超級工廠能幫特斯拉真正走出「生產地獄」嗎?
超級工廠能幫特斯拉真正走出「生產地獄」嗎?
2016.08.04 | 科技

電動車大廠特斯拉(Tesla)第二季財報公布,虧損較去(2015)年同期擴大,達2.9億美元,而表現不如市場預期的原因之一,就是量產問題。特斯拉創辦人伊隆.馬斯克(Elon Musk)在財報會議上形容:「特斯拉上半年就像在生產地獄(Production hell)。」因為Models X的製造問題,特斯拉本季交車數量僅14402台,低於目標的17000台,也因此不得不下修全年出貨預估。

Model X
(圖說:Model X的外型亮眼,卻也因此在生產上遇到不少麻煩/圖片來源:特斯拉官網)

雖然馬斯克在財報會議上也強調,特斯拉已經在6月爬出地獄了,產能漸趨穩定,但很快地,他又得面臨另一個承諾,Model 3的生產。甚至,在財報會議上他也預告,明(2017)年特斯拉還要再發表電動聯結車(Semi truck)、電動迷你巴士(minibus),和Model Y。

好不容易逃離了Model X這個坑,特斯拉會不會又掉入其他的洞?

而要想真正擺脫特斯拉成立以來不斷遭遇的量產問題,超級工廠(Gigafactory)無疑是一場不能輸的賭注。

超級工廠想解決的不只是電池產能問題

對特斯拉來說,超級工廠具有幾大意義:首先,特斯拉目前的電動車產能,經常是受限於電池供給不及,而依超級工廠的規劃,其產能預計可以在2018年先達到35GWh,並在2020年達到105GWh,超越全球現有的鋰電池產能。

除了產量,其實超級工廠的所在地也是一大關鍵。曾任特斯拉資深供應商開發工程師,現任電動車技術公司行競科技技術長的齊塔克(Azizi Tucker)就指出,一般特斯拉在付款買下電池後,因為重量和空間考量,只能循海路從日本運送到美國,這過程約需耗時2至3周。

超級工廠的電池
(圖說:解決電池供給問題不是超級工廠的唯一任務/圖片來源:洪裕鈞)

而這2至3周影響的不只是時間問題,因為在電動車整車成本裡,價格不斐的電池占比不低,可以想像,對於資金不算充沛的特斯拉來說,在這段等待電池運送的時間裡,一大筆錢也就像是被綁死在那,動彈不得。因此,位於美國本土的超級工廠若能成為電池主要供應來源,對特斯拉來說,不僅出貨速度可以加快,資金應用也能夠更靈活。

另一方面,行競科技執行長暨台灣松下電器董事長洪裕鈞認為,超級工廠之於特斯拉還有另一層重要的策略意義。他指出,現在幾乎所有車廠,不論是豐田、日產、福特等,都已經在做電動車,而市場上的鋰電池產能已經供不應求,當未來所有車廠生產的新車都必須是電動車時,誰掌握電池產能,誰就會是贏家。在他看來,這就跟現在全球政經情勢與石油緊密相連是一樣的,誰有資源,誰就是老大。

轉變,現在要從工廠端決勝負

再從另一個角度觀察,馬斯克不只一次提到,超級工廠在他眼裡,不是一個尋常工廠,更像是一個產品,是一個「生產機器的機器」。

超級工廠
(圖說:特斯拉在超級工廠的規劃上,下了很大功夫/圖片來源:洪裕鈞)

齊塔克認為,這是特斯拉發展上很大的一個轉折。因為過去特斯拉全心全力放在電動車的設計,他的產品就是他的車。但現在,特斯拉則是將更多注意力轉移到工廠身上,將工廠視為全新產品,將每一段流程、每一個零件,都重新設計、規劃。在他看來,這可能是因為特斯拉過去幾款電動車的量產,總是在製造端遇到問題,而現在他想要從工廠來改變這個狀況。

同時,特斯拉在工廠端的投入和改造,某一種程度上,也是對特斯拉車主的承諾,要給特斯拉的忠誠客戶們更多信心。畢竟,相對於一般的廣告行銷手法,特斯拉有更多的銷售是來自這些忠實顧客的推薦,由他們在世界各地為特斯拉扮演傳教士角色,比任何宣傳都更有效果。

超級工廠的優勢會不會反過來變成致命傷?

不過超級工廠的優勢,卻也可能成為致命傷。

因為垂直整合的作法雖然有好處,卻也大大降低了特斯拉的生產彈性。終究,目前世界上不是只有Panasonic一家電池廠,另外如韓國的三星、LG,還有中國無數電池廠,也都已經投入大量資源在電池技術的研發。齊塔克舉例,如果今天是LG更早一步在電池研發有大突破,特斯拉能夠放棄投資50億美元打造的超級工廠,去找LG合作嗎?

超級工廠
(圖說:超級工廠能改變特斯拉的量產問題嗎?/圖片來源:特斯拉官網)

當然,這一定會是特斯拉和Panasonic極力想要避免的情景。特斯拉的團隊日前在超級工廠受訪時也表示,他們相信「原料」、「人力」和「工廠設計」這三個因素,將可以讓他們領先同業推出更便宜的電池。而他們在超級工廠所做的每一個決定,也都是為了最佳化這三件事。

只是未來的事,現在誰也說不準,最後誰能勝出,也只能繼續看下去了。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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