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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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