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。

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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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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
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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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