢。

展望下半年及未來新車款進展,李秉彥首次透露, 鴻華先進規劃下半年將推出長里程版Model C平台電動車,第4季底推出Model B平台量產版電動車;今年12月規劃推出Model D新平台概念車款,Model C國外量產版目標在2025年年中推出 。整體來看,鴻華先進會以每年推出一款量產車的速度推進產品線。

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納智捷n7車款一般消費者訂單規模已超過8000輛,租車業和政府用車等大型客戶約1100輛,加計超過9000輛,規劃在6月底交付完畢。
圖/ 納智捷

延伸閱讀:鴻華先進登創新板,首日成交量創新高!曝n7最新成績單

鴻華先進從合資成立到打造電動車平台、進入量產,未來何時邁入獲利階段,市場高度關注。展望業績和獲利目標,李秉彥首次透露,今年鴻華先進營收朝向新台幣百億元邁進,目標在2025年全年獲利。

李秉彥說,全球多數電動車大廠歷經10多年由虧轉盈,鴻華先進在2020年11月成立,現在訂定非常積極的目標,若2025年獲利目標達成,在產業界可說是超前進度。

Model C鎖定北美為第一海外市場 巴士進軍東南亞在全球市場布局方面,李秉彥透露,鴻華先進鎖定北美作為Model C乘用車的第一海外市場,規劃2025年年中在北美銷售電動車,目前正與當地租賃業者、新創企業和傳統車廠洽商;另外,Model T電動巴士海外第一市場將鎖定東南亞。至於在歐洲市場,李秉彥預期,Model B平台具有發展潛力。

李秉彥表示,2025年對鴻華先進而言,是相當關鍵的一年,以「立基台灣、放眼全球」為目標,初期鎖定北美作為第一市場,其他東南亞、歐洲和東北亞等地,會按照不同規劃時程布局。

電動車開放實驗平台結合學校,助產業深耕台灣

此外,李秉彥認為,人才培育是電動車營運發展的關鍵,鴻華先進提供電動車開放實驗平台資源給學校機構,讓學生先在基礎學科培養階段,累積實作經驗,進而到廠區學習造車流程,希望藉此把電動車整車產業在台灣做起來,並帶動上中下游產業鏈,在台灣深耕茁壯。

談到在台灣發展新創企業,李秉彥說,在台灣搞新創不容易,因為市場仍著重新創公司的每股基本純益(EPS)和獲利;在美國市場,當地較重視新創企業未來發展潛力。儘管如此,鴻華先進董事長劉揚偉希望在台灣與供應鏈夥伴一起努力,打造更成熟的新創環境,最後決定鴻華先進在台灣掛牌上市。

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本文授權轉載自:中央社

責任編輯:林美欣

關鍵字: #鴻海 #電動車
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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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