豪車王者把最新科技放進入門款!德國直擊》賓士電車夢的下一步
豪車王者把最新科技放進入門款!德國直擊》賓士電車夢的下一步

「二○二五年的慕尼黑車展(IAA),是德中兩國在電動汽車領域,爭奪霸主地位的一場鬥爭,」歐洲市場分析公司Inovev觀察。

如果兩年前,歐洲最大的慕尼黑車展,因中國電動車大舉參展,被戲稱是「中國車展」,那今年,可以說是德國品牌宣誓重返榮耀的盛會。

在郊區的慕尼黑主展覽中心,從展館前湖畔到門口最醒目的位置,全都被賓士最新閃亮水箱護罩,以及寫著「Welcome home(歡迎回家)」的大型看板所包圍。

全球電動車市成長疲弱 它力拚兼顧新能耐與舊金牛

四年前,他們滿懷熱情,電動車的目標遠大,宣誓二○二五年電動車和插電式油電車(PHEV)將占其總銷量五○%。

但結果並不如預期。去年,其純電動車銷量較前一年跌逾二三%,今年上半年仍持續衰退,電動車加PHEV的銷售成績,僅達總銷量的兩成。

車展前夕,賓士集團董事會主席暨賓士執行長康松林(Ola Källenius)在慕尼黑王宮的主場館裡宣示,「我們正處於有史以來規模最大的產品發布計畫的開端。」

對照二○一九年的慕尼黑車展,賓士是各車廠中,宣誓將推出最多電動車的品牌。

如今,這「史上規模最大」的計畫裡,電動車不再是唯一主旋律。他們將繼續研發燃油車型,並將前述的電動車目標往後延了五年。

為什麼對電動科技擁抱最快、最有企圖心的賓士,卻沒有順利走出汽車百年變革的迷霧?

就像在試圖要喚醒消費者、更提醒自己,賓士才是汽車的發源,是最被嚮往的品牌。

「我們的行業正同時經歷大雨、冰雹、暴風雨和下雪,」康松林譬喻。

外在的大環境因素包括:中國電動車削價競爭、各國政府對電動車補貼縮手、充電站等基礎建設速度不如預期。

全球電動車銷量年成長率由二○二一年高達一○九%,下滑至去年的二五%。若扣除中國,成長率更低,反而是燃油車、油電混合車在去年翻紅。

產業正經歷典範轉移,企業既要發展新能耐,又要照顧舊金牛,容易陷入兩難的黑洞。

長期以來賓士的奢華品牌定位及高端目標客群,讓賓士在油至電的典範轉移過程,必須面對比其他品牌更複雜的取捨。

他們擁抱了新科技,卻來不及擁抱新客戶以及新的遊戲規則。

例如其推出的高端電動車款EQS,從名稱到價格,都對標其頂級油車S-Class,一輛售價約六百萬元。

但直到現在,電動車主力買家,其實仍多是環保、或樂於擁抱新科技的人,卻未必是金字塔頂端消費群。「前者並不是賓士的主力客群,」一位國際行銷顧問公司的最高顧問分析。

他們為了顧及原先的尊榮油車車主,在電車定價策略上沿用了油車的遊戲規則。

一般來說,傳統燃油車的價值,建立在馬力數據和排氣量上,排氣量越大、動力越強勁的引擎,製造成本越高。

「但電動車時代,馬力是貶值的,」台灣最大汽車網站U-CAR創辦人陳鵬旭解釋,電動車的動力輸出主要靠電池瞬間輸出的能量,電車要創造大馬力的難度與成本大幅降低,馬力大是電動車的紅利,不是高價原因。

而賓士EQS 450+,約三百多匹馬力,和其S-Class燃油車系列相當。不過另一邊,特斯拉的Model S,售價僅約一半,卻擁有超過六百匹馬力。陳鵬旭直言,這讓消費者難免會產生比較心態,不利於賓士的電動車銷售。

當新產品被套上了舊市場的框架,自然較難爭取到新一群消費者的認同。

轉型不只是技術更新,更是市場邏輯重新學習。

康松林對商周直言,「在百年一遇的產業變革時期,不可能做到面面俱到。關鍵在於要快速、靈活的調整和適應。」

一場戰役未能告捷,不是終點。對賓士來說,越早擁抱新的趨勢、啟動轉型,也就有更多試誤、調整步伐的空間。

我們在德國現場看到康松林口中,賓士重新調整路徑的努力。

第一站》賓士品牌之夜 油電車都不放手,接軌顧客

車展前的賓士品牌之夜,銀白色的休旅GLC電動版從黑幕後駛上台,負責銷售的賓士董事會成員蓋森(Mathias Geisen)按下車頭的星徽標誌,這過去置放引擎的空間,如今卻是放著兩件行李。

這輛車是使用最新電動車平台所開發,但,未來在這預留的空間裡,也能擺進一具燃油引擎。

八年前,賓士宣布電動車子品牌EQ誕生,其後並推出以EQ命名的全新電動車,不再是用油車底盤硬塞進電池及馬達。

今年,賓士宣布未來不再有EQ子品牌,轉而開發油車及電車共用的平台,如上半年推出的入門車CLA。代表賓士對現狀的調整,不論油或電都不能放棄。

在發表會上,康松林還強調,無論客戶需要純電動動力系統、插電式混合動力或油車,他們都能根據市場需求,在同一工廠靈活調整生產。

賓士修正其對電動車的過度樂觀,將轉型的速度,交給消費者決定。

這並非折衷或倒退,而是更現實的面對市場。在典範轉移的年代,領導力未必是比誰跑得最快,而是誰能同時掌握多種節奏。

第二站》慕尼黑街頭 新科技+降價,攻年輕族群

因為車展,慕尼黑街頭滿是人潮,我們開著搭載自駕系統的車款,在繁忙的市區穿梭,體驗可以應變市區各種交通變化的自駕能耐。

這套是少數能在市區上路,且不只是多數車款都有標配的車道置中、自動跟車等功能的自駕系統。目前已准許在中國及美國上路。

在車陣中,根據導航,我們再兩個路口後即將右轉,車子自己打了方向燈後變換到右側車道。準備右轉時,後方一輛自行車快速接近,不到三秒的反應時間,我們坐在車上的人還沒注意到,車子不是急煞,而是緩緩煞停,等自行車通過才右轉。這套系統就像一個有禮貌、耐心、技術好的駕駛。

能做到這樣程度,背後關鍵,是賓士已經端出「軟體定義車輛(SDV)」的車款。

軟體定義車輛,簡單說,是一輛車可以連網,透過遠端更新技術,不用回廠,就能隨時升級,甚至獲得你買車時沒有配備的功能,而不用改動硬體。

這對傳統車廠有多難?

福特執行長法利(Jim Farley)曾在受訪時說,一輛車有約一百五十個各式模組遍布整車,等於有一百五十種不同軟體,「這是上億行的程式碼,我們甚至完全看不懂。現在我們要編寫所有軟體,但要注意,汽車公司從未寫過軟體。」

其他傳統大車廠,在開發軟體定義車輛的路上,許多進度都一再延後,甚至有集團的執行長為此下台。

賓士為了端出自家SDV,近年在全球已經聘用了上萬名的軟體人才,遍及德、中、印度、日、韓等國,占所有包括工廠員工的近六%,過去幾乎不需要。

更重要的是,他們調整了策略,不像過去都將最新科技放在中高階車款,他們的第一輛SDV,卻是面向年輕族群的入門車款。

「我們想吸引年輕族群,這也是為何我們選擇把這先放在 CLA,」賓士軟體長奧斯伯格(Magnus Östberg)接受商周採訪時說。「如同SDV的意義(隨時更新),關鍵不是一開始就認為你做對了,而是要有對的心態與基礎可以快速迭代,並根據顧客回饋、使用率來不斷學習。」

而且,十月中賓士公布最近CLA電車售價,比起同款油車,馬力更大,而且更便宜,回應了市場及年輕族群的期待。

這是他們前幾年卡關後的轉向:在新的電車市場,將最新科技放在入門級車款上,讓真正會擁抱電車的年輕世代買得起、也體驗得到賓士的新科技,才會有量,帶動更進一步的轉型。

第三站》賓士博物館

電動車角色「避凶變機會」

最後一站,我們回到賓士博物館。

博物館內從一百四十年前,賓士設計出世界上第一輛三輪車、四輪車開始展出,從此,汽車產業取代了馬車,造就了公路系統與石油產業崛起。

綜觀這一百多年,賓士經過一戰後汽車蕭條後的整併;一九七○年代石油危機及日本車廠出現,而開始進行多角化,如進軍電子、航太等領域,部分事業也因不成功而退場。

百年來,轉型、學習、調整,是他們唯一不變的節奏。

當我們問奧斯伯格,從硬體思維要轉向以軟體定義車過程的挑戰時,他以管理大師彼得・杜拉克(Peter Drucker)的名言:「文化會把策略當早餐吃掉,」來解釋。也就是企業文化會影響策略的執行,「我們的挑戰在於要改變『肌肉記憶』,肌肉記憶就像公司文化,已讓你習慣某種做事方法,(會)和大腦想做的改變對抗。」他說,「除非改變那個肌肉記憶,否則事情會照舊的模式持續發生。」

例如,他們曾多年都是第一大豪華汽車品牌,在電動車轉型前期,集團目標是更聚焦豪車,將多數研發資源投入在此。但,奢華的策略其實不一定適用在現在電動車的世界。

前幾年的賓士,雖然喊出非常具野心的電動車目標,理應全力以赴,但有的策略上,卻被束縛施展不開,電動車的馬力跟油車對標就是一例。

陳鵬旭觀察,比起過去賓士往電動車衝,像是面對挑戰時的「避凶」手段,主要為降低衝擊。這一次的調整與宣告,已經更是把電動車當成機會,真正義無反顧的往前衝了。

在新舊典範交錯的轉型期,賓士學會與不確定共存,其百年品牌和技術底蘊,讓他們能快速的重整旗鼓。從單一方向的豪華品牌,轉為能因市場節奏而調整策略的企業,這示範出了百年企業的轉型韌性:最終能駛向終點的,未必是最早宣誓變革的人,而是能不斷修正方向,仍守住品牌靈魂的那一個。

小檔案_賓士

成立:1885年
執行長:康松林
主要產品:汽油車、柴油車、油電混合車、電動車
成績單:
2024年營收1,456億歐元、EPS10.19歐元;
2025年上半年純電動車占總銷量8.4%

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本文授權轉載自商業周刊

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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