直擊!特斯拉的心臟,超級工廠大公開
直擊!特斯拉的心臟,超級工廠大公開
2016.08.02 | 科技

如果要問特斯拉(Tesla)的未來在哪裡,位於美國內華達州沙漠裡的這座「超級工廠(Gigafactory)」,無疑是關鍵。而這個掌握了特斯拉未來的超級工廠,7月29日首度邀請特斯拉VIP車主參與開幕活動。其中,台灣首位特斯拉車主,同時也是電動車技術公司行競科技創辦人暨台灣松下電器董事長洪裕鈞,便是台灣極少數,甚至可能是唯一有機會入內的一員。這次在他的協助下,《數位時代》要為讀者揭開超級工廠的神秘面紗。

gigafactory
(圖說:特斯拉超級工廠的未來樣貌/圖片來源:特斯拉官網)

超級工廠是由特斯拉和Panasonic合資50億美元共同打造的電池工廠,預計當工廠全部完工後,這將會是全世界最大的建築物,面積約當107座美式足球場,預計每年可以生產150GW的鋰電池,供150萬輛Model 3使用。而目前,特斯拉已經完成14%的建設,並開始正式生產。

往超級工廠的路上
(圖說:在沙塵滿天的公路上,前方不遠處就是超級工廠/圖片來源:洪裕鈞)

29日這天,沙塵滿天的公路上,一台又一台特斯拉朝向超級工廠的所在地駛去,途中,一整排特斯拉汽車在超級充電站充電的場景,讓洪裕鈞印象深刻。在等待過程中,他也遇見了新加坡和荷蘭的首位車主等多位車友,大家用車身號碼相認,有如一場大型車友會。

超級工廠入場證
(圖說:洪裕鈞是台灣極少數獲邀進入超級工廠參觀的人。畫面中被黑色圈起來的地方,就是目前完工的區域/圖片來源:何佩珊)

來到超級工廠,特斯拉的人員開始帶領這些VIP貴賓們分批參觀。一路上,先是看到Panasonic負責的電池原料生產部分,然後才進入特斯拉負責的,包括電池組裝、測試等工作,一直到出貨。

電池原料
電池測試
電池組裝
gigafactory
裝箱出貨
(圖說:Panasonic負責生產前段約三分之一的工作,後半段則由特斯拉負責/圖片來源:洪裕鈞)

洪裕鈞表示,Model 3雖然還沒進入量產,但現場已經開始生產特斯拉的家用電池組Powerwall。同時他也發現,整個生產流程已經高度自動化,對人力的需求非常低。

目前整個工廠的建設進度雖然只完成14%,但走完一整個流程,也約莫需要花費90分鐘的時間,「而且這是在沒有看得很細的狀況下。」洪裕鈞說。

搬運機器人
(圖說:除了機器手臂,也有搬運機器人,遇到障礙物時,還會說:「Excuse me」/圖片來源:洪裕鈞)

另外他指出,這個工廠給人的感覺其實和特斯拉位於費里蒙(Fremont)的車廠很像,不論是建築的結構設計,還是明亮、乾淨的空間,都很類似。「這裡不像以前舊式工廠那樣,黑暗、有油汙、聲音很大。」他說:「這裡很安靜。」

gigafactory
(圖說:超級工廠目前還沒開始生產Model 3,但當天現場還是有車體的展示/圖片來源:洪裕鈞)

但有一點不同的是,過去特斯拉開放車主參觀費里蒙車廠,對於照片拍攝有嚴格管制,但這次在超級工廠,特斯拉的態度卻非常開放,甚至連核心的電池組也大方展示給大家看。

電池
(圖說:超級工廠肩負的重大任務,就是生產這些電池/圖片來源:洪裕鈞)

而在結束參觀行程後,特斯拉執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)和特斯拉技術長JB Straubel在晚間9:00現身在舞台上,開始一場40分鐘的演講。

馬斯克和JB
(圖說:晚間9點,馬斯克和技術長JB一起上台/圖片來源:洪裕鈞)

馬斯克談話的時間佔了大多數,他談超級工廠的角色、談特斯拉的自動駕駛、汽車共享等未來願景,不談太多的技術。而當中有一段讓洪裕鈞印象深刻的是,馬斯克一次又一次提到,「這是一個生產機器的機器(指超級工廠)。」

馬斯克的投影片
(圖說:馬斯克不只一次提到,這是一個生產機器的機器/圖片來源:洪裕鈞)

可以說,馬斯克在建造這座超級工廠時,其實不只是把它看成一座工廠,而是視為一個全新的「產品」。現在他正在做的,就是重新設計工廠製造流程,將每一個角落都設法做到最佳化。

特斯拉前資深供應商開發工程師,現任行競科技技術長的齊塔克(Azizi Tucker)認為,這對特斯拉來說,是一個非常大的改變。因為過去的特斯拉只專注在車的設計上,但經過先前幾款產品的出貨經驗,現在的特斯拉更專注在工廠端。

超級工廠外部
(圖說:超級工廠目前只完成14%,外面仍在持續施工/圖片來源:洪裕鈞)

「很值得。」洪裕鈞表示,經過這次超級工廠的參訪,他更能理解馬斯克那些被視為瘋狂、不合理的所有舉動。「如果你已經看到未來會發生什麼事,那(特斯拉正在做的)所有事都是合理的。」

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓