特斯拉虧損大於預期,但這次馬斯克沒再兇記者了
特斯拉虧損大於預期,但這次馬斯克沒再兇記者了

談到特斯拉(Tesla)財報,許多人仍對上一季財報會議上,執行長馬斯克(Elon Musk)對於記者、分析師的不耐態度印象深刻,「這無聊透頂的問題一點也不酷,下一題。」不僅Model 3遲遲無法順利自動化生產,馬斯克可怕的公關形象也都影響股價表現。

4月時馬斯克曾說,今年第三季和第四季將轉為獲利,今天第二季的財報出爐,虧損達7億美元,比分析師預期的還多。好消息是現在燒錢的速度減緩了,手上擁有22億美元的現金,因此投資人沒有過於恐慌,馬斯克則對下半年的發展很有信心。

虧損擴大,但好消息是燒錢速度變慢了

這些日子以來,因為持續虧損、無法控制固定成本、股價下跌,外界都擔心特斯拉正處於破產邊緣,今年六月為了讓公司能逐步實現營利,特斯拉裁掉9%的員工,為歷年來最大規模的一次裁員。

先從看一些關鍵數字,今年第二季特斯拉營收為40億美元,少於分析師預估的39.7億美元,跟去年同期相比成長43.4%,主要是因為Model 3開始交貨。不過同時虧損也持續擴大,本季嚴重虧損7億1750萬美元(約合新台幣215.4億元),是去年同期3億3640萬美元的兩倍多。事實上,特斯拉自2003年創立以來,從未能實現單年獲利,然而馬斯克仍有信心的表示,第三、第四季可以實現轉虧為盈目標。

Tesla
隨著特斯拉裁減人力、Model 3產量增加,燒錢的速度也放慢了。
圖/ shutterstock

此外本季還有一大亮點,隨著特斯拉裁減人力、Model 3產量增加,燒錢的速度也放慢了,馬斯克表示,本季自由現金流為負7.39億美元,比分析師們預估的9億美元少,相較過去幾季動不動就燒掉10億美元現金好轉很多。另外,截至本季,特斯拉手頭上共有22億美元現金,不過還有4億美元的應付帳款、11億美元債券在明年2月到期,再扣掉3億美元現金流出,如果無法在今年實現獲利,特斯拉的現金將只剩下不到8億美元。馬斯克在電話會議中表示,預期扣除部份償債款項後,將實現獲利與正現金流,不至於需要發行股票募資。

最後,特斯拉終於在六月達到一週生產5,000輛Model3的目標,展望未來,預計在八月底時可以達到6,000輛目標,甚至年底前還要拚一周一萬輛,第三季目標是要組裝最多55,000輛Model 3,毛利還要擴大至15%,第四季則提升至20%,然而回歸本季大虧損的事實,馬斯克表示會更謹慎地看待理Model 3產量以及現金流問題。

這一次,馬斯克沒有再兇記者了

上個月,泰國足球隊受困洞穴新聞全球都關注,馬斯克頻頻獻技,提出「兒童版潛水艇」營救方案,不過一名英國潛水艇卻批評馬斯克只是在作秀,大搞「公關伎倆」,馬斯克氣不過在Twiter上說該名潛水員是「戀童癖」,還為此鬧上法院;此外,上一季財報會議上,對於分析師、記者的傲慢態度,讓形象大大扣分,在財報會議登場前一天,股東隔空喊話希望馬斯克拿出穩重態度。

「首先,我想針對之前在電話財報會議上的無禮態度向你道歉,顯然我沒有以惡劣態度對待別人的藉口,有點違反了我的原則。」馬斯克在財報會議一開場,就對分析師道歉,這一次,馬斯克用足超過一個小時的時間,有耐心、有禮貌,且詳細的回答在場每一位與會者的問題。

Elon Musk
這一次,馬斯克用足超過一個小時的時間,有耐心、有禮貌,且詳細的回答在場每一位與會者的問題。
圖/ flickr

上個月,特斯拉在上海簽訂合作備忘錄,預計在當地建造海外首家「超級工廠(Gigafactory 3)」,建造成本將近20億美元,一年產量可達50萬輛車。不過先前因為生產Model 3已經燒掉大筆現金,有投資者質疑為什麼要在這個節骨眼上花大錢蓋工廠,馬斯克上表示,目前沒有出售公司股票以及籌資的必要,至於建造中國工廠的資金,應該會向當地銀行貸款。外界預估,上海「超級工廠」完工後,將能替特斯拉降低關稅和運輸成本,提升在中國電動出市場的優勢。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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