特斯拉持續孵化重型電動卡車專案「Tesla Semi」,馬斯克:但Model 3才是首要任務
特斯拉持續孵化重型電動卡車專案「Tesla Semi」,馬斯克:但Model 3才是首要任務
2017.02.07 | 交通運輸

昨天,特斯拉CEO Elon Musk再度在Twitter爆出多個特斯拉產品進展,除了Tesla APP更新、增強版Autopilot更新、Linux內核和瀏覽器更新外,Musk還透露:特斯拉重型電動卡車專案Tesla Semi正在穩步推進。

外媒Electrek編輯Fred Lambert在Twitter詢問Musk:「Jerome負責的Tesla Semi進展順利嗎?我們什麼時候能聽到特斯拉重型貨運交通專案的新消息?」

Musk回覆:「沒錯,但目前Model 3才是首要專案。」

而Tesla Semi負責人Jerome可是大有來頭。一切都要從去年講起。

在去年發布的特斯拉秘密宏圖之第二篇章(Tesla Master Plan Part 2)中,Musk表示特斯拉在未來將在工業應用方面推出重型電動卡車,並稱這可以「大量減少貨物運輸的成本」。去年7月,特斯拉宣布任命前Model S專案總監Jerome Guillen來負責特斯拉重型電動卡車專案Tesla Semi。2010年,Jerome從戴姆勒離職,以Model S專案總監的身份加盟特斯拉,領導Model S專案從Alpha原型推進到2012年成功發表,並成功領導了Model S的量產工作。在領導Model S專案期間,他還暫時領導了特斯拉車輛工程團隊,職位是車輛工程副總裁。

這一工作經歷可以讓Jerome在電動汽車製造方面積累了豐富的經驗,如果再了解一下他此前的學習工作經歷,你就知道特斯拉這一任命有多麼的英明。

在加盟特斯拉之前,Jerome是戴姆勒的資深工程師,成功領導了戴姆勒Cascadia重型卡車的開發。 Cascadia重型卡車成為美國史上最暢銷的重型卡車。更早些時候,他獲得了密歇根大學的機械工程博士學位。這些經歷又讓他具備了製造重型卡車的專業知識和開發經驗,在休假結束以Tesla Semi專案副總裁的身份回歸特斯拉後,他的主要工作便是整合人生不同時期的工作經驗,製造出具有競爭力的特斯拉重型電動卡車。

戴姆勒卡車.jpg
戴姆勒最暢銷的Cascadia重型卡車。
圖/ 36 氪

Jerome在Model S專案的優秀表現深得Musk賞識,這讓後者對他領導的Tesla Semi寄予厚望,Musk曾表示:「Jerome在特斯拉的工作非常出色,他在戴姆勒又領導了該集團最成功的重型卡車專案,現在,他將負責特斯拉重型電動卡車專案Tesla Semi。」

也有網友指出,加上計劃中的緊湊型SUV、電動客車、電動皮卡,特斯拉產品線鋪得太廣,會讓特斯拉無法專注於產品,對此Musk回應:Tesla Semi的「早期開發工作」沒有從Model 3專案中抽調大量人力資源。公司仍然把Model 3的量產工作放在首要位置。

看來雖說進展順利,但Tesla Semi專案仍然處於早期開發階段,此前Musk曾表示,特斯拉重型電動卡車會在2017年亮相。 2017年已經過去1/12了,對於Jerome及其團隊來說,時間不算寬裕了。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #特斯拉
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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