比亞迪強在哪?一文拆解30年代工發跡史:為何郭台銘為它頭疼,庫克也得拜碼頭?
比亞迪強在哪?一文拆解30年代工發跡史:為何郭台銘為它頭疼,庫克也得拜碼頭?

中國電動車廠比亞迪在今年11月度過了30歲生日,除了在近年快速竄升成全球出貨量最高的電動車廠外,較為少人知道的是,它們也是蘋果的關鍵代工夥伴,光是負責組裝蘋果產品的員工,就高達10萬人。

從生產離電池、組裝蘋果裝置,再跨到電動車產業,比亞迪的發展路徑令人很難不聯想到台灣的鴻海集團。

事實上,比亞迪與鴻海確實曾有侵權、爭人搶才的歷史,過去更曾被業界稱為「郭台銘最頭痛的中國敵手。」

Q3賣破100萬輛新車!登全球第6大車廠

比亞迪近來銷售再創佳績,今年第三季新車出貨量首度突破100萬輛,創下單季最高紀錄,並且超越美國車廠福特躋身全球第6大車廠。

且今年1至11月累積出貨量已經達到375萬輛,較去年成長40%,比亞迪預計今年全年出貨量可望首度突破400萬輛。

但在電動車領域呼風喚雨的同時,比亞迪有著另一個重要身份:蘋果的代工夥伴。

組裝3成iPad、9成華為手機

根據《華爾街日報》報導,代工製造比亞迪的重要副業,他們負責組裝了蘋果30%以上的iPad,還供應蘋果iPhone的鈦金屬框架。比亞迪擁有超過1萬名工程師、10萬名員工負責代工蘋果的產品。

蘋果Let Loose發布會iPad Air
比亞迪如今負責了全球30%的iPad組裝。
圖/ 翻攝自蘋果Let Loose發布會

有趣的是,比亞迪從電動車跨足代工製造領域的策略,或許會讓人聯想到鴻海,一樣從代工製造跨足電動車。其實,這並不是偶然,因為這兩項業務有著相同的核心:以低成本生產精密設備的能力。

且電動車本身就像是4個輪子的手機,同樣需要電池、晶片及軟體,以及將這些零組件結合的能力,這也使得他們能夠在電子製造業擁有一席之地。

比亞迪的客戶不只有蘋果,也為許多其他廠商提供代工服務、供應零組件,中國手機業者小米就是其中之一。比亞迪為小米手機提供代工服務,同時還提供進軍電動車領域的小米部份車用技術,今年4月比亞迪創辦人王傳福還特地造訪北京國際車展的小米展台。

另外,華為也是比亞迪的客戶,比亞迪高管曾聲稱90%華為手機都是它們所生產,兩者還是電動車領域的技術合作夥伴。比亞迪新推出的旗艦車款豹-8便採用華為的智慧駕駛系統。比亞迪還供應了三星折疊手機鉸鍊相關的零組件。

現在比亞迪已是中國最主要的代工業者之一,一年光是代工業務的營收便接近1,500億人民幣(約新台幣6,700億元)。

擁組裝硬實力,成蘋果合作夥伴

儘管蘋果近年不斷在越南、印度等其他國家建立產能,試圖減少中美貿易戰可能的衝擊,對包括比亞迪在內的中國業者依舊高度依賴,蘋果執行長庫克去年曾聲稱超過95%的產品是在中國製造,且建立中國外生產基地也往往仰賴中國合作夥伴的經驗及知識。

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庫克今年曾在微博上稱讚比亞迪等中國廠商是「每天都在突破可能性極限的典範」。
圖/ 微博

庫克今年三度訪問中國,也可以看出蘋果對中國的重視程度,今年3月庫克便會見了比亞迪王傳福,並在中國社群平台微博上表示,比亞迪等公司是「每天都在突破可能性極限的典範。」另外,庫克也數次強調,中國是蘋果供應鏈最關鍵的生產基地

在蘋果放棄造車計畫前,和比亞迪還是電動車開發上的祕密合作夥伴。《彭博》曾經披露,雙方私下為開發電動車電池合作了6年之久。即使蘋果放棄了造車打算,與比亞迪合作仍被認為是加強供應鏈多元化,降低對鴻海等台廠依賴的手段,儘管比亞迪似乎沒有進軍iPhone組裝業務的打算。

從手機電池起家,逐漸拓展業務

比亞迪在近期度過了30歲生日。王傳福在上個月的慶祝活動上表示,比亞迪在1994年以一個20小團隊開始創業之旅,最初是製造手機電池的小廠商,並逐步將業務拓展到其他手機零組件。

1996年,比亞迪正式跨入鋰電池。王傳福提早十年布局未來新能源車和智慧手機高度依賴的鋰電池,成為公司攻城略地的本錢。

從電池供應商拓展至手機組裝領域的比亞迪,當時直接威脅到一方之霸富士康,雙方還因侵權和搶人才而多次對簿公堂,比亞迪也因此被業界稱為「讓郭台銘最頭痛的中國敵人。」

2003年,比亞迪收購了西安秦川汽車,藉此正式踏入汽車產業。

比亞迪與蘋果的關係則始於2009年。《華爾街日報》指出,當時比亞迪剛開始零組件加工業務,並逐漸取得蘋果信任,進而獲得一些結構構件以及組裝服務的訂單。

比亞迪曾在2019年的年報中強調,與北美客戶的業務取得突破,業內人士聲稱這指的便是成功拿下蘋果iPad組裝訂單。

而蘋果的轉移產能計畫,比亞迪也出了一份力。去年12月,便傳出蘋果與比亞迪合作,將iPad的開發資源轉移到越南,不過主要集中在入門款式上。Counterpoint則指出,比亞迪已在印度為小米生產手機,若蘋果有需求也可能會協助在印度市場的擴張。

延伸閱讀:一年半只賣2,500輛電動車!才把特斯拉踢下全球龍頭,比亞迪為何在日本吃癟?

資料來源:華爾街日報Nikkei Asia(1)Nikkei Asia(2)

責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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