特斯拉Model S/X又降價了,這到底是不是一件好事?
特斯拉Model S/X又降價了,這到底是不是一件好事?
2017.09.01 | 產品

特斯拉Model S/X的100kWh車型是目前已量產的全球加速最快、單次充電續駛里程最長的車型,但也是正是這些100kWh車型,影響了特斯拉第二季出貨量,導致特斯拉Q2財報公佈後市值蒸發掉近百億美元。今天,特斯拉宣布因為100kWh電池Pack成本效益提升,決定對100kWh車型實行降價。

以下是Model S/X 100kWh車型的具體降價細節:

  • Model S 100D:97,500美元——94,000美元
  • Model S P100D:140,000美元——135,000美元
  • Model X 100D:99,500美元——96,000美元
  • Model X P100D:145,000美元——140,000美元

可以看到,降價幅度在3,500美元~5,000美元不等。特斯拉發言人表示,特斯拉100kWh電池Pack的生產成本效益提升了3%,公司決定讓利給用戶。

特斯拉Q2財報會議上,管理層對分析師出貨量不及預期的質疑的解釋是:

影響特斯拉第二季交付的主要因素是使用新工藝和技術建立新產線量產100kWh電池pack的嚴重缺口,技術挑戰隨電池能量密度的成長而呈指數級成長。直到6月初,產能比訂單需求平均低約40%,然而該問題解決後,交付量隨之開始快速成長,最終的結果是,6月的交付成績達到了特斯拉歷史上最佳水平。

在生產問題解決後,特斯拉選擇立刻降價,這種舉動我們可以解讀為特斯拉給老款車型提升競爭力,推動Model S/X的銷量繼續上漲。除了降價,特斯拉還有在售價不變的前提下升級配置的傳統。簡單說,就是你今天下單的特斯拉汽車,很可能要比鄰居上週買的那輛特斯拉更超值。

8月24日晚,特斯拉向中國區客戶發送了一份郵件,表示「價格不變的情況下,增加全新標配功能。智慧空氣懸架系統可使汽車高度按環境進行自動調節,可以應對更複雜的道路狀況同時改進能耗水平,從而提供更加舒適的駕駛體驗。」在這之前,智慧空氣懸掛的選配價格是2,500美元。(約台幣75,289元)

知乎上一位ID為「Ryan Woo」的網友總結了2016款和2017款入門級Model S的配置/售價變化(特斯拉沒有按年限區分過車型,這裡只為說明一年間Model S配置/售價的變化)

特斯拉Model S/X又降價了,這到底是不是一件「喜大普奔」的好事?

可以看到,在相同配置下,2017款Model S 75不僅比2016款Model S 60價格低6,500美元(約台幣195,753元),而且在加速體驗上也優秀得多。

實際上,這個產品迭代/銷售策略是得到特斯拉CEO Elon Musk首肯的,他此前在Twitter說過:特斯拉從未停止創新,人們如果希望(買到配置/售價保持長期不變的汽車),那他們找錯人了,因為特斯拉汽車每隔12~18個月就會有一次大更新。

自2012年發布以來,特斯拉Model S已經在性能、續駛里程、自動駕駛等駕駛體驗的核心指標上進行了多次更新。從消費者的角度看,特斯拉正在高頻的更新產品以提升競爭力,讓旗下車型變得越來越「便宜又大碗」,消費者應該喜聞樂見才是,但特斯拉忽視了一個核心群體的感受——新車型的發布讓舊款車車主心情複雜:在燃油車面前酷炫至極的電動車沒幾天就被自家兄弟秒殺……

早在2015年7月,特斯拉剛剛發布Model S P90D的時候,車和家CEO李想就談過這個問題:「(特斯拉)產品更新速度快過了iPhone,升級不起了。更新速度是雙刃劍,一年前的P85估計也沒人再想升級了,跟不上呀,新車幾個月就過時。推薦鄰居和朋友買的P85D第一批交車才三個月就變成老款了,不敢再推薦了。」

8月5日極客公園Rebuild大會上,蔚來創辦人李斌發表了「未來汽車迭代」的主題演講。他也談到了這個問題,李斌認為特斯拉從較早期的75kWh車型迭代到現在的100kWh車型,加速性能、續航里程均相應增加。這造成的問題是越早購買特斯拉的人越「吃虧」,因為汽油車尚且不會遇到因為年款原因影響加速、續航的問題。

那麼,兩位新晉造車人有什麼解決方案呢?很巧,車和家第一款SEV產品和蔚來首款量產SUV蔚來ES8都採用了換電模式,這樣一來消費者購車後兩三年後就可以加錢換裝能量密度更高、容量更大的電池Pack,這似乎是一個兼顧高頻產品迭代和所有消費者感受的解決方案。

但這也僅僅是解決了電池的問題,特斯拉Model S的加速也有很大提升,還把一大堆此前需要選配的配置都改成了標配,從財報來看,汽車業務的毛利率反而從去年的24%漲到了今年的27.9%,也就是說,特斯拉有著充分的動力透過適當降價/提升配置以促銷。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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