燃料電池崛起不畏太陽
燃料電池崛起不畏太陽
2007.12.01 |

石油完全耗竭的西元二○四五年,當日落以後,微風不吹的時候,你該如何發動車子?這個答案也許就是「燃料電池」。靠氫氣產生動力的燃料電池,在你還吸得到空氣的時代裡,它都能永續發電,而且靠它發電,車子不吐二氧化碳,反吐純淨的水。

公司位於新竹的亞太燃料電池(以下簡稱亞電),成立於二○○○年,一年內就成功研發出第一台燃料電池機車,這台以質子交換膜燃料電池(PEM)為動力的機車,隨即在全世界各個展場引領風騷,並為亞電引來美商杜邦的入股,目前杜邦為亞電第二大股東。

源於太空梭燃料技術
燃料電池對一般大眾來說也許很陌生,但對航太界可就不陌生了,早在一九六○年代,太空梭就已使用燃料電池,太空梭在面向太陽時,使用太陽能發電,但背陽時該怎麼辦?這時太空梭會使用剩餘電能來電解「水」,水將轉化成氫氣和氧氣,此時氫和氧則進入燃料電池中發電,並再度還原成水;水變成氫氧,氫氧發電又變回水,不斷循環就能產生不虞匱乏的電,這就是燃料電池的奧妙,「永續發展,就是它最大的特性,」亞電執行長黃林輝說。

回到地面,亞電以燃料電池為核心,打造出的氫能電動機車,以氫氧為發電源頭,氧氣隨處都有,但氫氣可就不是隨手可得,所以氫能機車要行走必須配有氫氣罐,黃林輝說:「未來氫氣罐的價格大約是兩千到三千元,但它並不是消耗品,我們計畫在便利商店就能用空罐換到儲滿的氫氣罐,每次的價格約為三十元。」

別小看這類只靠空氣就能動的機車,它的極速可到五十二公里,每台配有兩個儲氫罐,儲滿氫的情況下可連續行走六十到八十公里,核心的燃料電池不太會壞,其他零件則和傳統機車一樣,所以維修可循傳統方式。至於售價方面,若量產動能與一百二十五CC的機車相仿時(編按:約五萬輛),價格約七萬元。

法規未定是最大問題
這樣零污染又能儲存運輸的電動機車,在油價陣陣高漲的現在,應該有很好的市場機會,為何還未正式量產上路?原因在於法規。目前世界上使用燃料電池的交通工具,包括歐盟去年推動歐洲九個城市運行的燃料電池公車、上個月(二○○七年十一月)在上海啟動的燃料電池公車等,都是在政府的支持下,開始於街頭示範運行。但在國際上赫赫有名的亞電氫能機車,則獨缺政府支持這道東風。

黃林輝表示,研發已經完成,「在一百W到十二KW的質子交換膜燃料電池範圍內,我們深信亞電還是維持世界領先的地位。」但只有技術領先是沒有用的,搶下商業化的先機才是關鍵。在石油逐漸耗竭、分配出現問題的二○一五年之前,全世界都在爭奪領導燃料電池各項應用標準的權力,因為能源的重製將影響國家未來的世界地位。

然而亞電的電動車也並非全然無法上路,目前亞電間接與日本政府合作,在大阪示範運行適合老人使用的電動代步車、電動輪椅,這筆五億元研發經費,為亞電帶來不小收益。雖然說在日本運行的,並非主打的電動機車,但在日本政府對輪椅的補助之下,銷售前景明朗。接下來亞電今年已和經濟部科專計畫合作製作二十輛,另外還有生產兩百輛的計畫,主要是提供給國內外政府機構示範運行。

關於當初投入綠色能源的開發,原先從事運輸工具買賣的黃林輝表示,有感於石油引擎帶來的污染,投身發展替代能源,他說:「即使石油永遠用不完,地球也沒辦法忍受因石油所帶來的污染。」而石油為核心架構出百年來人類的經濟活動,其中最脆弱的一環,就是與生活息息相關的運輸業,從這裡著手,似乎也可看見

燃料電池將帶來的綠色商機。
面對隨時可量產的實力,亞電走到這一步,黃林輝的心情是憂喜交加。喜的是台灣竟然可以在兩輪的交通工具上技術領先;憂的是,競爭優勢不斷的流失。黃林輝說:「台灣已經沒有汽車工業了,台灣的立基產業其實是在小型車輛,我們有機會領先全世界,可是沒有政府的實際支持,一直延宕不前。若不趕快商業化,這樣的技術領先很快就會流失掉了。」

何謂PEM燃料電池?
質子交換膜燃料電池(PEM)其實不是「電池」,它是電化學引擎,也可說是發電機。亞電的主力是在發電100W~12KW範圍的電池,適合搭載於小型交通工具,如機車、代步車、四輪都市型汽車,但PEM也可以應用在更大型的設備上,如公車、船隻、潛艇,只要將電池組做大一點就可辦到。

亞太燃料電池
成立時間:2000年3月
實收資本額:新台幣1.19億元
董事長:楊源生 執行長:黃林輝
核心技術:100W~12KW質子交換膜燃料電池組的設計與量產
應用情形:燃料電池機車、電動輪椅、電動代步車等

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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