市占率飆35%!EVOASIS快充站達134座「超越特斯拉」:為何電動車銷售逆風,仍要搶攻6都充電缺口?
市占率飆35%!EVOASIS快充站達134座「超越特斯拉」:為何電動車銷售逆風,仍要搶攻6都充電缺口?

台灣充電服務商EVOASIS(源點科技)11月27日宣布, 在台灣完成134座充電站、600支快充槍,全台市佔率達35% 。其中,DC快充站數量達120座,正式超越特斯拉充電站數(截至今年6月約107站),成為台灣規模最大的充電網。

「明年可以預期台灣市場將出現更多百萬元以下的電動車,電動車市場將會持續普及,充電需求也會繼續增加。」 源點科技董事長陶百群直言,儘管台灣電動車市因美國關稅變動而短暫面臨「逆風」,但截至今年10月底全球電動車銷量依然有23%的增幅。

源點科技董事長
源點科技董事長陶百群表示,EVOASIS2019年才成立,如今已經成為全台最大充電網。
圖/ 源點科技攝影

受惠於電池能量提升、充電設備優化、智慧駕駛的普及,以及規模化帶來的製造成本優勢,再加上歐系、韓系與美系車廠紛紛推出具備競爭力的百萬級距電動車款,陶百群認為,電動車長期發展的趨勢已經不可逆。

EVOASIS快充慢充雙箭齊發,填補都會區缺口

據第三方充電整合平台AmpGO充電地圖的報告,截至2025年9月底為止,全台營運中的充電站總數已突破3,700座,共有1,2717支啟用中的充電槍,和去年同期相比新增3663支,年成長率為40.5%。同時,目前全台有54家充電營運商,與去年同期相比新增12家。

事實上,台灣電動車充電基礎設施市場已經進入白熱化階段。除了華城電機、中興電iCharging早期投入布局,不少再生能源售電業者也紛紛投入,例如泓德能源旗下星舟快充、三地能源旗下特爾電力和雲豹能源。

觀察各家充電站佈署版圖,星舟快充全台共有106座站點;特爾電力全台已有56座快充站、17站慢充站;雲豹能源8月時表示預計年底將建置50座充電站。

在上述百家爭鳴的充電樁市場中,源點科技現階段仍有3大優勢。

首先,源點科技目前擁有14萬人會員數,會員數量甚至比台灣電動車總數還多(截至今年9月約11.8萬輛),提前鎖定潛在用戶,未來能夠迅速轉化為實際充電需求。

源點科技業務長吳聖文表示,接下來將積極佈局全台6都都會區,「因為建站的速度與效率,決定了市場的佔有率。」

吳聖文強調,過去快充站雖多設於高速公路服務區,但下一階段的重點將轉向填補台灣6都的「都會區電車缺口」,將在台北松山、新北中和、新莊等地,設立超級綠洲充電站,「如果佈點不夠密集,將直接影響消費者購買電動車的意願。」

#0 源點科技
EVOASIS的DC快充站點及槍數皆為全台規模最大。
圖/ 郭采樺攝影

至於慢充則鎖定在「長駐」場域,主要是百貨公司、停車場等長時間停留的地點。吳聖文解釋,在停車場建置快充在成本效益上並不划算,慢充才是停車場的主流配置。

同時陶百群表示,預計2026年將新增約400支DC快充槍頭,讓全台DC快充總規模突破1,000槍,其中現階段65%的充電站點已經提前簽約。

充電站規模化下一步:以管理效率提升「使用率」

最後,充電網路規模擴大後,管理效率成為避免充電樁閒置是關鍵的最後一步。

源點科技透過精細的充電站管理和新的收費政策,像是佔位費、限制尖峰時段充電比,確保營運時效達99.5%,大幅提升充電槍的周轉率。

同時,源點科技也開始推新的使用政策,針對停止充電10分鐘後仍不離開的車輛收取佔位費,以及在高速公路服務區或尖峰時刻,導入同規格充電樁滿位時,限制車輛只能充到85%的政策,避免長時間的充電,增加服務周轉率。

#1 源點科技
圖/ 郭采樺攝影

充電營運的難題在於客戶忠誠度低,一旦有更便宜、更方便的站點,車主就會轉向。因此,源點科技透過持續擴增站點和提升可靠度,意圖穩固這塊充電費的大餅。

值得注意的是,源點科技DC快充站數超越特斯拉,對於特斯拉並非壞事。吳聖文說,它們希望充電站越多越好,就不需要自己建站,減輕自行建網的壓力。

談及與特斯拉的競爭,吳聖文表示,隨著特斯拉策略的調整,像是不再附贈家用充電樁,以及其較高的充電費率,許多新購入的非特斯拉車主已較少依賴特斯拉的站點,給予他們極大的發展空間。

延伸閱讀:自駕、特斯拉與中國車企強勢領跑,2026各大車廠怎麼玩?福特前高管解析突圍關鍵

責任編輯:李先泰

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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