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鴻海持續擴張電動車版圖!蘋果最大代工廠跨足電動車,能接到 Apple Car 的單?

2021-03-30 Kevin Liu
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鴻海過去一年以來在電動車產業動作頻頻,分別在中國和飛雅特克萊斯勒(Fiat Chrysler)、當地最大的汽車製造商吉利汽車達成協議開發電動車;在台灣,也和裕隆合資成立鴻華先進,進行電動車開發。並對目前陷入電動車泡沫危機的中國拜騰汽車,提供生產線管理的協助。

鴻海同時也和美國新創企業菲斯克汽車(Fisker Inc.)簽訂合作備忘錄,以年組裝 25 萬輛電動車為目標,計畫同時在北美、中國與歐洲等地銷售。

是蘋果最大的手機代工廠,也是電動車生產線領袖

根據研究機構 Facts & Factors 於今年 1 月的報告,2019 年全球電動車產值已達 1400 億美元,2026 年則預計達到 7000 億。鴻海是蘋果最大的手機代工廠,但隨著電動車市場的爆發,鴻海也期望儘快切入電動車產業能夠帶動集團成長,並寄望 2025 到 2027 年能在電動車產業取得 10% 的零組件或組裝服務占有率。

延伸閱讀:鴻海、和碩分頭搶吃 Apple Car、特斯拉供應鏈!電動車到底有多熱?

鴻海以其擅長的生產線管理為基礎,並於去年 10 月組建的 MIH 電動車開放平台,希望能逐步取代日趨成熟的智慧手機產業,成為下個世代的成長動力。MIH 電動車平台透過開放技術規格,以模組化、客製化縮短開發時間,快速進入電動車產業,鴻海已邀請超過 800 家零組件廠商參加這個策略聯盟,成員包括高通(Qualcomm)、聯發科、亞馬遜網路(AWS)等全球跨領域企業。

對於計畫進軍電車產業的蘋果(Apple)、或其他躍躍欲試的潛在進入者,鴻海的 MIH 電動車平台將是個快速切入電動車產業的捷徑。

蘋果的電動車布局,鴻海能分一杯羹?

事實上,蘋果跟鴻海在電動車領域將有更進一步的合作,並非空談。《彭博社》指出,蘋果想生產 Apple Car 有三條路可走,一是與現有的汽車製造商合作;二是建立自己的生產設施;三是複製 iPhone 模式,與代工製造商合作。

延伸閱讀:Apple Car 要來了?蘋果汽車會成為特斯拉最大的勁敵嗎?

近期蘋果與傳統車廠洽談合作頻頻碰壁,因此開始將目光轉向代工生產業者(Contract manufacturer),而鴻海與加拿大汽車零配件廠麥格納(Magna)集團是最有機會出線的 2 大代工廠商。

至目前為止,鴻海已整合全球超過 800 家全球廠商參與 MIH,儼然是電動車生產鏈的一方之霸,但在造車方面相當有經驗的麥格納也不容小覷,擁有戴姆勒、寶馬、捷豹路虎這些大客戶,據傳蘋果還曾找上麥克格討論造車事宜。

鴻海結盟攻勢不斷,擬收購越商電動車產線

而為了拓展電動車版圖,鴻海集團最近正積極與越南最大財團 Vingroup 洽談合作計畫。

《路透社》報導,鴻海向 Vingroup 提案收購其子公司──從事電動車生產的越快(VinFast),然而 Vingroup 則希望保留自家產線,雙方以合夥方式進行電動車的開發。Vingroup 發言人證實,已收到鴻海的多項提案,包括開發電車電池和其他零件,但目前合作未有更進一步發展。鴻海則對此事不予評論。

越快 2 年前在越南推出電動機車,2019 年也開始生產越快品牌的汽油車,去年銷售達 3 萬輛,今年則預計銷量可超越 4.5 萬輛。越快同時與台灣輝能科技合作生產電動車電池。

Lux Research 分析師羅賓遜(Chris Robinson)指出,鴻海將電動車看做下個成長動力,而對越快來說,使用鴻海組建的電動車平台,將能夠加速參與電動車市場開發,並減少其在電動車動力架構開發所需的時間和資金。

資料來源/Nikkei Asia, Asia Times Financial、Bloomberg

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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