股東訴苦、馬斯克吐槽⋯⋯特斯拉股東會開成了脫口秀
股東訴苦、馬斯克吐槽⋯⋯特斯拉股東會開成了脫口秀

馬斯克站在山景城電腦歷史博物館舞台的紅色布幕前,再度扛起特斯拉年度股東大會的大型脫口秀現場。

這類大會往往集合了馬斯克天馬行空的吐槽和許諾,然後由特斯拉股東/車主俱樂部表達崇拜。

但這次,雙方都倒出了許多苦水。

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圖/ PingWest

 

在這個「大型粉絲見面會現場」,身背草帽的「黑粉」Jing Zhao,手握12股普通股再次發起投票提案。去年他要求撤去馬斯克董事會主席一職,今年要求成立委員會監察特斯拉事務。但也一如既往被其他股東投票否決。不過美國證券交易委員會已經實現了Jing Zhao的願望,起訴馬斯克誤導投資人,迫使他辭去董事會主席職位,僅擔任CEO。

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曾提議將馬斯克趕下董事長位置的Jing Zhao再次提案。
圖/ PingWest

一名股東表達完要買第三輛特斯拉車的忠誠後,話鋒一轉直戳眼前困境:

特斯拉在美國主流媒體上的形象已經是品質低劣、汽車自燃、公司站在破產邊緣。他的朋友受此影響不願買特斯拉,馬斯克能做點什麼嗎?比如找彭博社CEO那些媒體大亨合作一下?

但馬斯克認為,「電池和完全自動駕駛,」才是最重要的兩件事。馬斯克吐槽說,現在去買沒有自動駕駛功能的燃油汽車,就如同騎著馬用翻蓋手機一樣,「不明智吧?」

但這剛好都是特斯拉目前難解的問題。

完全自動駕駛困難重重。馬斯克曾於2018年11月在Twitter上宣布:特斯拉高階召喚功能準備就緒,還有6週發布。這項功能旨在實現「遙控」汽車自動行駛到車主身邊,尤其適用於在茫茫停車場從來記不起停車位置的車主。

但半年過去,高階召喚功能至今仍未問世,此次馬斯克在股東大會上遭遇追問:已經31週過去了,對延誤有什麼細節說法嗎?怎麼去對未來的完全自動駕駛系統有信心呢?

馬斯克在股東大會上自嘲:「我有時候對時間表過分樂觀,你是時候知道這點了。」

馬斯克解釋,他發現停車場其實很複雜,在開闊的空地上,自動駕駛系統把車開向車主輕鬆簡單。但是如果在停車場裡,如同在有很多障礙物的「迷宮」中,周圍有行人和汽車移動,「這就很難搞了。」

馬斯克抱怨分寸難以把握,如果讓自動駕駛系統過於敏感謹慎,那麼汽車會「謹慎」到無法移動,但過於激進撞到人也很危險。汽車還需要達到一定的行駛速度,不然還不如車主直接走到車邊方便。

但馬斯克還是做出了承諾,在今年年底,特斯拉的自動駕駛功能將會趨於完備(自動駕駛等級不明,且需要大規模測試)。該系統仍需要在人工監測下工作,但能夠實現「從你家車庫開到辦公室停車場的自動駕駛,全程無需人工干預。」

自動駕駛之外,還有電池的問題。

馬斯克把電池量產視為製約特斯拉產量的關鍵問題,尤其是在幾個新車型都計劃投入量產的時刻。但解決方案仍舊是一個迷,馬斯克對這個問題最有信息量的回應只是大家並沒有閒坐著無所事事,而是在採取一切可能的行動,「可能會進軍採礦業⋯⋯我不知道⋯⋯可能一點點。」

馬斯克同時也許下了一些不知能否按時兌現的承諾:

2020年量產Model Y和電動卡車Semi,將推出充一次電能行駛400英里的電動汽車,還有一支由100萬輛自動駕駛特斯拉組成的出租車車隊。特斯拉將在近期推出保險,只待一項小收購完成。特斯拉皮卡(Pick-up)也預計將在今年夏天推出。

有趣的是,上面提到的這些車,包括超級跑車Roadstart 2、Model Y,如同從科幻電影中走出的電動卡車Semi(銀灰色更具科幻感),都停在了電腦歷史博物館場外,活活把停車場變成了大型特斯拉車展。

 

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股東大會場外的特斯拉超級跑車。
圖/ PingWest

 

特斯拉電動卡車.png
股東大會場外的特斯拉電動卡車。
圖/ PingWest

另外,馬斯克還把希望寄託在了中國市場上。

馬斯克稱,特斯拉經歷了不錯的一年,上一年交付了24.5萬輛汽車,這超過了此前史上交付量總和。 **上海工廠拔地而起,他說:「人生中沒見過中國這麼快的建廠速度。」 **

馬斯克還希望在每個大洲都建立工廠,尤其看好中國和歐洲市場。這是出於經濟考量,特斯拉在海外的汽車銷售面臨高額關稅、供應鍊和回款緩慢的問題,透過在海外市場當地建廠能夠改善這些問題。

有股東甚至認為中國市場廣闊,消費者也認可特斯拉豪華電動車的形象,還需要特斯拉幫助解決霧霾問題,中國工廠的產能設置在50萬輛是否太低?馬斯克則認為不如未來在中國的各個地區建廠。馬斯克還開玩笑說,特斯拉上海工廠需要空中交通管制,因為有太多的無人機飛來工廠上空拍照。

特斯拉在第一季再度巨虧7億美元,此次馬斯克強調客戶需求沒有問題。在去年產量翻倍後,特斯拉今年汽車產量預計還將增長60%到80%,但盈利就不要指望了,馬斯克很誠實地說,「這種成長速度很難實現盈利。」

股東大會上還有人提到了最近SpaceX「一箭60星」送入太空的網路系統Starlink。對此,馬斯克解釋並不是為了給人口稠密地區提供網路信號,而是為了給人口稀疏的邊遠地區提供低延時和高頻寬的網絡服務。這預計能夠為全球3%-5%的人口提供服務,但對於人口稠密的城市來說,這不是適宜的寬頻服務。

本文授權轉載自:PingWest

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
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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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