網友指責超級充電站還是來自火力發電,特斯拉執行長馬斯克親自回覆
網友指責超級充電站還是來自火力發電,特斯拉執行長馬斯克親自回覆
2017.06.10 | 交通運輸

特斯拉超級充電站的充電體驗是無法找到破綻的,120kW的輸出功率可以在40分鐘內將一輛Model S 90從0充到80%。如果說有什麼值得詬病的地方的話,在目前依舊以火力發電為主的中國,特斯拉將污染從汽車轉移到發電廠的說法一直不絕於耳。然而特斯拉超級充電站新政策的推出,可能讓車主再也用不到火力發電產生的電了。

日前有位網友在Twitter上tag特斯拉CEO Elon Musk:「呵呵,在特斯拉超級充電站身上我看到了火力發電廠的影子,所有你玩的這些概念遊戲背後(動力來源)都是由煤炭燃燒驅動的。」

Musk旋即回覆稱:「所有的超級充電站都在進行太陽能屋頂+能源牆的改造,隨著時間的推移,幾乎所有的超級充電站都將斷開與國家電網的的連接。」

利用太陽能發電、然後將電儲存在充電站,讓前來充電的特斯拉車主體驗真正的清潔能源,這是特斯拉自2012年底發表超級充電站時就提出的藍圖。但彼時特斯拉尚未收購太陽能企業Soalrcity,太陽能電池板的發電效率和成本都沒有達到大規模部署的臨界點,這成為藍圖遲遲沒有落地的根本原因。最終的結果是,前期超過800個超級充電樁中只有6個鋪設了太陽能屋頂。

去年11月,特斯拉完成了對Solarcity的收購,收購的完成使得兩家企業的溝通成本大大降低。更重要的是,特斯拉相繼發表了新款企業級儲能系統Powerpack和能效比得到改進的太陽能屋頂,換句話說,實現當年太陽能驅動超級充電站藍圖的時機開始成熟。

發布太陽能屋頂後不久馬斯克就曾表示,在陽光明媚的地區,新的太陽能屋頂加上新Powerpack可以為超級充電站提供電力供應,尤其是全年無雪的地區,將超級充電站接入國家電網是完全不必要的。

但注意上面的回應,Musk的話術變成了隨著時間的推移,「幾乎所有(almost all)」的超級充電站都將斷開與國家電網的連接。這是否意味著特斯拉太陽能電池板的能效比得到了突破?

為了迎接Model 3的到來,特斯拉今年4月發布了新的超級充電站擴建計劃。去年Model 3的發表會上,特斯拉宣佈到2017年全球各地的超級充電樁總數能夠達到7,000個,或許是考慮到Model 3不斷高漲的市場需求(訂單已經逼近50萬輛),4月公佈的新計劃將這一指標修正為10,000個。

真正的信息量蘊含在官方公告的渲染圖中,從圖中可以看到,特斯拉第一次將商店和超級充電站建在一起,同時充電口前所未有的達到了80個左右,作為對比,目前全球最大的特斯拉超級充電站僅有20個充電樁。此外,接近一半的充電樁上方都鋪設了太陽能電池板,這可能是特斯拉新建超級充電站的參考設計方案。

tesla超級充電站.jpg
圖/ 36 氪

具體到中國市場,特斯拉將於2017年新建超過380個超級充電樁,這一數字超過了過去2年內新增超級充電樁數量的總和。考慮到Model 3從美國東海岸輻射至西海岸,然後是歐洲和亞太地區的交付順序和特斯拉的產能,中國市場新增的超級充電樁完全是為Model S & X用戶打造的。

接著來聊聊那位網友提到的問題,如果超級充電站的電力來源是火力發電廠,購買電動汽車有什麼意義?怎麼反駁電動汽車「污染轉移論」?

從兩個角度說明問題,第一,不是所有國家都是以火力發電為主的,例如美國加州的太陽能發電、北部的風力發電已經大規模應用;與此同時,所有的燃油車都會有尾氣排放,這是一定的。

第二,具體到中國這樣以火力發電為主的國家呢?來看看Musk的回應:

「把同類化石燃料,比如天然氣,把它輸送到發電廠發電,會有60%的綜合燃燒效率,但如果放在加天然氣的內燃機中,目前為止最高的綜合燃燒效率只有20%,即使考慮到傳輸過程中電量的損耗,電動汽車加發電廠的方案對內燃機直接燃燒也有著明顯的優勢,這還沒有考慮汽油、柴油、天然氣從石油中提煉過程中所消耗的能源。另外,風電、水電、太陽能發電這些永續能源發電方式對能源的利用率一直在顯著提升,換句話說,他們在總發電量的份額中所佔的比重會越來越大,而內燃機燃燒效率的提升,在很多年前就遇到了瓶頸。」

來自廈門政府官網的一則名為《純電動汽車與普通汽車的能源轉換效率對比》的公告與Musk所說的具體指標有出入,但同樣證實了「電動車更環保」的觀點:

「傳統內燃機汽車效率為38%,又因為汽車在市內行駛中頻繁的停車、低速行駛等,造成內燃機空轉或處在低效率區,其最終效率不過12%。純電動汽車停車時無機器空轉,95%以上的電池能量可轉為汽車的動力,即使考慮到原油的發電效率、送配電效率、電池充放電效率,其最終效率也可達到19%。」

這裡還有一個問題,又是儲能系統又是電動汽車,廢舊電池也很污染環境的,這是特斯拉的原罪!然而——

4月底,美國證券交易委員會披露,特斯拉共同創辦人兼CTO JB Straubel和特斯拉特別專案負責人Andrew Stevenson發起成立了新公司Redwood Materials,用於佈局電池及其他材料的回收和再製造。

JB Straubel在此前的演講中透露,特斯拉會在超級電池工廠中盡可能100%的回收電池原材料。這不同於業內將尚未報廢的舊電池應用於儲能系統或是對能效比要求較低的場景進行二次利用的做法。 Straubel對此嗤之以鼻:「對電池的二次利用既不具備緊急效益,也沒有很好的利用價值。」

成立了新公司Redwood Materials以佈局電池材料回收與再利用領域後,特斯拉也就完成了動力電池從製造、銷售,到回收再製造的產業閉環。

最後,對Musk和廈門市政府都不信的同學,建議特斯拉電動車、太陽能屋頂和家庭儲能係統能源牆一起買,一勞永逸的解決污染源問題,也不枉特斯拉在全球的超級充電站親自上陣示範。

本文授權轉載自:36 氪

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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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