續航力800公里!特斯拉電動卡車正式登場,可望翻轉貨運業
續航力800公里!特斯拉電動卡車正式登場,可望翻轉貨運業

「這款車型將讓你耳目一新、為之瘋狂,將你拉入另一個維度。」特斯拉執行長伊隆·馬斯克(Elon Mus)上周在Twitter上這麼寫下。經過數個月的宣傳、三度的延期,特斯拉(Tesla)在今天終於發布受全球注目的新產品 ── 電動卡車「Tesla Semi」。

續航800公里、營運成本低

從汽車、卡車到太陽能屋頂,在馬斯克所想像的未來世界中,全部都使用乾淨的能源的,而隨著今天特斯拉電動卡車的推出,又為馬斯克的願景補上了一塊拼圖,在發表會上甚至喊出要讓所有「陸上運輸」電動化。

特斯拉電動卡車配有四具電動馬達,以電池作為能源驅動,因此少了傳統卡車的汽油機及變速器,因此預期會比一般傳統卡車省下更多的維護成本;馬斯克表示,在充飽電力的情況下,卡車續航里程能達到800公里,並能在五秒內從0加速到60英里、爬坡時速可達65英里,比起一般聯結車的45英里快上許多。

「這台特斯拉卡車更像是一顆子彈。」馬斯克語帶驕傲的說,除了採用乾淨能源,每英里的營運成本欲將比一般傳統石化燃料卡車降低20%。

駕駛座設中間,保持視線良好

特斯拉的設計一直都是外界關注的焦點,從公布的影像來看,內裝走簡潔現代風,寬敞的駕駛室有充分的站立空間,跟一般卡車最大的不同是駕駛座設在中間,因此沒有左駕、右駕的問題,根據特斯拉說法這樣的設計是為了提供駕駛在操作時更好的視角,此外在駕駛座兩旁都配有兩大片用來監控及導航的觸控螢幕。

Tesla Semi Truck
特斯拉電動卡車駕駛座設在中間,因此沒有左駕、右駕的問題。
圖/ https://www.tesla.com/semi/

採半自動駕駛,用於安全輔助功能

這台電動卡車並非全自動駕駛,但的確有配備特斯拉半自動駕駛系統,主要用於安全功能輔助,包括自動緊急煞車、車道偏離警告等,同時系統可依據指令切換車道,並可以在沒有人工干預的情況下,從一條高速公路切換到另一條高速公路上;此外車身還配有攝影鏡頭幫助駕駛監控駕駛視線盲點、輪胎上有感測器可以即時偵測每個輪胎的角度等。

同時,特斯拉還透過示範影片展示最新的「裝甲玻璃」,行駛過程中就算遭受外力重擊也不怕破裂,同時車內電腦還會依據卡車行駛的數據,在需要進廠保養前提前通知車主,確保長時間的運輸過程不會有任何意外狀況。

充電網絡的配套仍是問號

用於長途運輸的電動卡車,外界最關心的焦點就屬充電網絡的配套了,馬斯克信誓旦旦的表示,電動卡車只要充電30分鐘,就擁有400英里(約650公里)的續航力,馬斯克說,「當你在休息站休息足夠的同時,電動卡車已經準備好可以上路了,你不必再花時間等待卡車充電。」不過目前還不清楚需要多久的時間,才能完全充飽電力。

目前特斯拉約有2,000個充電站,但這些充電站是否支援電動卡車還不得而知,不過特斯拉正努力拓展充電站數量,全球最大的超級充電站「上海浦東丁香國際商業中心」充電站,預計將在下周三正式開幕,預計會配有50個充電座,比特斯拉在美國擁有40個充電座的最大電站多出許多。

分析認為,電動卡車的出現是因為馬斯克看到貨運的龐大市場,因此推出電動卡車對於特斯拉來說,就像顛覆汽車行業一樣,期待透過降低排放和提高安全性來翻轉貨運卡車業。

電動卡車將翻轉貨運業

貨運運輸業是美國以及許多經濟大國、發展中國家經濟很重要的一部分,經濟規模高達7000億美元,根據美國環保單位統計,中型、重型卡車約佔全美車輛排放約23%,因此若能能說服貨運業者採用電動卡車,就能盡可能降低車輛排放的污染。

而面對貨運運輸可能迎來的變革,貨運業者又是怎麼想的呢?貨運業者除了表示歡迎特斯拉的加入,也提到整個貨運產業其實也已經意識到電力將是未來趨勢,現在卡車製造商跟營運商,也正在積極擁抱從天然氣到氫燃料電池等替代能源,因此認為電池驅動的卡車初期進入時將會面臨不小的挑戰。

此外 載重限制、充電站設置 都是將來電動卡車要普及前必須面對的難題,「我們已經有許多替代能源方案,現在都已經在部署中,因次加入電力我們當然也是很歡迎。」美國貨車協會執行長Chris Spear說。

雖然特斯拉推出的只是電力驅動的卡車,但隨著自動化駕駛科技的發展,未來貨運卡車自動化也是不可避免的明天,先前高盛就曾預估,25年後自動駕駛貨車每年將導致約30萬個職位消失。

而特斯拉也不是第一個喊出要推出電動卡車的公司,Bosch跟尼古拉汽車公司(Nikola Motor)合作,要在2021年推出氫電動車,賓士母公司戴姆勒先前也曾說要推出半電動卡車;而特斯拉的電動卡車預計將在2019年開始啟動生產,預購訂金為5,000美元。

Daimler
賓士母公司戴姆勒也喊出要推電動卡車。
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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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