都是新「完全自動駕駛套件」生產延遲的緣故?特斯拉未達2016年出貨預期
都是新「完全自動駕駛套件」生產延遲的緣故?特斯拉未達2016年出貨預期
2017.01.04 | 交通運輸

特斯拉2016年究竟能否交付8萬輛車的懸念終於落下。

今天凌晨,特斯拉發布了2016年Q4和全年財報。財報顯示,特斯拉在上季交付2.22萬輛車,包括1.27萬輛Model S和9,500輛Model X,略低於Q4交付2.5萬輛的預期。2016年全年,特斯拉總共交付7.623萬輛車,相比去年全年5.05萬輛的交付量較去年成長50.7%,但略低於特斯拉的8萬目標。消息公佈,特斯拉股價下跌2%。

在36氪之前的文章中就已經提到,2017年,特斯拉要量產Model 3、擴建Gigafactory、推進Autopilot自動駕駛技術的研發、整合Solarcity⋯⋯是的,全是燒錢的,需要大量資金投入的專案,這讓特斯拉的第四季財報變得特別重要,漂亮的財報數據會推動股價上漲,穩定投資者信心,讓特斯拉在2017年的生產運營中更為主動。

為此,特斯拉也採取了一系列促銷活動,力促Q4交付量。這包括在各個市場調高車輛售價、以及推出2017年1月1號(後寬限到2017年1月15號)後買車在超級充電站充電需要交費等政策。

Tesla Taina Sohlman Shutterstock.com
Tesla Taina Sohlman Shutterstock.com
圖/ ShutterStock

提高車輛售價:

在美國市場,特斯拉於11月11日宣布將從11月22日開始,提高入門級車型Model S 60的起步價,在原來的基礎上增加2000美元,從6.6萬美金變成6.8萬美元。考慮到在美國並沒有匯率問題,同時11月22日是特斯拉能在年底完成發貨的最後一天,因此始於11月22日的漲價,更多像是驅使潛在車主早點下單的刺激因素。

在中國市場,特斯拉曾在11月24號上調了Model S全系車型價格及選裝配件價格,最高漲幅達3.71萬,調整後的售價區間為68.69萬-131.52萬。又在25日零時宣布再次上調Model X全系車型價格及選裝配件價格,最高漲幅約9.48%,漲價後Model X全系售價92.07萬元至141.39萬元(含增值稅)。雖然特斯拉表示售價上調並不是因為別的,而是因為人民幣與美元的匯率波動導致,但特斯拉這樣動輒七、八萬的上調幅度,無疑能刺激準車主提早下單。

推出超級充電站收費政策:

去年11月7日,特斯拉宣布2017年1月1日(後推遲到1月15號)之後下訂單的特斯拉汽車在使用超級充電站充電時實行有條件的收費政策。特斯拉表示,

「2017年1月1日之後下訂單的特斯拉汽車,每年可在超級充電站免費充電400千瓦時(約行駛1600公里)。超出400千瓦時的部分,我們會收取一筆小費用⋯⋯由於電價的不同,充電的價格會因時間、地域的不同而有所差異。特斯拉現有車主,及在2017年1月1日前完成訂單、並於2017年4月1日前完成交付的特斯拉車主,不會受到這項收費調整的影響。」

此外,在去年11月份的一封郵件中,特斯拉還表示其「完全自動駕駛套件」Autopilot 2.0是一個有著「未來意義」的因素,對特斯拉的Q4銷量也將起到槓桿作用。

特斯拉Q4未達預期,出貨2.22萬輛,但比去年Q4車輛出貨高了52%

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11月11日表示美國要漲價的郵件中提到了Autopilot。
圖/ 36 氪

可現在回頭看,特斯拉交付沒達標,特斯拉給出的原因也恰恰是這個Autopilot。

特斯拉表示已經實現了生產目標(生產和交付是兩個概念),在第4季生產了2.48萬輛汽車,但新自動駕駛硬體帶來的生產挑戰讓生產線順利量產的時間更接近季度末,這意味著一些已經生產的汽車——約2,750輛(加上還是達不到8萬輛的預定目標?)——不能在年底前交付。不過特斯拉強調,第四季車輛需求特別強勁,淨訂單比去年高出52%,比第三季高24%,這創下了他們有史以來最高的訂單紀錄。

這是完整的新聞稿:

2017年1月3日,特斯拉(納斯達克:TSLA)在第4季生產24,882輛車,總計2016年生產83,922輛車。這比2015年成長了64%。

特斯拉在第四季交付了大約22,200輛車,其中12,700輛Model S,9,500輛Model X。 2016年全年出貨量約為76,230輛。我們的第四季交貨數量略為保守,因為我們只把交付給客戶,並完成了文件簽署工作的訂單計入了交付數量。 (就是說,其他已經付款,生產完畢的訂單因為「賣家發貨慢」導致了財報交付數據不好看?)

特斯拉解釋出貨量不達預期的原因官方版:

由於從10月底開始並持續到12月初的過渡到新的自動駕駛儀硬體的短期生產挑戰,Q4車輛生產在季度末比我們原來計劃的權重更重。我們最終能夠恢復量產規模。雖然我們達到了我們的生產目標,但生產的延遲造成了給季度交貨帶來了不良影響,包括歐洲和亞洲的汽車訂單未達運輸臨界值等問題。雖然我們試圖完成這些交付,在季度末加快交付速度,但很遺憾,我們最終沒能交付所有的訂單給客戶。總共,由於運輸的最後一分鐘延誤或由於客戶無法實際交付,約4,750輛車未能計入第4季度的交付量。即使這些客戶已經完全支付了他們的訂單,我們仍然沒有在第4季度把它們視為交貨。

除了第四季度交貨外,截至本季度末,還有約6,450輛車正在向客戶轉運。這些將在2017年第一季計為交貨。

第四季車輛需求特別強勁。 Model S和Model X的Q4淨訂單創造了我們的歷史記錄,比2015年第四季高52%,比我們上一季的2016年第三季高24%。

特斯拉汽車交付僅代表公司財務業績的一個衡量標準,不應作為季度財務結果的指標,這取決於各種因素,包括銷售成本,外匯流動和直接租賃車輛的組合。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #財報 #特斯拉
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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