特斯拉最新財報:營收創紀錄、太陽能屋頂將在加州試點生產
特斯拉最新財報:營收創紀錄、太陽能屋頂將在加州試點生產
2017.05.04 | 交通運輸

當地時間週三股市收盤後,特斯拉發布了截止3月31日的2017財年第一季財報和致股東信。無論是財報還是致股東信,特斯拉都釋放出了多個訊息,我們一起來看一下。

營收創紀錄,但淨虧損也擴大了

財報數據顯示,特斯拉第一季總營收為26.96億美元,較去年同期的11.47億美元同比大漲235%,創下單季新高,超出華爾街分析師26.1億美元的平均預期。

其中汽車業務營收達到22.90億美元,較去年同期的10.26億美元成長123%;收購Solarcity後組建的能源部門Tesla Energy營收達到2.14億美元,較去年同期的2270萬美元猛增841%;服務及其他業務營收達到1.93億美元,較去年同期的9830萬美元成長196%。

從毛利潤的角度分析,特斯拉一季度毛利潤達到6.68億美元,高於去年同期的2.52億美元,其中汽車相關業務的毛利率達到27.4%,高於去年同期的24.0%(特斯拉也因此甩開保時捷成為全球「最會賺錢」的汽車製造商。)而Tesla Energy部門的毛利率也達到29.1%,高於去年同期的20.3%。

營收創紀錄的同時,由於Model 3量產計劃燒錢過快,特斯拉的淨虧損也擴大了。其中第一季度運營虧損為2.58億美元,較去年同期的2.48億美元小幅成長;歸屬於普通股股東的淨虧損為3.3億美元,同樣較去年同期的2.82億美元有所擴大。調整後每股虧損為1.33美元,表現未達分析師預期。

在業績展望部分,特斯拉重申上半年出貨量在4.7萬輛~5萬輛之間,同此前預期維持不變,預計同比增幅在61%~71%之間;此外,預計7月份正式量產Model 3的計劃也維持不變。

Model 3

在股東信中關於Model 3的表述中,特斯拉管理層對Model 3量產的既定目標的實現表達了信心。信中重申了將在7月份正式量產Model 3,到第四季的「某個時刻」產能成長到5,000輛/週,到明年年初達到1萬輛/週。

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Model 3。
圖/ 36 氪

值得一提的是,在上次財報電話會議上,特斯拉CEO Elon Musk曾表示,特斯拉從Schuler訂購的沖壓機可能成為Model 3量產初期的最大瓶頸:「我們現在正在安裝沖壓設備。這帶來了不確定性,調試沖壓線上的缺陷需要多長時間?需要多少次迭代才能使其順利運行?」

在股東信中,特斯拉特別提到了這個問題:「特斯拉最近組建了全新的Schuler印刷機,並開始了調試過程。我們有足夠的時間在批量生產之前安裝和調整模具。」

關於Model 3量產的其他表述還有:「油漆車間的準備工作已經完成, Model 3專用的車身焊接和總裝配線的安裝進展順利。Gigafactory 1的電池、模塊、電池組件和驅動裝置的批量生產也正在進行設備安裝。我們正在與所有3型供應商緊密合作,確保在生產開始前準備就緒。」

看到這裡,Model 3的早期預定用戶可以笑了。根據此前外媒的預測,如果萬無一失的話,Model 3今年的產量最多可能達到8萬輛。進展順利的背後是資金的支持——特斯拉表示,第一季5.53億美元的支出「主要」都用於Model 3量產專案的開支。

Model Y

關於Model 3之後的緊湊型SUV Model Y,Musk在財報電話會議上首次透露,Model Y將於「2019年末或2020年」推出。 「Model Y是特斯拉2020年銷量達到100萬輛的關鍵車型。」Musk表示。

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圖/ 36 氪

此外,Musk還「變卦」稱Model Y會基於全新的平台打造,特斯拉此前曾表示Model 3和Model Y會基於同一平台打造。Musk給出了研發新平台的原因:Model Y將擺脫目前12V電池供電架構,也就意味著目前使用鉛酸電池為車載電子系統的複雜供電方式將被摒棄。

Musk表示此舉將大大減少車輛整體佈線,簡化生產過程。因為更少的線束意味著生產流程將更多自動化,「Model Y生產線是徹底革新的更自動化的生產線。」Model 3生產線與目前業內最佳的生產線相當,但Model Y生產線是「完全不同的(something else)。」

關於Model Y的其他細節,我們目前知道的只有Model Y會延續Model X的鷹翼門設計,隨著時間的推進,越來越多的細節將被曝出。

特斯拉重型卡車

相對Model Y,即將於9月發布的特斯拉電動重型卡車Tesla Semi更受關注。Musk在電話會議上表示,Tesla Semi會與Model 3共享很多零部件,其中包括電動動力總成的核心部件電機和電動馬達,Musk表示,他預計這款車的毛利率會很高。與Model 3共享零部件也部分解釋了為何Tesla Semi專案的推進如此迅速,特斯拉計劃在9月份發布Tesla Semi原型車,該車型將在Model 3實現量產後,成為特斯拉投產的下一款電動汽車。

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Musk公佈的首張Tesla Semi渲染圖。
圖/ 36 kr

特斯拉CTO JB Straubel表示,Tesla Semi的技術並沒有一個新技術專案那麼複雜。 Musk告訴分析師,Tesla Semi專案盡可能向降低運輸成本的目標努力,特斯拉向想向產業傳遞一個信息:電動動力總成可以勝任任何交通運輸產業的工作,並不局限於乘用車領域。

Tesla Semi的運營成本將由於柴油機驅動的競品,從而對貨運公司更具吸引力。 Musk補充道。

在此前TED Talk訪談中,Musk已經透露,Tesla Semi擁有比擬競品的負載量,同時可勝任長途運輸工作。在負載大量貨物後,對電能的消耗必然增大。我們的疑問是,若要實現較長的續駛里程,特斯拉會為Tesla Semi配備多大的電池組?

關於Tesla Semi的細節,還要等到9月的發布會公佈。

Tesla Energy

特斯拉能源部門的新品太陽能屋頂也有新消息。特斯拉宣布,第一類太陽能屋頂將在本季(兩個月內)開始在加州「試點生產」,隨後轉移至紐約布法羅的Gigafactory 2開始批量生產。

這樣的推進速度甚至比特斯拉官方預計的更快,特斯拉在股東信中寫道:「我們的合作夥伴松下將為製造光伏(PV)電池提供資金和運營支持,從而在單一設施中實現高容量集成瓦和光伏電池的生產。」

關於太陽能屋瓦的銷售,特斯拉表示,經過在特斯拉商店出售SolarCity服務的測試計劃後,他們現在計劃將這一測試計劃擴大至70多家門市:

「我們正在努力,在接下來的兩個季度裡,全力配置美國本土和部分國外超過70家特斯拉商店,並提供專門的Tesla Energy銷售人員。」

特斯拉預計網上預定太陽能屋頂也將很快開放。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #財報 #特斯拉
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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