特斯拉革命:「Tesla Network」將如何改變無人駕駛時代的交通格局
特斯拉革命:「Tesla Network」將如何改變無人駕駛時代的交通格局
2016.10.22 | 產品開發

前天上午,特斯拉宣布目前其工廠生產的所有車型(包括未來的Model 3)都已具備了進行完全自動駕駛的硬體基礎,搭載新硬體的Model S與Model X車型已經投入生產,消費者當即就可以在特斯拉官方網站或直營店進行預定。如果單獨購買的話,其完全自動駕駛功能套件價格為8,000美元。

<iframe src="https://player.vimeo.com/video/188105076" width="640" height="360" frameborder="0" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe> ##### 特斯拉於20日公布的[全自動駕駛上路測試][1]

不過特斯拉也表示,硬體具備了,但它目前還不打算將其立刻啟動使用,而要至少再路測個幾百萬公里。這是因為要調試校準該系統,以確保不斷完善產品的安全性和便捷性。所以,即使現在你訂購了這台車,包括自動緊急制動、碰撞預警、車道保持以及主動巡航控制在內的上一代Autopilot功能反而不能在新車上使用。

如下圖,在官網的訂購頁面上,特斯拉寫道,「我們還不能確定上述各項功能究竟在何時才能投入使用,因為這得看當地政策何時候允許。」

接下來最後一行尚未標粗的句子就很有意思了。特斯拉表示,「將這些具備自動駕駛功能的特斯拉汽車共享給朋友和家人使用是沒問題的,但除此之外如果車主想謀得經濟利益,那麼其必須在特斯拉自己的網路框架(Tesla Network)中進行,細節將會在來年公佈。」

也就是說,如果購買了這輛具備了完全自動駕駛功能的特斯拉,作為所有權擁有者,你也不能用它去開Uber、Lyft、滴滴、神州、易到等任何非特斯拉所有的共享出行平台了,即使你的初衷不過是想去泡個妹子。

這個並不張揚的聲明有著非常重大的意義,因為這意味著對於「所有權」這一概念的重新定義。

此前我曾在「圍獵網約車」一文中提到,出行的未來是無人駕駛,無人駕駛車輛的所有權(牌照、上路憑證)不可能集中在現有的車主手中,而將是一種全新的調度架構,這種調度架構的搭建者們正在崛起,自營自行車租賃平台「摩拜單車」、「ofo」、汽車分時租賃平台們將逐鹿這個全新流量入口,他們將透過購置車輛、一張張累積牌照來取得上路權,以這種較重的方式完成對全新網絡的節點覆蓋。而現在風頭無兩的滴滴優步,一頭乘客一頭司機,手上沒有重資產,未來要再次挺立潮頭,那麼也該儘早抓住時間窗口,將牌照的所有權向自己手中轉移。

未來車輛所有權獨獨不在車主手裡,租賃市場不用多說,摩拜單車們、汽車分時租賃平台、滴滴優步已經上車,所有權在它們手中。特斯拉此次聲明的重大意義在於,即使是汽車銷售市場,汽車廠商也將與車主來爭奪車輛所有權(支配權是所有權中最重要的權利)!

下圖是特斯拉「Master Plan, Part Deux」關於車輛共享的計劃

即汽車廠商未來將可以透過大量的汽車銷售,來獲取車輛/牌照所有權。這甚至成了整個汽車租賃產業和汽車銷售產業(主體是汽車廠)的爭奪。這麼看來,未來中國等發展中國家是否會發展成美國、日本等發達國家租賃占主體的市場格局還不一定,因為擾動係數變大了。汽車廠商覺醒了,並且極其強勢。

如果透過銷售汽車就能壟斷車輛支配權(況且目前而言Uber、滴滴是代表了現今較高水平生產關係的支配方式,在特斯拉框架下被禁止),那麼,製造汽車的汽車廠商將擁有比汽車租賃商更大的優勢。並且這種搶奪無人駕駛時代調度入口的方式屬於降維打擊。

遠的不說,說近的。如今中國租賃市場在長租之外,開始衍生出P2P租車、分時租賃租車等業態,等待牌照分發是一個考驗資源與能力的事情,並且拿牌照總有瓶頸、總有上限。近期幾個分時租賃企業想出來一個討巧的路子,即新能源車返租業務,即用戶來購買新能源汽車,最後再返租給分時租賃平台。這樣的好處有二,牌照用的是個人指標(相比租賃指標的數量限制,個人指標沒有那麼嚴格),等於是取之於民;於個人,能夠透過車輛取得一定收入。

但這樣有個問題,即本來政策限制租賃牌照的發放就是緩解擁堵,但這些平台把個人牌照車輛用於運營,等於還是增加了擁堵的壓力。因此,這種操作目前在中國政策上是非法的,或者說至少處於灰色地帶。

而特斯拉直接又一次、又一次明目張膽地繞過了這一限制,因為特斯拉如此壟斷車輛支配權,其本質上還是新能源車返租。只是租賃企業不敢這麼大規模操作,而特斯拉直接把這事挑明了。當然無人駕駛時代已經提高了調度效率,擁堵問題或者不是頭號問題,頭號問題應當是利益分配。比如直接觸動美國赫茲、安飛士等幾個租車巨頭的利益。如果未來各方追究責任引來監管,特斯拉還可以說自己對車輛的支配權利就是打包在產品裡的,就是在設計之中的。 Elon Musk可有的是說辭。

現在這一影響還不顯山露水,未來平價車型Model 3上市、有了規模,或許其他廠商、租賃企業就覺出來了——原來,未來「把個人牌照車輛用於運營」才是搭建出行入口的捷徑。

本文授權轉載自:36 氪

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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