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 Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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