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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AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?

隨著微軟、Google、AWS 等巨頭紛紛喊出「AI Agent將接管工作流程」,企業營運已正式宣告進入 AI 代理人時代。在可預見的未來,真人員工將與大量 AI Agent 協同工作,而企業也將面臨新的挑戰—如何規模化部署與管理這些 AI Agent。

對企業來說,打造一隻 AI Agent 並不難,但當企業需求的是數十、甚至數百隻 Agent 時,該如何快速招募、有效管理,並確保每位 AI 員工都遵循企業的權限規範與治理機制,成了普遍的落地痛點。對此,SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍認為,解方就在於一套兼顧開發效率與治理能力的平台。

從招募一位 AI 員工,到管理一支 AI 團隊

陳子龍觀察,市面上的 AI Agent 開發工具多半要自行寫程式、設計工作流程或串接 API,且缺乏權限管理、流程控管與稽核追蹤等治理機制,導致企業無法大規模部署。

也因此,SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 – ORRA,使用者不需撰寫程式,只要以自然語言描述需求,例如:我需要一個每天整理競品動態、9 點前發到通訊軟體的 AI 員工,或依照 ORRA 平台引導回答三個問題,也就是 AI 員工的權責範圍、日常工作內容及角色定義,ORRA 就會生成一個已經設定好角色、權限與工作流程的 AI 員工,並於半小時內完成調校與部署,且每位 AI 員工都能在相同的治理框架下運作。

換句話說,ORRA 不是 Agent 開發工具,而是建立企業 AI 團隊的平台。企業需要什麼樣的 AI 人才,ORRA 就能快速打造符合需求的 AI 員工。

#2 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 - ORRA,企業免程式,以自然語言描述需求,生成具治理機制的 AI 員工團隊並快速部署。左起 SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 商務長陳之逵
圖/ 數位時代

招募只是開始,AI 員工更需要管理

招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。為此,ORRA 將治理機制納入平台設計,建立一套涵蓋角色定義、權限設定、測試驗證到持續優化的 AI 員工管理五階段。

第一階段是定義角色,如同招募人才前必須先寫好職務說明(Job Description),企業在尋找 AI 隊友前,也必須先清楚界定它的工作內容、責任範圍與目標,再進入招募階段。

通常具備「高頻率、重複性高」、「有明確輸入與輸出」、「可用數據評估品質」及「可以設定清楚權限與邊界」四項特性的工作,最適合作為 AI 員工的第一個應用場景。相反地,涉及財務匯款、人際互動、情感信任,或美感判斷等高風險、難以標準化的工作,則不應完全交由 AI 執行,而應保留 Human in the Loop 機制,由人在關鍵節點負責把關與決策。

第二階段則是設定權限邊界,包括 AI 員工可以存取哪些資料、串接哪些系統、哪些動作必須經過人工核准、產出結果是草稿還是可以直接上線等,避免因權限設定不清而超出職責範圍。

第三階段是進入沙盒(Sandbox)環境測試,AI 員工開發完成後,不能直接進入正式環境,必須先在可控的測試環境裡驗證能力。陳子龍形容,沙盒就像 AI 員工的專屬訓練室,在接觸真實資料與工作流程前,企業可以先觀察它如何完成任務、沒有 AI 幻覺、提示詞注入(Prompt Injection)等風險,再加以調整與修正,確認符合預期後,再讓它進入正式環境。

第四階段則是指派一位員工,擔任正在招募的 AI 員工的直接負責人:就是這位 AI 員工的主管,雖然不必盯著這位 AI 員工的每一個動作,但要檢視其是否達成既定 KPI、何時需要真人介入,以及是否需要調整工作內容,而非放任它自行運作。

#1 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。
圖/ 數位時代

與管理真人不同的是,AI 員工的每一次任務執行都會留下完整的數位軌跡與數據,以便負責人檢視 AI 員工的運作狀況與執行成果,了解 AI 員工 有沒有出錯或做了超出權限的行為,如果有,也能進一步找出原因再思考解決方法。

最後一個階段,企業還必須像管理員工績效一樣,定期檢視 AI 員工的表現,包括品質、用量、成本、延遲、失敗案例等,若表現未達預期,便透過調整能力、重新訓練,甚至汰換更適合的 AI 員工,持續優化整體運作品質。

只有 1 名員工,卻有一支 AI 團隊:SecureTalk 的營運新模式

「在目前的亞洲市場中,我還沒有看到像 ORRA 一樣,能夠同時兼顧快速招募 AI 員工並能嚴謹治理的平台,」陳子龍強調。

ORRA 的核心價值,不只是讓每個人都能快速招募 AI 員工,更重要的是,將開發與治理整合於同一個平台,讓企業可以快速招募、部署與管理大量 AI 員工,加速建構出一支能被信任、能被管理的 AI 團隊。

新創團隊 SecureTalk 只有一名員工,卻能同時處理產品研發、銷售、行銷、出貨與客服等作業,背後靠的就是這樣一支各司其職的 AI 團隊。

陳子龍分享,ORRA 在正式發表前,曾邀請部份企業試用,SecureTalk 便是最早導入 ORRA 的合作案例之一。該公司的核心產品為 AI 離線語音辨識與翻譯工具,初期在群眾募資平台上架,目前已順利達標並進入出貨階段。在這過程中,該公司運用 SUPER 8 Studio 的 ORRA 平台招募多個不同職責的 AI 員工,例如:專責回答客戶問題的 AI 客服、協助解決客戶使用問題的售後 AI 客服等,與 SecureTalk 創辦人並肩作戰,撐起日常營運作業。

「以前什麼都得自己做,現在,人不必親自處理每一項工作,只要管理 AI 員工、確認任務完成就可以。」陳子龍表示,透過 ORRA,企業能快速建立一支分工明確的 AI 團隊,讓真人員工可以從大量重複、繁瑣卻不得不做的工作中抽身,轉而專注於產品創新、策略思考、與 AI 員工的協作管理,以及真正需要創造力、同理心與判斷力的工作。

#3 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,AI 時代最值得追求的方向,就是人擁有更多時間與心力投入對企業、社會與未來做有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷。左起 SUPER 8 Studio 商務長陳之逵、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕
圖/ 數位時代

這不僅是他希望 ORRA 能為企業帶來的價值,也是 SUPER 8 Studio 提出的品牌使命—Infinite Power for Infinite Good。陳子龍表示,當 AI 能無限放大每個人的能力,人就有更多時間與心力投入對企業、社會與未來更有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷,也是 AI 時代最值得追求的方向。 了解更多 https://no8.io/zh-tw/

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