鴻海科技日秀驚人組裝實力！NVIDIA Vera Rubin組裝時間從2小時縮至20分鐘

邁入第七屆、更是歷年規模最大的2026鴻海科技日 (HHTD26)今日 (10/30)正式登場。面對全球生成式AI算力建設進入兆瓦 (MW)至吉瓦 (GW)規模的「AI工廠」 (AI Factory)時代，鴻海董事長劉揚偉在開場主題演講中直接破題：「過去這兩個力 (指精密加工力與垂直整合力)我們很少對外講，所以大家一直認為鴻海用英文講叫做『Box Mover』——只是把盒子搬來搬去、做簡單的系統組裝而已！」。

為了徹底撕下單純組裝廠的標籤，今年鴻海不僅率領輪值CEO蔣集恆、工業富聯 (FII)董事長鄭弘孟與鴻騰精密 (FIT)董事長盧松青同台拆解從「1微米以下光學對位」到「L1至L12跨洲機櫃製造」的硬核底蘊，更罕見排出了橫跨美、歐、日的超豪華國際巨頭站台陣容：NVIDIA AI與HPC基礎設施解決方案資深總監Dion Harris、Google Cloud基礎設施供應鏈與製造營運副總裁Rehan Sheikh、施耐德電機 (Schneider Electric)資深副總裁Himanshu Prasad，以及日本Honda (本田)院士安井裕司博士 (Dr. Yuji Yasui)與即將在2027年10月正式加入鴻海大家庭的三菱電機移動株式會社 (MEM)社長田中昭則親自登台，最後再由電動車策略長關潤 (Jun Seki)揭曉全新Model A+、Model K與Model K+三款新車。

劉揚偉與輪值執行長蔣集恆揭密：不是「垂直集合」而是「垂直整合」！五大關鍵數字與亞微米精密加工力

劉揚偉與在鴻海服務近30年的輪值執行長蔣集恆指出，許多人以為買下一家模具廠、一家射出成型廠、一家金屬加工廠，再加一家組裝廠湊在一起就叫垂直整合，但實際上那叫做「垂直集合」。劉揚偉表示，鴻海真正的「垂直整合」，是從產品開發的第一天起，零件、模具、功能模組與系統專家就組成同一團隊，同時思考後續的組裝公差、量產良率與維修拆解，讓「1+1遠大於2」。

現場更首度公開支撐鴻海「全球市佔率常年維持40%以上、AI伺服器市佔第一」的硬核數據與微米級加工突破：

驚人的研發規模與「台美日夜接棒」速度：

每天誕生2.5個新產品：2025年鴻海為全球第一線客戶執行的NPI (新產品導入)專案總數高達941個 (平均每天推出2.5個新產品)，其中超過一半是採ODM或JDM (共同設計製造)模式完成。

12.2萬名工程師大軍：鴻海集團約百萬名員工中，工程師人數高達12萬2000人 (包含約7萬8000名系統設計工程師 + 4萬3000名零組件與製程工程師)，光工程師人數就相當於全球第25大科技公司的員工總數！過去一年全球共取得2492項專利 (分布於材料、設備與製程，連續9年入選科睿唯安百大創新機構)。

3個月縮成3個禮拜：透過台灣與美國工程團隊的「跨時區日夜接棒」 (台灣白天設計、美國晚上接手做設計驗證與模流分析、隔天台灣上班直接看結果)，讓產品開發能在24小時不間斷，將別人需要3個月的開發專案時間壓縮至3個禮拜完成。

「Foxconn Inside」與五大精度等級 (直逼細菌與紅血球大小)：

在一座次世代AI伺服器機櫃中，若扣除半導體晶片不計，高達50%的內部零組件價值都是「Foxconn Inside」；單一運算托盤 (Compute Tray)內部的單一片PCB主機板正反面就承載高達15000顆零組件。鴻海的四大加工力 (減材、成型、增材、連接)已經完整覆蓋五大精度等級：

1毫米 (1mm，約線材與防護蓋) ➔ 50微米 (50μm，約一根頭髮粗細，用於伺服器機構件與電動車結構件) ➔ 微米級 (1μm，比人類紅血球還小，用於手機零件與精度達 2微米的精密模具) ➔ 小於1微米 (> 1μm，相當於細菌大小，透過每分鐘4萬轉高速轉軸與精密刀具，用於光通訊、晶片連接器與微光學元件) ➔ 奈米級 (1nm，晶圓製造領域)。

三大殺手級製程實例 (筆電沖壓省下833萬度電、CPO無塵室量產、Vera Rubin在20分鐘內完成組裝)：

筆電鍵盤孔洞「一次沖壓成型」：突破傳統高階CNC慢慢切削的高耗損，改用精度達2微米的精密模具將金屬片材直接壓縮成型做出3D結構，讓材料利用率暴增3.3倍。若以年出貨百萬台估算，一年可省下833萬度電 (相當於1800個台灣家庭全年用電量)、減少1500噸碳排放量 (相當於4座大安森林公園一年的減碳效益)。

NVIDIA Spectrum-X CPO (共同封裝光學)交換機量產：現場展出為NVIDIA打造的Spectrum-X CPO交換機。由於光纖纖芯僅10微米 (約頭髮直徑的1/7)，一顆灰塵就會導致光學連接失效，鴻海不僅全程在無塵室透過全自動產線進行組裝測試，其精密基板更做到讓40條光纖並排時，軌道間距誤差控制在0.3微米內、整體誤差僅0.7微米 (約頭髮粗細的1/100)，成功把過去只能在實驗室手工調整的CPO轉化為大規模商用量產製程。

NVIDIA Vera Rubin運算托盤組裝「2小時 ➔ 20分鐘」：針對今年發布的NVIDIA Vera Rubin運算平台，鴻海與客戶共同開發「無線纜」 (Cableless)解決方案，並且導入100%全自動化組裝技術，將極度複雜的運算托盤 (Compute Tray)組裝時間從原本的2個多小時大幅壓縮至僅需20分鐘。

L1到L12跨洲複製能力 (週產能翻倍破1000櫃)：全球管理土地面積超過4000萬平方公尺 (約6500座足球場)、逾240個廠區。目前在台灣與越南生產L1-L3及L5零組件、新竹生產L6主機板、桃園進行L10系統整合，並且在美國與墨西哥量產L11、L12完整機櫃系統 (結合今年投產的休士頓廠與實體AI數位孿生，AI伺服器機櫃週產能已經在一年內翻倍突破每週可達1000櫃數量)。

AI基礎設施鐵三角站台：FII × FIT「心臟與神經血管」，攜手NVIDIA、Google Cloud與施耐德電機定義「L12+ 模組化資料中心」

緊接著，工業富聯 (FII)董事長鄭弘孟與鴻騰精密 (FIT)董事長盧松青以雙人對談登場，將AI基礎設施比喻為一個巨人：「FII打造的是強大的骨骼與心臟 (運算與散熱架構)，FIT接上的則是敏銳的神經與血管 (極致訊號、高速互連與電源傳輸)」。鄭弘孟更幽默形容現在客戶催貨的急迫度：「以前客戶是問這規格做得出來嗎？現在是問能不能做得更多、更快，最好今天下午就能交貨——甚至有的客戶恨不得我們昨天就用火箭送過去！」。

隨後登場的三大國際AI基建巨頭，則分別從「算力系統、雲端自研晶片、能源與800V DC架構」揭露與鴻海的深度合作綁定：

NVIDIA資深總監Dion Harris：從十年前首台DGX-1到「Vera Rubin + DSX + L12 + 貨櫃化AI工廠」

NVIDIA AI與HPC基礎設施解決方案資深總監Dion Harris回顧，NVIDIA與鴻海 (Ingrasys,鴻佰)在資料中心領域已經合作超過10年——當年全球第一台AI超級電腦「DGX-1」正是由鴻海所製造！一路走過將整個機櫃變為單一運算單元的Blackwell (NVL72)，如今雙方正全力推進次世代Vera Rubin運算平台 (目前已經有超過10座廠區、數百萬平方英尺的空間專門投入Vera Rubin生產)。Dion Harris更在現場拋出四大技術合作亮點：

五層架構與「NVIDIA DSX」全面優化：呼應黃仁勳提出的「AI五層蛋糕」 (能源 ➔ 運算晶片 ➔ AI工廠基礎設施 ➔ AI模型 ➔ 代理式AI應用)，Vera Rubin不僅整合Vera CPU (運行代理框架)、GPU、負責南北向通訊與儲存的DPU，更支援如LPU (Groq輕量級推論處理器)等新型推論層。透過與鴻海合作的NVIDIA DSX平台與Max-Q / 動態功耗轉移技術，可將整體每瓦效能 (Performance per watt)提升達30%-40%。

45°C溫水封閉循環液冷 (免除冷卻水塔)：透過與鴻海共同開發的封閉循環液冷系統 (Closed-loop liquid cooling)，系統可在高達45°C的進水溫度下穩定運作，直接利用環境乾式冷卻器 (Dry chillers)進行散熱，徹底消除對當地水資源與蒸發式冷卻水塔的依賴。

800V DC高壓直流電與「L12+模組化資料中心」 (8 週交付100MW)：鴻海不僅幫客戶造系統，自己更在台灣建置規模超過100MW的「Visionbay」AI超級算力中心，率先導入Vera Rubin與最新的800V DC (800伏特高壓直流電)供電系統。更重要的是，雙方正合作開發超越L12的「L12+ 預製模組化／貨櫃化資料中心」 (Modular Data Center，現場展區亦展出搭載Vera Rubin的原型)，將原本需要數月甚至數年的建廠時間，壓縮至短短8週內即可交付一座100MW規模的AI工廠，大幅縮短「從水泥地到產出第一個Token」的時間，避免數十億美元資產閒置。

Google Cloud副總裁Rehan Sheikh：TPU邁入「一年雙晶片」，靠鴻海將上線時程砍半至6個月

掌管Google全球所有硬體需求訊號、供應鏈採購、NPI與製造交付的Google Cloud副總裁Rehan Sheikh指出，生成式AI不僅是軟體革命，更是一場「實體基礎設施與製造革命」。Google Cloud剛繳出強勁財報，積壓訂單高達數千億美元，並且是唯一在AI全方面 (從自研TPU、整合NVIDIA GPU、光路交換機OCS、液冷到Gemini模型與搜尋/Workspace應用)都擁有第一方創新的超大規模雲端商。

Rehan Sheikh更首度揭露Google自研ASIC晶片TPU的驚人迭代速度與鴻海扮演的關鍵角色：

從「3年一代」加速到「1年兩顆」 (訓練＋推論分流)：Google自2015年佈署第一代TPU以來，已經深耕超過十年。過去TPU約2-3年更新一代，近3-5年則開始縮短為「每年一代」，而近期更推進到「一年推出兩顆TPU」的極限節奏——例如最新世代便拆分為專攻大規模訓練的「TPU 7e」 (代號Ironwood，單一Pod叢集規模高達9216顆／逾9600顆晶片、具備數十PB記憶體)，以及專攻海量低延遲推論的「TPU 7i」 (同樣隸屬Ironwood，單晶片封裝高達288GB HBM高頻寬記憶體)。

「Chip-to-Serving」時程從12個月以上，大幅縮減為6個月：過去從拿到晶片、驗證、組裝到送進資料中心上線服務，標準流程需要12到15個月以上；但在一年發兩顆晶片的今天根本等不起。透過與鴻海從Day 0定義下一代晶片時，就展開深度共同設計 (Deep Co-Design)、提前拉貨長交期零件、利用數位模擬將「晶片驗證與系統驗證同步重疊 (NPI與EVT並行)」，Google與鴻海成功將晶片到上線服務的時間大幅壓縮一半以上，僅需不到6月時間 (雙方合作更從資料中心L1-L12一路延伸至XR與穿戴式光學領域)。

施耐德電機資深副總裁Himanshu Prasad：未來5年全球新增170 GW規模資料中心，聯手鴻海攻克「800V DC」電力與模組化部署

全球能源管理與自動化巨頭施耐德電機資深副總裁Himanshu Prasad指出：過去20年全球資料中心總共佈署約130 GW (吉瓦)的電力容量；但在未來4到5年內，全球預計將再新增佈署高達170 GW (總量直逼300 GW)，其中高達65%全是為了AI負載而生 (過去18個月全球每月Token消耗量已經從2兆暴增60倍，超過120兆個)。

面對單一機櫃功率從過去不到10kW飆升至100kW，甚至邁向1 MW (兆瓦)，以及AI訓練造成的劇烈電網尖峰波動 (AI spikes)，施耐德電機提出「設計、模擬 (結合 NVIDIA Omniverse建立電力與液冷數位孿生)、建造、營運、AI 預測性維護 (減少40%侵入式維修、提升20%營運效率)」的五階段端到端方案，宣布與鴻海深化兩大核心合作：

全面推進「800V DC」 (高壓直流電)架構與保護斷路器：傳統機房歷經多次AC轉DC、DC轉AC的轉換損耗且銅纜極粗；轉向800V DC不僅能大幅降低電流與損耗、縮小線纜體積，施耐德電機更正積極開發從機櫃旁Power Rack、集中式DC UPS到中壓變壓整流單元與固態變壓器 (SST)及全新DC直流保護斷路器，預計2027年起陸續推出商用產品。

攜手鴻海打造「All-in-One預製模組化資料中心」：將施耐德在電力、散熱 (CDU、冰水機)的專業，與鴻海的大規模精密製造能力結合，共同向全球客戶交付隨插即用的模組化AI資料中心。

日本車界雙雄助陣電動車：Honda揭曉「無高精地圖Level 4協同AI自駕」，三菱電機移動株式會社宣布2027年10月正式併入鴻海、衝刺2030年「1兆日圓」營收！

在下半場的智慧移動與電動車 (EV)環節，兩位來自日本汽車產業的重量級貴賓，正式宣告鴻海在日本車壇的結盟已經從「單純代工洽談」邁入「底層AI自駕與核心電裝合資併購」的深水區：

Honda (本田)院士安井裕司博士：以「Honda CI協同人工智慧」與4D光達實現免高精地圖Level 4自駕

Honda技術研究所院士安井裕司博士登台分享Honda邁向2050年「零交通碰撞死亡事故」 (涵蓋二輪機車與四輪汽車)與碳中和的核心武器——「Honda CI」 (Cooperative Intelligence，協同人工智慧)：

打破亞洲複雜路況的「自駕僵死」 (Deadlock)：傳統自駕車在面對亞洲 (如日本或台灣)狹窄巷道、違停繞行或無號誌路口時，常因演算法過度保守而卡在原地動彈不得，極度依賴昂貴且難以即時更新的高精地圖 (HD Map)。

「360度環景相機 + 4D FMCW光達」與混合式AI架構：Honda改採結合「Model-based」 (控制理論演進)與「AI機器學習」的混合架構，透過360度相機搭配AI理解周邊車輛與行人的「意圖」 (Intention)，並且進行路線協商，同時導入能同時偵測物體位置與速度、大幅消除誤報 (False positives)的「4D LiDAR」 (FMCW 調頻連續波光達)作為高速行駛的安全冗餘。

日本茨城縣常總市實測影片公開，2027取得L4認證、2030商用化：現場播放Honda在日本茨城縣常總市進行的「無高精地圖 (HD Map-less)、無車道線路口即時路徑規劃與避開路邊停車」實車道路實證 (PoC)影片，宣布將於2027年度取得Level 4自動駕駛認證，並且於2030年左右將適用範圍擴大至窄巷與倒車等複雜場景，藉此實現全面商用化。

三菱電機移動株式會社社長田中昭則：兩週前簽署最終協議！2027年10月正式加入「Foxconn Family」，劍指2030年1兆日圓目標

全場另一大高潮，是傳承三菱電機自1921年創社百年底蘊、1933年投入車用電裝品，並且在後續獨立分拆的三菱電機移動株式會社 (Mitsubishi Electric Mobility，MEM)社長田中昭則登台。他一上台便先以苦練的中文向全場問好，還幽默自嘲：「有人說我看起來很兇，但我其實非常溫柔，請大家不要害怕！」，引發現場熱烈掌聲。田中昭則宣布震撼全球汽車供應鏈的戰略進度：

「兩週前剛簽署最終協議，2027年10月正式加入Foxconn Family！」，田中社長在台上正式宣布：MEM與鴻海已經在兩週前正式簽署戰略聯盟最終協議，將於2027年10月正式加入鴻海大家庭！

MEM的三大壓箱寶 (電動動力、自駕安全、全球市佔第一車艙監控)：

E-Powertrain (電動動力總成)：早在1997年就量產全球首款車用功率模組 (Power Module)，30年來累積銷售超過1000萬套逆變器，擁有集團自研自製功率晶片與軟硬體整合優勢。

Autonomous Driving (自動駕駛與車載資通訊)：量產ECU與車載通訊模組逾50年、累計出貨超過1.2億套，擁有約900名ECU開發工程師與600名功能安全及資安 (Cybersecurity)專家。

In-Car Intelligence (車艙智慧與DMS/OMS市佔全球第一)：在各國法規強制標配的駕駛與乘員監控系統 (DMS / OMS，偵測分心與疲勞)領域，MEM擁有全球市佔率第一的統治地位，並且在生物特徵偵測與車內雷達 (In-cabin Radar)居於專利與市占龍頭。

強強互補衝刺「2030年1兆日圓」 (約新台幣 2100億元)營收：田中昭則強調，MEM作為獨立供應商，客戶早已遍及美、歐、日各大一線車廠 (遠超三菱集團內部)；結合鴻海驚人的開發速度、採購議價力與智慧EV平台架構，雙方訂下在2030年成為一家年營收達「1兆日圓」規模企業的宏偉目標！

關潤壓軸揭曉三款全新電動車：Model A+、全新緊湊型平台「Model K」與「Model K+」

在演講尾聲，伴隨氣勢磅礴的揭幕影片，鴻海電動車策略長關潤親自領軍將三款全新開發的電動車開上舞台中央，包含：

Model A+：基於先前發表的Model A所延伸打造的SUV休旅車型 (Model A-based SUV)。

Model K：採用全新開發緊湊型平台 (Newly developed compact platform)打造的全新掀背／跨界車款。

Model K+：基於全新Model K平台延伸打造的SUV休旅車型 (Model K-based SUV)。

2026 鴻海科技日 (HHTD26)核心技術突破與五大國際夥伴戰略合作總覽表

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》