特斯拉、比亞迪變「血鑽石」幫兇?外媒爬梳永續報告書,挖出電動車大廠背後勞權問題
特斯拉、比亞迪變「血鑽石」幫兇?外媒爬梳永續報告書,挖出電動車大廠背後勞權問題

許多關鍵礦物的採集過程慘無人道。工人們必須徒手挖掘以免傷害礦脈,待在狹小的礦坑中,無法取得乾淨的水,甚至因塵土而呼吸困難。專做勞權調查的非營利組織「商業與人權資源中心」(Business & Human Rights Resource Centre, BHRRC),上週發布了一項獨家追蹤報告,指出 單在去年,就有91次侵權案件,其中有將近40%與勞權侵害及死亡有關 ,加上歷年的職災致死人數,等於 每12次勞權案件發生,就有1次最終導向勞工的死亡

該中心從2010年開始,共紀錄了631件關鍵礦物相關的侵權案件,這些侵權案件高度集中於相同領域: 超過5成案件都發生在10間公司內 ,例如,光是中國國有礦業「中國五礦集團」(China Minmetals)一家公司的侵權案件數,就比過去兩年侵權案最多的企業——瑞士跨國礦業巨頭嘉洛可(Glencore),多了近4倍。

千萬別以為,這是礦業公司的事,跟其他產業無關!你可能沒想到,根據美國知名科技媒體The Verge調查發現,包括幾家電動車大廠——福斯汽車集團、特斯拉跟比亞迪,都是這些礦業公司最大客戶之一。

《The Verge》爬梳3大電動車業者的永續報告書,比對交易紀錄與媒體報導,發現 礦業與電動車產業,存在著長久的合約關係

換言之,這些電動車大廠,是勞權侵害案件的背後推手之一。

3大電動車業者「閉著眼」買「黑心礦」

電動車及再生能源的儲能設備的製造過程,仰賴多種關鍵礦物,如 一台電動車須使用高達普通燃油車6倍多的礦物 。國際能源總署(IEA)保守評估,到2040年,電動車及再生能儲能產業對 關鍵礦物的需求將飆高6倍 。然而,在許多開發中國家,礦業的監管制度薄弱,企業為了降低成本,往往會忽略勞工權益和環境保護。

福斯透過嘉洛可買礦

福斯集團曾在2017年,與嘉洛可及中國電池製造商寧德時代(CATL)簽約,由寧德時代向嘉洛可購入2萬噸鈷礦,為福斯製造電動車電池。根據其2023年的〈責任原料報告〉,福斯也曾向嘉洛可購入金礦。他們拒絕回應商業與人權資源中心的發現,並稱正在努力遵守德國的《供應鏈盡職審查法》(Lksg)法規。

特斯拉聲稱審核機制改善了工作條件,卻忽略其供應鏈的剝削

根據特斯拉的影響力報告, 它在2021至2022年,透過嘉洛可購入澳洲礦產及嘉洛可於剛果的2處礦產 ;在2022年,其中一處鈷礦的工作者,向《The Verge》揭露了不安全的勞動環境,包含無法取得適當的水、缺乏休息、食物與酬勞極低。由於這些礦工所面臨的危險, 鈷礦被認為是電池界的「血鑽石」

同樣的,特斯拉和嘉洛可都未回應《The Verge》的探詢。在特斯拉的〈2022年影響力報告〉中,解釋了這間公司如何執行供應鏈審核,改善每個廠區的工作條件,以確保任何問題都能採取「糾正措施」來解決,宣稱特斯拉「在發生問題時與供應商同行,而非拍拍屁股走人」。

比亞迪沒列供應商清單

自某個時刻,中國的比亞迪就擊敗了特斯拉,成為世界電動車銷售冠軍;中國五礦今年也超越了嘉洛可,成為商業與人權資源中心的報告中,收到最多侵權指控的企業。

比亞迪沒有在2023年的CSR報告書中列出自己的1萬多間供應商名單;而特斯拉和福斯集團則列出部份的清單。但《The Verge》找到中國五礦旗下的湖南長遠鋰科公司,認為是比亞迪其中一間鋰電池供應商。中國財聯社日報則點名中國比亞迪供應鏈概股,長遠鋰科入列,作為中國電動車商的電池供應商。

在商業與人權資源中心今年2月發表的另一份報告中,為電動車業消除環境與人權侵害的進展排名。特斯拉排名第三高,僅在福特與賓士之後;福斯集團排名第6;而比亞迪則排在18間評鑑對象中倒數第2。

鋰電池供應鏈的隱憂,需要更多人權監管

電動車業者並非唯一要防範勞權侵犯案件的產業, 充斥於3C用品的可充電電池──主要採用鋰電池技術 ,也是在這次的報告中被強調的一個產品。

「政府、礦商和購買礦產的製造商,都應該採取行動來停止侵害行為,」商業與人權資源中心的自然資源和公正轉型部門主管亞帆(Caroline Avan)說明。這包含制定優先維護人權的政策,並教育工作者告發的權利,揭發這些會對群體帶來傷害的工作。

「解決礦場的勞動健康和安全問題並不是火箭科學般的難題,這些事情都是可以被解決的,」亞帆繼續說,「要跟礦產供應鏈保持聯繫,問問題,把保護人權的要求與期望,放在優先順位。」

《The Verge》向商業與人權資源中心列出的10間最多指控企業尋求回應,其中3間說他們已經回應這些指控,並正在做出改變。這3間分別為金礦生產商費利浦·麥克莫蘭銅金公司(Freeport-McMoRan),瑞士私人採礦集團Solway Group和剛果南部的騰克豐古魯梅銅鈷礦區(Tenke Fungurume Mining)。

而中國五礦和嘉洛可都未回應《The Verge》。不過去年嘉洛可的發言人曾在《The Verge》詢問商業與人權資源中心的報告內容時,以電郵回應稱:「我們的資產分佈於多元的環境,面臨社會與政治環境的挑戰......帶有歷史衝突、缺乏基礎建設和薄弱的法治,......我們和當地政府、公民社會與發展機構合作,共同分享知識、建構能力並為長久的社會和經濟成果做出貢獻。」

本文授權轉載自商業周刊,原文標題為《勞權爭議籠罩電動車業,外媒點名特斯拉、比亞迪恐成「血鑽石」幫兇?》

延伸閱讀:
有智慧的人都懂!說話不出現3個詞,和人交談更順暢
Rozette是誰?為何最近爆紅?被她評論過的歌手有哪些?

責任編輯:黃若彤

關鍵字: #電動車
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓