日本汽車業已逼近「生存關鍵點」!本田近70年來首次淨虧損背後,揭日本競爭力流失真相
日本汽車業已逼近「生存關鍵點」!本田近70年來首次淨虧損背後,揭日本競爭力流失真相

根據《經濟學人》報導,日本汽車產業正面臨數十年來最嚴峻的結構性危機,多家龍頭企業同時承受獲利下滑、電動化轉型落後,以及來自中國車廠的強勢競爭壓力。

根據報導,從本田可能出現自 1957 年以來首次年度淨虧損,到日產持續大規模重整,日本汽車產業的傳統優勢正在快速削弱,甚至被形容已逼近「生存關鍵點」。

《經濟學人》指出,本田汽車近期在財報說明會上罕見承認,公司在截至 3 月的財政年度可能出現長達近 70 年來首次淨虧損。本田汽車執行長三部俊弘將責任歸咎於自己,甚至宣布自願減薪以示負責。

與此同時,日產汽車也仍處於長期重組過程中,計畫在未來數年內關閉多座工廠,以削減成本並改善競爭力。

內外部壓力交加!美國徵收高關稅、全球需求改變,中國電動車大軍逼近

《經濟學人》進一步分析,美國對進口汽車徵收高額關稅,以及全球需求變化,正在擠壓日本車廠的利潤空間,但更深層的壓力其實來自產業結構本身的轉變。

報導指出,日本汽車產業最關鍵的挑戰來自中國電動車製造商的快速崛起。近年全球電動車銷售大幅成長,使傳統燃油車市場加速萎縮。

《經濟學人》數據顯示,日本車廠在全球市場的佔比已從 2019 年的約三成以上,下降至 26%。

Honda 0 Series
圖/ Honda

在亞洲市場,衝擊尤為明顯,日本車在中國的銷量較 2019 年下降約三分之一,在東南亞市場的市佔率也明顯滑落,預計將從兩年前的 68% 降至 2025 年的 57%。

報導分析指出,問題在於電動車普及速度在亞洲多地快速上升,包括新加坡與泰國等市場,電動車占比已達顯著水準,使日本車廠長期依賴的傳統供應鏈優勢逐漸失效。

日本車廠電動車轉型腳步保守

根據《經濟學人》,造成日本車廠競爭力下滑的核心因素之一,是因為日本車廠在電動車轉型上相對保守。許多企業仍高度依賴傳統燃油車與油電混合車技術,純電動車在整體銷售中的比例偏低。

相較於以純電平台快速擴張的競爭對手,日本車廠長期傾向強化傳統混合動力技術,而非全面轉向純電架構。這種策略雖降低短期轉型風險,但也使其在全球電動車競賽中逐漸落後。

相較之下,在中國車廠帶動的電動車浪潮下,全球市場的成長動能依然十分強勁。《經濟學人》指出,包含插電式混合動力車在內的電動車,去年已佔全球汽車銷量約 26%,相較 2019 年的 3%,呈現爆發式成長。

延伸閱讀:「停止照豐田說的做」豐田前社長的告別演說:連6年銷售冠軍,為何仍說正在打一場生存之戰?

在亞洲市場,電動車滲透速度更為驚人。目前亞洲地區每賣出三輛新車,就有一輛是電動車,顯示市場結構正快速轉變,而不再只是中國單一市場的現象。

這股趨勢同樣擴散至多個東南亞與城市型經濟體。例如在新加坡,去年新車掛牌中接近一半為電動車;而在泰國,電動車占比也已達約兩成,並持續上升。

值得注意的是,日本車廠早在 1960 年代便已深耕泰國供應鏈,但如今仍難阻擋電動化浪潮加速侵蝕其傳統優勢。

此外,報導指出,電動車本質上更像「移動的軟體系統」,對軟體開發、數據整合與自動駕駛技術的依賴遠高於傳統汽車工程,而這正是日本製造體系相對薄弱的領域。

為了補足軟體能力缺口,日本車廠近年開始與科技公司及新創企業合作,但成果並不穩定。《經濟學人》提到,部分合作項目最終終止或重組,顯示跨產業整合存在實際困難。

例如,有車廠曾與科技企業合作開發電動車平台,但最終因策略分歧而中止。也有企業選擇與自動駕駛新創合作,以改善駕駛輔助系統,但短期內仍難形成規模化優勢。

這些案例顯示,日本汽車產業在從「硬體導向」轉向「軟體與數據導向」的過程中,仍面臨組織文化與技術路徑的雙重挑戰。

除了技術轉型問題,《經濟學人》也指出,日本車廠正面臨成本結構惡化的壓力。研發投入增加、設備更新需求上升,加上薪資成本與勞動制度限制,使整體營運成本顯著攀升。

在產業層面,市場原本預期透過大型合併來提升效率,但實際上推動困難重重。即使曾有企業討論整合計畫,最終也未能成功落實。專家認為,不同車廠之間的產品重疊與製造流程差異,使規模整合的綜效有限。

《經濟學人》警告:一家車廠撐不起整個產業的結構危機

在整體低迷之中,豐田汽車仍被視為少數相對穩健的例外。《經濟學人》指出,豐田在油電混合技術上的長期布局,使其在短期市場轉型中仍具競爭優勢,同時也透過全球策略合作維持市場影響力。

然而,報導強調,即便豐田表現穩健,也無法單獨支撐整個日本汽車產業的結構性問題。其他車廠的持續疲弱,使產業整體競爭力仍面臨下行風險。

《經濟學人》總結認為,日本汽車產業正處於關鍵轉折點。在電動化與軟體化浪潮推動下,過去依賴製造效率與燃油技術的競爭模式正在快速失效。

若無法加速轉型、重塑供應鏈並建立軟體能力,日本車廠未來在全球市場的地位恐將持續下滑。儘管仍存在合作與調整空間,但留給產業的時間已經不多。

本文授權轉載自《鉅亨網》

關鍵字: #汽車產業
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

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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?

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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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「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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