中國電動車商蔚來汽車赴美IPO，計劃籌資18億美元提高產能|數位時代 BusinessNext

中國電動車商蔚來汽車赴美IPO，計劃籌資18億美元提高產能

中國電動車廠商蔚來汽車（Nio）正式向美國證券交易委員會（SEC）提交IPO招股書，首度對外揭露營運狀況，除了尚未實現盈利外，首款量產電動車SUV ES8仍面臨量產困境，期盼透過上市募集更多的資金，來提高產能。

虧損近500億元，首款SUV ES8量產挑戰大

自2014年成立的蔚來汽車，由騰訊創始人馬化騰、易車創始人李斌、汽車之家創始人李想、京東創始人劉強東和高瓴資本聯合發起，由李斌擔任CEO。透過李斌等創始人在汽車界、投資領域的資源，蔚來已完成D輪融資，總募資金額高達21億美元（約新台幣630億元），投資方包含騰訊、百度、淡馬錫、紅杉資本等。

根據招股書顯示，目前蔚來尚未實現盈利，在2016到2018上半年，淨虧損分別為25.733億元人民幣、50.212億元人民幣、33.255億元人民幣，2年半淨虧損累積已達109.2億元人民幣（約新台幣491.4億元）。營收方面，2018上半年總營收為4599.1萬元人民幣，主要收入來源為汽車銷售，但仍趕不上造車燒錢的速度。

蔚來目前已推出電動車跑EP9和量產電動車SUV ES8，SUV ES8自去年12月發表備受矚目，招股書進一步披露，截至今年7月底，蔚來ES8訂單數超過1.7萬台，生產數量逾1300台，已交付481台，不過李斌也在公開信寫道：「我們目前僅收到ES8有限數量的預訂，這些預訂也許會取消。」顯示量產的進度不太樂觀。

補貼退場、車廠競爭，外在風險多

蔚來也面臨許多外在風險，支持電動車發展的中國新能源補貼政策預估在2020年全面退場，隨著補貼被消減、取消，勢必會墊高成本，目前蔚來運營仍處於負現金流情況，未來的經營將更加辛苦。

另外特斯拉（Tesla）上月才宣布在上海獨資興建超級工廠（Gigafactory），目前已開始招聘搶人才，也傳出有四家中資銀行，正與特斯拉洽談提供融資，腳步相當快。未來正式量產後，若特斯拉能進一步壓低車的價格，將在銷售上更有競爭力，成為蔚來一大隱憂。

招股書也透露，自動駕駛技術發展也可能帶來問題，今年就傳出數起自動駕駛事故，今年3月特斯拉的自動駕駛導致的死亡事故，以及Uber自駕車不幸撞死一名過馬路的婦人，都讓大眾對於自動駕駛系統不具信任，蔚來也將面臨無人駕駛技術所帶來的風險。

甩開內憂外患，蔚來積極擘劃未來

雖然飽受內憂外患，不過李斌在公開信中也勾勒了蔚來發展，將提供用戶一站式無憂服務，像是NIO Power換電站，提供換電服務，免除充電等待；以及與騰訊、京東合作的NIO Life，車主可享有高品質音樂串流體驗、「快遞到車」的配送服務；以及線下的NIO House，提供車主與朋友聚會的空間，不僅提升用戶體驗，更拉近用戶之間的連結。

李斌更決定將自己擁有的5000萬股NIO股票，在未來合適時間點成立信託基金，相當於他自己持股三分之一，未來交由NIO用戶討論如何使用這些股票的經濟收益，加深與用戶的關係。

雖然蔚來透過赴美上市，將能募集更多的資金，不過別忘了電動車一哥特斯拉的例子，當年也是風光上市，股價屢屢衝高，但卻因為要滿足投資者的期待，必須在許多環節上屈服，無法專心造車，近期傳出馬斯克計劃籌資720億美元將特斯拉下市，或許蔚來上市後能夠舒緩資金上的壓力並提高產能，但在資本市場裡頭，仍有更多的挑戰需要迎接。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。