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
往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓