Gogoro颳逆風！車款用中國製零件？股價暴跌89%怎補救？記者會5大QA說分明|數位時代 BusinessNext

睿能公司捲入MIC零件疑雲

據《今周刊》報導，法務部調查局台北市調查處接獲告發狀，睿能公司至今已銷售Gogoro VIVA超過四萬台，據政府補助每台電動機車一至二萬元不等，領取之補助款已超過新台幣六億多元。

告發狀也指控，自一八年起，睿能研發設計的VIVA車款，就把約占電動機車兩成成本的馬達控制器，委由廣達上海工廠產製，睿能再委託台灣協力廠意力創電機科技，把馬達與中國製馬達控制器組裝成動力系統，最終出貨給睿能組裝機車。

股價暴跌89％！姜家煒：交出好表現股價自然會回升

2022年4月在美國納斯達克掛牌的Gogoro（ggr），股價於2022年高點14.10美元，截至9月12日的1.05美元，跌幅高達89.35%，正面臨1美元保衛戰。

對此，姜家煒表示，「我們唯一的方法，只有把公司的事情做好，把客戶服務好，把體驗做好、把產品打造好。」

姜家煒也說，我們不會忘記Gogoro是能源科技公司，我們要照顧60萬台車子，未來讓市場對我們的接受度越來越高，「我們帶來好的表現，自然股價會回升。」

媒體聯訪QA:（代理執行長姜家偉回答）

Q1：今天早上陸學森辭任執行長一職有說什麼嗎？

A1：他沒有表態，不過陸學森在今天有寄信給全體員工。我相信他的任何決定，陸學森他的創新思維、遠見與策略，為Gogoro的成功發展奠定巨大基礎，開創電動機車與能源服務產業的全面革新，且成功帶領Gogoro成為台灣最具代表性的品牌之一，他對台灣電動機車的貢獻，是台灣民眾知道的，他精神會一直在且延續在Gogoro公司。

Q2：請問一下今天的董事會，除了陸學森辭去職務之外，董事會的組成有所變動嗎？陸學森是否是為相關事件負責，為近期風波「止血」？

A2：董事會並沒有新的異動調整。相信新任董事長曾達夢會帶領Gogoro走向下一步，是否是為相關事件負責不多做回應，肯定陸學森的貢獻，他做這個決定一定有他的理由。

Q3：近日媒體爆採用中國製關鍵零組件對此Gogoro回應？

A3：相關事件我們正在和主管機關正在釐清事實的真相，我們會全力配合政府主管機關調查，以車主權益不受損為最高原則，我們會堅守台灣電動車市場。

Q4：目前股價的狀況股價大跌9成，Gogoro有什麼樣的想法和辦法呢？

A4：我們唯一做事情的方法只有把公司的事情做好，把客戶服務好，把體驗做好、把產品打造好，對外我們要照顧60萬台車子，我們不會忘記對外是Gogoro能源科技公司，會盡好本分，未來讓市場對我們的接受度越來越高，肯定越來越多，一定會幫助我們帶來好的股價表現自然股價會回升。

Q5：Gogoro國產化比率是多少？
A5：Gogoro viva國產化比率88.96％。

責任編輯：李先泰

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

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扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

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以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

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第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。